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

[mikumkf]

对楼主的 Google Scholar 更加感兴趣~

[alexapollo]

@kvenux 好啊，上代码转发 5 个 500 人群可好，敢不敢？不要怂

[alexapollo]

@mikumkf 我不是主要混学术界的，就那么几篇文章，就不献丑啦~

[threebr]

楼主把发的几篇顶会贴一下，大家立马闭嘴

[chenchangjv]

@alexapollo 求问一下你们的代码细节。
第一次用 Tensorflow，请问你们数据集的 .textproto 文件是怎么生成的？
给个关键字或者接口名，谢谢了。

[become2019]

还行

[littlewing]

过去 10 年闭着眼睛买能有多少年化？

[fhsan]

我信了，靠指标，顶多几千万的资金，再多就玩不转了。

[lyh404]

说句泼冷水的话，所谓回测都是垃圾。

[arthurire]

这帖子写的有些标题党,clone 了再看.

正好手里有一些低频的模型想做做日内增厚

先谢谢楼主

[aptx4689]

不去华尔街当 quant researcher 年薪百万在这发帖？

[clemente0620]

2010 有 AutoML 这个概念？ 深度学习你知道什么时候是元年吗

[wiilzhang]

槽点太多，意图太明显，建议封号。

[fescover]

楼上也别着急喷，高手说不定在民间。什么事都是看最终效果的，效果好就有真本事，效果不好试一试也没什么大问题，或者再喷也不迟。

[halo117]

@livid，开源项目有夸大成分，建议移到广告推广

[ZRS]

@clemente0620 10 年那会主流应该是在玩 SVM 之类的玩意，MLP 没什么成熟应用连轮子都不多。至于 LZ 说的这个 10 年就开始 AutoML 、AI 量化、“全自动设计网络结构”、“自动调参”...我暂且蒙在鼓里

好奇 LZ 的顶会是做什么相关的

[allencloud]

楼上喷的都离题了吧。。。问题是 autoML 只是个自动 ML 的框架啊，楼主并没有分享用这个框架搞得量化代码，那不是白搭吗？

[kraymond]

我比较好奇楼主开源的这个代码真的能用到量化交易里吗？时序数据的 prediction 和开源项目里的 classification 任务应该还是有很大区别的。退一步说，我直觉上看，在你的策略中起到关键作用的应该是对时序数据的特征工程，模型和算法反而没那么重要，毕竟都是一些 well-established 的工作。
楼主的开源项目很棒，但是最好还是不要在宣传中 over-claim 。

[20150517]

@allencloud 是啊，同感，这里面好像根本没有实现方案啊，这只是一个基础框架

[20150517]

@kraymond 你看这 repo 里有任何的实现吗？还是我打开的方式不对？