工作原理:AI量化以大數(shù)據(jù)與特征工程為基礎(chǔ),采用監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)建信號(hào)(alpha)和執(zhí)行策略。核心流程包括數(shù)據(jù)清洗、因子開(kāi)發(fā)、樣本外回測(cè)、交易成本建模與滑點(diǎn)模擬。正如Marcos López de Prado在《Advances in Financial Machine Learning》中所強(qiáng)調(diào),避免數(shù)據(jù)窺探偏差和采用合適的交叉驗(yàn)證是取得穩(wěn)健結(jié)果的關(guān)鍵。
案例與數(shù)據(jù)支撐:JPMorgan早期在智能執(zhí)行算法(如LOXM)中運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)以?xún)?yōu)化交易路徑;Two Sigma等量化機(jī)構(gòu)通過(guò)大樣本訓(xùn)練和嚴(yán)格的樣本外測(cè)試實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期超額收益。López de Prado 的研究表明,正確的樣本外驗(yàn)證可顯著降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn),提升策略的可遷移性。