民生证券人工智能系列之一：机器学习量化投资实战指南

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　　本文导览：本文旨在用精炼的语言阐述实操层面的机器学习量化应用方法，包括给出实践中一些常见、实际问题的处理方案，并结合了量化应用实例。　　相对于传统量化投资，AI的优势在哪里？　　传统的量化投资策略是通过建立各种数学模型，在各种金融数据中试图找出市场的规律并加以利用，力所能及的模式或许可以接近某一个局部的最优，而真正的全局“最优解”或许在经验认知之外。如同不需要借助人类经验的AlphaZero，不仅能够自发学习到人类经验，还能够摆脱人类认知的局限，发展出更优的解。人工智能能够探究复杂的非线性规律，在模型上，弥补了人脑逻辑思维模式的单一性，在计算能力上，能够通过算法实现海量数据的挖掘。　　未来的方向：“AI+”量化投资模式人工智能的发展，需要经历“机器辅助人——机器与人合作——机器完全自我学习”三个发展阶段。完全强化学习虽然在围棋中取得突破，但其受适用环境约束，离普适还有相当距离，可以预见，在未来的相当长一段时间内，将会是人与机器融合的模式。对于量化投资来说，将会是分析师的智慧和人工智能相融合。人脑的经验常识、抽象思维、情感思维是目前的AI不具有的，而AI的模糊运算和计算能力也是人脑不能企及的。“AI+”量化投资模式将会成为人工智能应用于量化投资中的发展方向。　　机器学习流程全解析：介绍了一个完整机器学习流程的详细步骤，包括各种数据预处理中的问题、模型性能的评估方法、参数调优的方法以及组合不同模型的方法。　　主流机器学习方法的应用：将机器学习的主流方法按最常用的应用方式分类介绍，回归、分类、聚类、降维、强化学习，分别给出了实例。

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关键词：机器学习 人工智能 量化投资 民生证券 Alpha

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