10 年前，我用 AI 做了量化交易模型，年化 40%

[alexapollo]

2010 年的时候，出于兴趣，我开始用进化算法和神经网络做股市的预测，全自动设计网络结构和各类参数，可以说是国内做 AI 量化，乃至 AutoML+量化的最早的人。其中一个实验是拿道琼斯指数 1930 年到 2010 年的历史，拿 60 年做训练，20 年做测试，用 AI 做双边交易可以做到带杠杆 40%左右的年化，不带杠杆 12%左右的年化（基线 7%）。当时我自己用它赚了几年的生活费。简单介绍一下当时所做的工作：

• 金融 Survey：看了上百本金融相关的书，搞明白了市场运作机制，和一些投资、投机者的基础逻辑
• AI Survey：看了当时几乎所有的中文 /英文相关的材料，发现没有一个人有公布真正有效果的方法
• 数据：基于 Matlab 里的 Java 虚拟机，写了对指数和部分股票的爬虫（ Yahoo/Google/新浪 金融板块）
• 特征：基于简单数学做了 40 多个母指标，几百个子指标，都是纯技术指标
• 模型：用了 LR/SVM/MLP 来做基础模型，RS/GA/PSO/ABC/ACO 等算法来做搜索模型
• 超参：各个模型的基础超参、模型深度、模型宽度、指标参数、滑窗参数

效果也很明确，在道琼斯指数上单纯预测涨跌，可以做到 65%左右的准确度；在其他几个市场也都有显著效果。其中的思路到现在来看，可能都还是最先进的。如果有机会，我很想做一个中国的大奖章基金。但我觉得可能现在机会不大，就分享下我自己的思路想法吧。

那时候我所做的技术现在部分沉淀到了我们的这个开源项目里，也欢迎大家试试：

• https://github.com/DeepWisdom/AutoDL

[niubee1]

我要是搞出了年化 40%的自动量化交易还真的在真实交易赚到钱了，那我就暗戳戳的闷声发财就好了，怎么可能拿出来到处炫？

[alexapollo]

@kvenux 张嘴就喷也是 666

不才，发过几篇顶会，在业界也有些名气，您随便喷，我接着
扫盲一些基础知识：MLP，或者在以前叫 BP 神经网络，手写 matlab 不超过 100 行

[alexapollo]

@kvenux 另外，MLP 的基础结构是 1986 年提出的，百度百科可以解答你的疑惑

[AnonymousM]

楼主真是广告奇才

[alexapollo]

@niubee1 motivation 上面讲过了

[alexapollo]

@zhenzinian 我觉得如果能够用数学简单做一个更 neat 的模型肯定是更好的。但是我调过很多策略，发现并不行啊。大部分策略都是市场、时间敏感的，这个市场好，另外一个市场差，这个时段好，那个时段差。
稳定性可能是它的一定优势吧。

[kvenux]

@alexapollo 可以 来个证据 你 2010 年用的啥做 deep learning 的

[hefish]

前几天不是说这个公司日子不好过，勉强维持嘛。另外还有一份开源的心，就开源了他的 autodl 。 这是想在 v2 拉点融资？ 想法很不错，祝 lz 早日拉到融资，早日实现财务自由。

[alexapollo]

@kvenux 那我们加点赌注吧。
如果我能从古老的 8 年没开机的笔记本里找出我写的 MLP （多层感知机）的 PPT，你转发我们的开源工程到 2 个 500 人大群可好？

[alexapollo]

@kvenux 这些工作我在 2012 年年初都总结了一遍，以毕业论文的形式。

[hakono]

我的天，年化 40%，这是什么概念。。。。。能做到稳定长期年化 40%华尔街精英怕不是得跪着来到楼主面前找你合作

[alexapollo]

@hakono 看帖，有摩擦损耗，当然如果你能融到负利率的钱当我没说

[weiqk]

我说两点，12%手撸都不止，以日线为基础的量化入门都算不上

[zhangpeter]

我做比特币价格预测，预测的年化有 1000%，结果实盘操作一个月下来，只有 2%

[hackerwin7]

orz

[jsun]

标题党

[Foxkeh]

有点意思, 然而项目介绍都看不懂...这个是需要把技能点加到 爬虫,机器学习,AI 这三个上面吗?
@alexapollo and @楼上的朋友们, 求推荐书单

[kvenux]

@alexapollo 直接上代码呀，ppt 管个 p 用
标题党就大大方方承认，吹牛不上税

[admirez]

快乐死我了，年化 40%，这是欺负我们没见过顶级大佬么

[fanxingyu9555666]

天天打广告，我发你妈呀