在噪声与秩序之间:量化叙事的微光
为什么现在谈AI程式交易 AI程式交易正在重塑交易边界:它把统计学习、深度模型与自动化执行整合为同一条流水线,让策略能在瞬息万变的市场中自适应地演化。相较于传统量化,数据维度更广、迭代更快、细粒度的风险控制更可编排,适合从日内到中期的多周期场景。 在降噪成本降低、算力与开源生态繁荣的大背景下,AI程式交易从“锦上添花”转为“基础设施”。真正的竞争力不在于某个单一模型,而在于端到端的工程化能力:从数据治理到决策、再到执行与监控的闭环。 核心方法论 数据、特征与因果直觉 模型之前,先有可解释的数据生成过程假设。噪声市场里,强因果假设稀缺,但弱结构仍可被挖掘:微结构特征、跨市场共振、投资者行为模式、宏观状态切换等。精细的时间对齐、多源数据去偏与标签滞后处理,往往比复杂模型更能提升真实收益。 模型与风险的对话 模型只是风险容器。监督学习负责方向与强度,在线学习与贝叶斯更新负责稳定,风险引擎负责“踩刹车”。将风控内嵌到推理图中:预估滑点、冲击成本、仓位上限、相依度约束、波动触发器与交易中止条件,确保净值曲线的可持续性。 过拟合防线:Out-of-time 验证、交叉市场检验、特征打乱对照、数据漂移监控 执行要点:智能拆单、流动性自适应、延迟容忍度、订单簿冲击模型 组合观念:相关性预算、风险平价、尾部协方差、压力测试(情景与历史混合法) 从零到一的实践路径 定义可检验的交易假设:价格驱动、资金流、新闻情绪或宏观因子。 构建研究数据集:严格时间戳、去前视偏、统一复权与币值。 特征工程与标签设计:尽量让标签贴近可交易信号(含成本)。 分层回测:样本外、滚动窗口、事件驱动回测与交易成本模拟。 灰度上线:影子账户、限额、报警与回滚机制。 持续学习:数据漂移检测、模型再训练节奏与策略“日记账”。 常见误区…