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ai买卖股票,是否存在能自动交易股票的AI,利用各种算法推算可能上涨或下跌的股票并自动买入卖出,结果如何?

引:

是否存在能自动交易股票的AI,利用各种算法推算可能上涨或下跌的股票并自动买入卖出,结果如何?

人工智能AI炒股……靠谱吗?AI可以自动驾驶车辆,下棋羞辱人类,那人工智能量化投资自动交易股票怎么样?

AlphaGo的学习决策模型是否能用于股票市场的交易?

从零开始,用Python创建AI炒股机器人-技术篇(建议收藏)

是否存在能自动交易股票的AI,利用各种算法推算可能上涨或下跌的股票并自动买入卖出,结果如何?

  众里寻他千百度,小编来帮你回答这个问题,不仅存在用AI预测股票涨跌,来BigQuant还可以帮你分分钟轻松实现。

  对于一位优秀的投资者来说,他获取正收益的关键在于他过去多年积累的丰富投资经验,通过对经验的复用,进而可以对新的未来情形做出有效的决策,而这些“经验”对于机器来说,可以理解为一条条“数据”;人的精力有限,在这个大数据时代下,机器所能获取储备的数据远远要比人多得多,这也就意味着,机器的“经验”要比人丰富的多,普通投资者需要五年甚至十年才能积累到的经验对于机器来说只需短短的几分钟,在短时间内机器可以利用相关算法从历史海量数据中找出潜在规律,产生预测模型,指导投资者进行投资;

  BigQuant是全国首个将人工智能应用于量化投资领域的平台级产品,核心价值就是让金融工程师、普通交易员甚至业务人员都可以无门槛的使用人工智能技术提升投资效率及效果,而不需学习大量艰深的编程和算法知识。平台支持可视话模块,用户仅需拖拽模块而无需编程就可以开发出人工智能驱动的量化投资策略,来进行科学理性的投资。

  至于实盘交易,目前由于种种不可描述的原因,平台暂时还没有支持,但已列入计划之中,平台目前支持回测和模拟实盘,完全可以让你感受到AI带给投资的魔力,至于效果怎么样,只有你来看了,我说了也不管用,我附上一张今天策略天梯图吧,感兴趣的可以了解一下。

BigQuant——人工智能量化投资平台

人工智能AI炒股……靠谱吗?AI可以自动驾驶车辆,下棋羞辱人类,那人工智能量化投资自动交易股票怎么样?

  这个我和DeShaw、TwoSigma还有大摩的人都聊过,假设你说的人工智能指机器学习,那现在的金融机构都在用,只不过他们几乎不用很深的模型,都是线性模型。

  做交易都是真金白银,对风险非常敏感,必须弄清楚模型里每个参数对结果的影响。像gbdt和神经网络这种比较深的模型可解释性太差了,贸然上线一旦亏钱死都不知道怎么死的,更别说改进模型了。另外计算速度也是一个限制,高频交易可能只允许几毫秒的延迟,深度模型达不到这么高的性能要求。

  题主还提到了自动驾驶,但实际上自动驾驶并不全是靠机器学习,机器学习主要用来做感知,大部分决策还是人事先写好的,而不是机器自己学出来的。另外自动驾驶和交易不同的地方在于,自动驾驶可以反复做实验把风险降到最低:一辆车造好了能跑好久,出问题了改个参数继续跑。但是交易模型你怎么反复做实验?要知道金融市场有反身性,你的决策会影响市场,用小量金额实验达不到效果,用大量金额实验成本又太高,所以金融公司只能靠提高模型可解释性来尽可能预测市场,从而降低风险。

AlphaGo的学习决策模型是否能用于股票市场的交易?

  当然能。AlphaGo的深度学习,至少在原理上并不神秘。

  类似CNN、MCTS这样的算法,连我都已经广泛使用了——

  就靠着这些弱智的“人工智能”,当年管理了数亿规模,24小时全球交易。

运气好的那几个月,就像见到了印钞机。

  你可以想象一下,每天深情地凝望着它,体会那种数字翻滚的快感。

说起来,这还是我第一次破产以前的事情……

其实我想表达的是:机器学习始终只是工具。

再犀利的模式识别,不过一个分类器。

而你可能连什么需要分类,都还没理解清楚。

  我们曾经搭好了一个MPI并行系统,然后开始思考:还有什么可以扔进去算的?

  在金融市场上,机器比起人类的优势,大概有以下几点:

1)纪律性:不受体力和情绪的影响;

2)执行速度快:常用于高频算法交易,瞬时套利,以及资讯的快速解读等;

3)运算能力强:比如秒刷数十年的历史数据,类似于alphago每天学习上百万棋局。

  话说回来,无论怎么人工智能,大多数quant毕生追求的,无非alpha而已。

  所以说“阿尔法狗”这个名字,还是十分贴切的。

从零开始,用Python创建AI炒股机器人-技术篇(建议收藏)

  定量交易随着新技术的出现,算法交易越来越受欢迎,使得更多的定量投资者可以使用它。我过去曾写过关于Java算法交易系统的开发的文章。然而,Python具有难以置信的强大的分析库,易于理解文档和实现。本文将向您介绍用Python开发算法交易系统以及部署经过训练的AI模型来执行实时交易的核心组件。本文中介绍的这个项目的代码可以在GitHub上找到。

本文将分为以下几个步骤:

  I:连接到经纪公司II:贸易制度发展III:AI贸易模式发展IV:AI交易模式部署奖励:云部署连接到经纪公司第一步是连接到经纪公司,这将使我们能够接收有关我们感兴趣的证券交易的实时数据。在本文中,我将使用Alpaca,这是最简单的自由方式开始算法交易,并为我们的目的,AI交易。创建帐户并转到仪表板以生成API密钥。

  一旦你生成了你的API密钥,你就可以直接使用python。我创建了一个helper类来管理API连接。

  这就是经纪连接,我们可以使用AlpapaperSocket类的实例作为对API的引用。下面我们将请求库存数据给我们的AI模型,但是如果您对如何请求库存信息感兴趣,现在可以在这里找到文档订单。对我来说,这是一个很重要的问题,你可以使用任何你想要的经纪公司。(显然,它提供了一个API来满足数据和订单请求。)

  交易系统开发现在我们已经与经纪公司建立了联系,我们可以建立我们的交易系统。我已经创建了一个新的设计模式,能够容纳系统的任何安全与不同的时间框架和不同的AI模型。听起来很复杂吗?别担心,它实际上是一个非常简单的设计。

  主要的思想是构造一个抽象的TradingSystem类,这样我们就可以为我们希望交易的每种类型的系统实现自定义规则集。代码是相当直接的,允许我们初始化系统和线程一个无限循环。

  pass这个投资组合管理系统将容纳执行交易的AI。在我们开发了AI交易模型之后,我们将返回到这个实现。

  passAI交易模型开发对于这个系统,我将构建和训练AI模型作为我的系统的投资组合经理。其想法是训练神经网络在一定的负变化阈值下买进,并在一定的正变化阈值下卖出股票价格。我们本质上是在教我们的人工智能去买底泥和卖掉底泥。[请注意,我不建议您在实时系统中实现此功能,我们将进一步讨论此主题]为了培训此神经网络,我将基于IBM的每周历史市场数据构建和注释数据集,并创建一个称为信号的功能,该功能将根据更改阈值在集{0,1,-1}中产生值。

  现在让我们来考虑这个神经网络的架构。我们将在反向传播之后保存权重,以便在成功测试模型之后,我们可以部署它。

  AIPMDevelopment我们将使用序列模型,然而,重要的是要理解幕后的数学,否则我们不能期望人工智能做出我们想要的决定。在这种情况下,选择激活函数是至关重要的,如果我们关闭我们的眼睛,并选择ReLU与二值交叉熵损失函数,我们将得到一个混淆矩阵看起来类似于以下…

为什么这样?让我们可视化ReLU函数…

  如果我们将负输入设置为零,或者使用损失函数期望二值输出,我们如何期望我们的模型识别短信号?双曲正切函数和铰链损失在这里帮助。

  更新我们的神经网络,认识到我们出错的地方,我们有以下模型。

  AIPMDevelopment在训练之后,我们发现分类报告有了显著的改进。

  现在我们已经成功地开发了我们的模型,它是保存模型并将其加载到专门托管它的类中了。

  PortfolioManagementModel我们通过查看整个数据集的分类报告来验证神经网络的结构和正确加载的权重。

  太棒了!现在,我们已经建立了一个AI投资组合经理来根据股价的变化做出购买、出售和持有的决定。这通常是最受追捧的交易系统之一。回到大学时代,当我在futures年的市场运行算法交易系统时,年回报率超过20%,第一个问题总是“但是,它怎么知道什么时候交易?”";.这是一个最难回答的问题,但当你能回答它的时候,你有一个有利可图的交易系统。开发一个有利可图的AI交易模型超出了这个项目的范围。然而,如果这篇文章得到足够的支持,我会很乐意写出我用来开发有利可图的AI交易模型的量化技术。

  将AI模型部署到交易系统在重新考虑抽象TradingSystem类的实现时,我们有了PortfolioManagementSystem。我更新了抽象函数以实现它们各自的目的。

  PortfolioManagementSystem让我们来谈谈system_loop。system_loop初始化本周关闭、上周关闭、当前增量和日数的变量。无限循环(并发系统的线程)负责每天收集一次数据,并确定我们是否已经达到每周拆分。在达到每周拆分后,变量会被更新,我们会咨询我们的AI是否买卖。

247全天候运行的云部署自然会出现的一个问题是“你是否希望我在我的电脑上运行这个Python脚本?如果电源关闭了,我就会失去互联网等等…”。答案是,不,我不希望你整个星期都运行这个Python脚本,我希望你利用云部署来托管它。这将允许您的软件有247的时间,同时减少在您自己的机器上运行它的复杂性。如果你有兴趣将你的模型部署到云上,你可以从GoogleCloud上的算法交易系统部署(步骤将是AI交易机器人的同义词)的奇妙教程中完成这一点。

  结论这篇文章是为了让你开始开发人工智能股票交易机器人。我们讨论了如何连接到经纪公司,特别是Alpaca的这个例子。然后,我们创建了TradingSystem类本身及其继承字段,并在专门用于投资组合管理的系统中实现了该类。之后,我们建立了一个人工智能模型来进行交易决策,并讨论了在幕后缺乏对数学理解的问题。最后,我们将模型部署到实现的系统中,使我们的AI具有购买、销售和持有的能力。你可以对这个机器人进行各种升级,优化速度,AI架构,PL报告等…然而,这是你可以在Python建立一个免费的人工智能股票交易机器人。

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