1. 新手最容易踩的坑
很多朋友一上来就想搞深度学习、神经网络,结果连基础策略都没跑通。我见过最典型的案例是,有人用AI模型预测行情,结果模型把历史数据中的噪音也学会了,实盘时频繁出错。其实AI交易要分三步走:数据清洗→特征工程→模型训练,缺一不可。
2. 真正实用的AI策略
建议从简单的机器学习模型开始,比如用随机森林做多空分类,或者用LSTM预测短期波动。我有个学生用20日均线+MACD结合SVM分类器,半年跑出了82%的胜率。核心代码框架是这样的(以Python为例):
```python
from sklearn.svm import SVC
# 特征工程部分
features = ['ma20','macd','rsi']
X = df[features]
y = df['signal']
# 训练模型
clf = SVC(kernel='rbf')
clf.fit(X_train, y_train)
```
3. 必须注意的实盘细节
AI模型要定期retraining,我建议至少每周更新一次参数。另外要注意滑点控制,最好在回测时加2-3个tick的滑点模拟。资金管理也很关键,单笔亏损不要超过总资金的1%。
现在很多免费工具都能实现AI交易,比如VNPY就支持Python量化,无限易也有简单的AI策略模板。我整理了《AI量化实战手册》,包含10个经过实盘验证的模型源码,从数据清洗到部署全流程都有详细说明。
对了,最近我在带一个AI量化训练营,用最通俗的方式教大家搭建交易系统。如果您想快速入门,可以点赞加我微信,送您入门资料包和3套现成策略。加我时备注"AI量化",还能获得免费策略诊断服务。
发布于2025-8-18 10:35 北京


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