别再把 AI 炒股当量化了：普通人做量化的完整流程 #量化软件 #ai #量化 #金融 #ea策略 这期视频讲普通人做量化的完整流程：从数据、特征分析、因子分析、Regime 分析，到策略编写和回测验证。同时也聊聊为什么只用大语言模型分析股票，并不等于真正的量化。AI 荐股不是量化，没有回测才是硬伤

我来给大家看一下吧，主要就是这些东西，对吧？这些东西，AI量化，可以说就是很基础，逗逗玩玩的程度了。哦，已经开始录了。这期视频很重要，非常重要。如果普通人想做量化的话，我认为是一定要看完的，因为它一方面能避免你亏钱的可能，另一方面，如果你真的非常渴望做量化，想通过量化赚钱，那这期视频就是跟大家讲清楚这件事。 其实网上开源的量化项目很多，就比如说我们现在背后的这个框架，最近很火，你随便点一支股票，AI就开始分析，它会告诉你能不能买、能不能卖、应该怎么办。我个人认为，我当时问过AI，AI说它这个指标的计算，其实就是一些固定化的参数，去判断当前这个股票在什么水准，然后告诉你该卖还是该买。我个人认为其实可能不太准，而且我认为它也不能算是量化。包括现在市面上很多都宣称自己是量化，一些开源项目都宣称自己是AI量化，其实都不是量化。因为量化一定是基于统计学的。 就是说，有很多所谓的AI量化、AI分析，你让AI分析基本面，首先你要有足够多的数据去回测，你的量化程序、量化标准，一定得是固定的，一些参数得是固定的，然后你要拿这些参数去历史数据里跑回测。而且回测也是分很多种的，常见的回测，也就是开源的那些回测，其实都是闹着玩玩的。就像我们现在看到的这个量化回测，也不能说完全闹着玩玩，相对来说这个叫做快速回测，它的颗粒度比较粗。通常来说，对一些简单的策略，或者说对一个新策略，肯定是需要先快速回测一下。但是真正的回测，也就是真正量化金融机构里用的那些回测工具，我个人给它起名叫simulation，就是模拟。这个模拟网上是没有开源的，也不可能开源，因为真能挣到钱的东西，没人会开源。 我认为现在这个开源项目其实写得很好，代码质量不错，也不是特别乱，这种开源项目特别适合拿来套壳做个网站，忽悠不懂的股民，让他们到上面去写策略、跑回测，看效果怎么样，再让AI去优化，这些都属于闹着玩玩的。网上有很多这种量化网站，本质都是快速回测，就是给你玩玩的，不要当真。快速回测出来的结果，只能给你看看策略大概有没有效，真正要执行的时候还差十万八千里，后面还有一堆事情要做，尤其是simulation模拟这一步，差距非常大。 我个人认为量化最重要的还是数据分析。如果你只是简单看市场，在有限的已有数据里找规律，我认为不能叫量化。那怎么样才能真正做量化呢？整个市面上主要有两种路径，一种是CTA策略，也就是做单资产的CTA，当然CTA做到后面也需要覆盖多资产，因为CTA很多都是追趋势，趋势策略肯定要多资产，就算是做波动类的策略，也最好是多资产分配，分散风险。但我们入门一般都是先从单资产的CTA做起，CTA是一大流派。另外还有个流派叫做截面，网上教程最多、开源项目最多的都是截面。截面的逻辑就是拉一堆股票去排名，买进分数高、因子值高的，卖空因子值低的。 截面不是说不能做，它的实现相对来说也比较简单，但是截面的风险因子也比较多，不单单只是量价数据，你拿到量价数据是可以的，但我认为当前做截面还是需要考虑一些基本面因子，而基本面因子的历史数据你有没有？数据是量化的重中之重。如果你只是拿到裸K的数据去搞量化，我只能说意义不大，裸K数据跑出来的基本都是过拟合的结果，你想真的靠裸K数据赚钱，也不是不行，确实有交易员专门研究裸K，那是价格行为学，入门简单精通极难，对应的量化策略也很难写。现在更多的短线交易，也就是我们常说的CTA策略，更多的是研究微观结构上面的数据，你一定要拿到逐笔成交数据才能做相关研究。 我后续会跟大家说怎么去做研究，现在说到这儿我突然想起来，之前AI量化的部分还没说完。AI量化可以说基本上就是逗你玩的，只有一个方向的AI量化是可行的，就是用强化学习去挖掘量化因子，那个我也做过，是照着论文做的，相关的论文和开源项目都有，效果也就那样，不好评价，最主要是状态空间太大了。我个人认为AlphaQ相关的那篇论文里的方法还是可行的，最开始还有AlphaFortune、AlphaZen这几篇论文，我其实都复现过，效果都不是特别好。它挖因子肯定是能挖，但是前期状态空间太大，很难收敛，所以我认为一定要有一个相对成熟的因子库，让智能体去模仿学习，后面再去挖新因子，还要配置环境、修改奖励函数，都很麻烦，所以我暂时没有深入搞这个。 做研发的人都知道，你根本不知道能不能做出结果，以我现在的情况，我认为没必要去赌，我只要走大家已经验证过的、能赚钱的传统量化路径就可以了。我现在正在走传统的量化路径，AI挖因子也就是AI量化，可能只能用在挖因子和参数拟合上面，你要说用大语言模型去挖因子，我个人认为可用性非常低。为什么说它可用性不高？我还是回到最开始那句话，量化一定是基于统计学的，你没有足够多的数据去进行回测，那根本就不算量化，属于主观判断。怎么基于统计学？核心就是数学，一时半会儿也展不开。所以AI量化我个人认为普通人还是不要去相信，所有AI量化相关的开源项目，也不能说全是骗子，基本都是博眼球的。 今天这块讲完了，我们就开始讲传统量化要经历什么流程，我希望大家不要想着靠网上那种AI生成、AI帮你优化策略的工具，随便写个策略就完事，你就算把策略写出来了，真到实盘上完全是两样，运行起来天差地别。所以普通人做量化，我个人认为还是从传统路径去走，也就是我接下来要说的，你真的想做量化该怎么玩。说到量化我还想到网上特别火的EA量化、量子女王，我之前问过AI，它其实是可以接入外部信号的，我个人认为它的核心策略源码不可能放在公开程序里，而且如果只用裸K数据，根本跑不出宣传的效果，它一定需要深度数据的支持。网上很多卖EA算法的，一个都不要信，它真能挣钱早就自己偷偷发财了，不可能卖给你，我认为网上的EA策略百分之九十九都是坑，大家不要相信。还有那种网上有人弄个机房，一堆电脑在那跑EA，完全是瞎搞，你有一台主机跑就行了，开虚拟机开多线程都能实现，配一堆显示器完全是做给外人看的。所以EA量化不要去相信，量子女王我具体不了解，我个人认为它的策略很可能会失效，你花两千刀买进去，大概率两千刀都回不了本，这只是我的个人