摩根大通AI投资模型回测胜出，实战落地遇瓶颈
摩根大通(336.47, 1.00, 0.30%)最近披露的研究成果表明，其打造的八款人工智能投资助手在跨度达二十年的历史模拟中，成绩优于传统的六成股票四成债券基准配置。不过，该机构也特别指出，这些亮眼的仿真数据并不能确保在真实交易场景下复制同样成效。 研究显示，这八个AI助手通过剖析宏观经济指标、企业财务报告及市场情绪后，自主完成投资布局。在历经多轮市场周期的回溯测试中，AI助手组合的年均收益比常规60/40搭配高出近0.7个百分点，同时波动幅度稍有下降。分析团队认为，这反映出AI系统在消化庞大数据、察
让AI替你驾驭量化交易
ssquant框架现已迭代至0.4.6版本，回测性能获得显著优化，新增了主力合约映射以及前后复权功能。回测结果更加贴近真实场景，实盘交易与simnow模拟环境均已稳定运行。尤为关键的是我们推出了ssquant-agent工具库，将整套框架及该库一并交付给AI掌控，借助cli指令即可实现一语即达、流畅自如的操作体验。ssquant框架内置的ai agentweb属于loop架构，具备自动化回测、策略迭代与bug排查能力。此前因回测速度受限导致整体效率偏低，本轮升级后表现相当出色，值得亲自尝试，唯独token
AI成功的核心要素是什么
各位同学好，今天想和大家探讨一个现象。这段时间，AI发展势头非常迅猛。从ChatGPT到各类大模型，它们为什么能够写出流畅的文章、生成逼真的图像、解答各种刁钻的问题？答案只有两个字：训练。这些AI系统的背后，是海量的数据资源——互联网上所有的文献资料、网络内容、对话记录、程序代码……这些数据被反复输入模型，通过无数次计算、尝试、修正参数，才逐渐掌握了人类的语言规律和知识框架。没有任何AI是与生俱来的。所有智能，都是通过后天训练获得的。股市的复杂性，不亚于训练AI让我们回过头来看看自己。股市是什么？是由数千
AI 选号实战：统计与组合数学打造智能过滤系统
一、前言设想你有 35 个备选号码，每期从中抽取 5 个。手握 2880 期的历史开奖记录，你是否能仅凭数据分析，构建一个“候选池”，让最终中奖号码极大概率落入其中，同时将该池子缩至最小？这实质上是统计筛选与组合优化的结合。本文阐述的系统采用三层过滤机制、多轮等差数列覆盖及七维组合校验，在 2880 期真实数据回测中实现了 73.9% 的投入产出比。候选池从 35 个缩减至 29 个（压缩率 17%），而命中率依然维持在 85% 以上。二、核心逻辑2.1 问题建模定义全集`U = {1, 2, ...,
AI时代交易员的生存法则
首先看一组数据。据预测，2026年AI将主导全球89%的成交额。高频交易在股票市场中占比高达60-70%。超过八成的机构已利用AI辅助决策。AI交易市场规模已达278.5亿美元，预计2030年将攀升至457亿。人类交易员平均反应需200-250毫秒，而AI机器人的执行速度则快至10毫秒以内。面对这些数字，身为交易员的你，是否感到心慌？焦虑在所难免。然而，冷静下来后，让我们审视另一组数据。——第二组数据：AI交易的真实表现2024至2026年间，无论是AI交易机器人还是个人散户，其平均回报率均为负值。具体数
双枪科技与江苏北人：AI 量化策略创 8.2 倍净值，阿尔法收益暴涨万点
🚀 紧扣市场节奏，AI 策略助您跨越周期，超越基准近四成！ 📊 市场环境与起步 近期 A 股波动升级，但双枪科技（001211.SZ）联合江苏北人（688218.SH）在 AI 量化体系的精准引导下，净值已跃升至 8.2，大幅超越基准 2.2，彰显出卓越的逆市增长实力。 图 1：双枪科技，江苏北人 AI 策略净值走势 (合约 1) 📈 持仓信号深度剖析 当前持仓信号明确看涨，双枪科技与江苏北人共同主导组合，多空力量均衡，策略评分高达 82.51（满分 100），表明多头动能强劲，短期回落风险可控。 💎 策
用AI自建量化系统：差点把本金踩没的四个坑
每周固定更新 记得关注并星标Hi，我是猫哥。关注猫哥并设置星标，才能每周准时收到推送。前言：先把结论摆在前面。我用AI（主要是Claude，开了20x会员，harness模式下几乎每周都把额度用满）从零开始折腾了几个月，搭出了一套AI量化交易系统（核心做的是二元合约，判断Yes/No，具体平台大家也可以去问AI）。系统同时跑4个引擎——做市、超短线、方向预测、套利捕捉。全天候24小时自动盯盘、自动下单、自动风控。现在这套系统仍在运行，收益整体比较稳定。不过今天我更想讲的是：这一路我踩过的坑。因为在这几个月
AI时代期权量化开发：Vibe Coding实战解析
关注「AI大模型时代资产增值与市场前瞻」综合来看，这项研究在理论深度、技术广度及实践价值三个层面均取得了显著的学术与应用成果。对于投身量化投资和金融科技研发的专业人士而言，文中提出的方法论框架、实验设计思路及性能评估体系都具有极高的参考价值。伴随全球金融市场智能化转型的加速，此类融合前沿AI技术与深厚金融知识的研究将持续引领行业技术演进，为市场参与者提供更强大的分析工具与决策支持。该研究的开源精神与可复现设计为后续工作奠定了坚实基础。标准化的实验协议和公开的代码资源使得研究社区能够在此基础上进行扩展与改进
持续追踪创历史新高股票的收益分析
今日高开低走，符合预期，盘中创业板指创下近10年新高，但调整幅度最大。该现象及背后逻辑本文将通过历史回测进行探讨。 主流宽基指数中涨幅居前的上涨50涨0.34%、科创50涨0.09%；跌幅居前的创业板指跌1.22%、微盘股指数跌0.85%。 申万一级行业指数中涨幅居前的医药生物涨1.45%、银行涨1.11%、家用电器涨0.67%；跌幅居前的基础化工跌1.74%、房地产跌1.56%、综合跌1.47%。 1701只个股上涨，3387只个股下跌，涨幅中位数-0.70%。 航锦科技(14.420, -0.43,
点宽将发布支持AI策略开发的新一代量化实践平台
在大语言模型（LLM）深刻改变各行各业的当下，金融科技教育与量化研究工具也正迎来关键转型节点。近期，国内知名教育科技企业点宽科技（DigQuant）即将推出筹备已久的新一代量化投研实践平台——DQT with AI。这一被定位为“面向智能体时代（Agentic Ready）”的创新产品，突破了传统软件工程的开发思路，率先为LLM提供原生级接入支持。伴随生成式AI快速演进，量化投资行业正积极探索让大模型直接参与策略生成、数据处理和交易执行。但传统业务系统在架构层面普遍面临天然不适配的问题。目前市场上的量化投
AI进化交易策略89代，结果令人震惊！
改编：小Q（QPython 布道师）不少人对炒股充满兴趣，尤其是在AI技术兴起的今天，是否可以让AI来辅助我们进行股票交易呢？今天分享一位国外开发者的经历——他是如何利用遗传算法，让计算机自动“进化”出一套交易策略的。原文涉及较多专业术语，我已将其转化为通俗易懂的语言。他提到的项目，欢迎大家亲自尝试👇我曾经也是一名手动调参的交易员。做过量化交易的朋友应该深有体会👇写一个策略→回测→调整参数→再回测→再调...循环200次之后，我都分不清是在优化策略，还是在过度拟合历史数据了。就像考试前背答案，背得滚瓜烂熟