用AI炒股票的核心是把“数据→模型→交易”三步自动化。具体落地流程如下:
数据准备
• 行情:用TuShare、Wind API或券商Level-2接口获取分钟级K线、盘口、逐笔成交。
• 基本面:定期抓取财报、研报、宏观数据。
• 另类:雪球情绪、微博热度、卫星夜光。
统一存进PostgreSQL或ClickHouse,做缺失值填补、复权、标准化。
特征工程
• 技术:过去N日收益率、波动率、MACD、RSI、订单流不平衡。
• 基本面:ROE同比、预期差、行业相对估值。
• 情绪:用BERT微调做情感打分,生成情绪因子。
用LightGBM或XGBoost做特征筛选,保留IV>的变量。
3. 模型训练
• 分类:预测未来5日涨跌,用CatBoost+5折交叉验证,AUC>56即可实盘。
• 回归:预测次日收益率,用Temporal Fusion Transformer处理时序。
• 强化学习:用FinRL框架,把交易当MDP,奖励函数=夏普比率,PPO算法训练。
4. 回测与风控
• 回测框架:backtrader或Qlib,滑点设2tick,三。
• 风控:单票仓位≤5,行业≤20,止损-3,动态杠杆用Kelly公式。
5. 实盘部署
• 券商:掘金量化、聚宽、IB TWS API。
• 架构:Python Celery定时拉数据→模型推理→Redis推单→成交回报写日志。
• 监控:Prometheus+Grafana实时看延迟、盈亏、因子漂移。
6. 迭代
每周滚动重训,用增量学习防过拟合;若IC衰减>20,立即下线因子。
一句话总结:把高质量数据喂给合适的模型,用严格回测筛掉幻觉,再通过低延迟系统执行,AI炒股就能落地。
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发布于2025-10-17 17:25 盘锦
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