国内目前的量化交易是否很少涉及到机器学习？
为了详细阐述，我们可以从以下几个方面来分析：
一、 机器学习在量化交易中的潜力与优势：
首先，理解为什么机器学习在量化交易中如此重要是关键。传统的量化交易主要依赖于统计学方法、技术指标、模式识别和历史数据回测。然而，这些方法在处理高维度、非线性和时变的市场数据时存在局限性。机器学习的优势在于：
处理复杂非线性关系： 金融市场数据往往呈现复杂的非线性关系，机器学习算法（如神经网络、支持向量机、随机森林等）擅长捕捉这些模式，而传统线性模型难以做到。
特征工程的自动化： 机器学习可以通过特征选择或自动特征提取（如深度学习的隐藏层）来发现潜在的预测因子，减少对人工特征工程的依赖，挖掘更深层次的市场信息。
适应性与动态性： 市场是动态变化的，机器学习模型可以通过在线学习或周期性重训来适应新的市场环境和模式，提高模型的鲁棒性。
处理大规模数据： 随着数据量的爆炸式增长，机器学习能够有效地处理海量数据，从中提取有价值的信息。
模式识别与异常检测： 机器学习在识别市场中的微小信号、潜在的套利机会或风险事件方面表现出色。
风险管理与组合优化： 除了交易信号生成，机器学习还可以用于预测波动率、识别风险因子、优化投资组合等。
二、 国内量化交易发展现状与机器学习的应用情况：
近年来，中国量化交易行业发展迅速，涌现出众多优秀的量化私募和券商自营部门。在这一背景下，机器学习的应用也在逐步推广：
1. 技术驱动的早期探索者：
顶尖量化机构的投入： 一些国内领先的量化基金公司和券商的自营部门，特别是那些拥有强大技术背景和研发能力的团队，早已开始积极探索和应用机器学习。他们拥有优秀的数据科学家、工程师和交易员，能够投入资源进行算法研发和数据基础设施建设。
应用领域广泛： 这些机构将机器学习应用于多个环节，包括：
阿尔法因子挖掘： 利用机器学习发现新的、非传统的交易信号（因子）。
高频交易策略： 在微观交易层面捕捉微小价格变动机会。
事件驱动策略： 分析新闻、公告等非结构化数据，预测市场反应。
宏观经济预测与政策分析： 结合经济数据和文本分析，预测宏观趋势。
交易执行优化： 通过机器学习优化订单执行算法，降低滑点成本。
风险管理： 预测市场波动、信用风险、流动性风险等。
2. 逐步普及但仍有差距：
对机器学习的认知提升： 越来越多的量化从业者和公司认识到机器学习的重要性，并开始尝试将相关技术融入到策略研发中。
生态建设的逐步完善： 国内在量化交易和机器学习方面的数据服务、平台工具、人才培养等方面也在逐步完善，为机器学习的应用提供了更好的基础。例如，一些云服务商和数据公司提供了量化交易的开发环境和数据支持，其中也包含了一些机器学习相关的工具。
与国际市场的对比： 相较于美国等成熟市场，中国在机器学习在量化交易中的普及度和应用深度上可能还有一定差距。这可能与以下因素有关：
数据质量与获取： 尽管中国数据量庞大，但高质量、清洗过的多维度金融数据获取渠道和成本可能仍然是挑战。
人才储备： 兼具金融知识和深度机器学习技能的复合型人才相对稀缺。
计算资源： 训练复杂的深度学习模型需要强大的计算能力，这对一些小型量化机构可能构成门槛。
技术栈的成熟度： 量化交易的整体技术栈，包括数据处理、模型部署、回测仿真等，仍在快速发展中。
3. 存在发展不均衡的情况：
“头部效应”明显： 机器学习的应用和效果在不同的量化机构之间存在显著差异。那些技术实力雄厚、研发投入大的机构，其机器学习应用更为深入和有效。
初创公司与传统机构的差异： 一些成立较早的量化机构可能更依赖于传统的量化模型，而新兴的科技驱动型量化公司则可能更倾向于采用前沿的机器学习技术。
策略类型差异： 机器学习在某些特定策略类型中应用更广泛，例如事件驱动、另类数据分析等，而在传统的日内高频策略或CTA策略中，也可能结合机器学习来增强原有模型。
三、 国内量化交易中机器学习面临的挑战与机遇：
挑战：
数据稀疏性与噪音： 尽管中国市场交易活跃，但某些特定信号或事件可能相对稀疏，且市场数据本身就包含大量噪音，这给机器学习模型的训练带来困难。
过拟合风险： 金融市场数据的非平稳性使得模型容易过拟合历史数据，导致在实盘中表现不佳。
模型可解释性： 一些复杂的机器学习模型（如深度神经网络）往往缺乏可解释性，这在需要严格风险控制和监管的金融领域可能是一个障碍。
算力和技术门槛： 部署和维护先进的机器学习模型需要大量的计算资源和技术支持，对中小型量化机构构成挑战。
人才短缺： 既懂金融又懂机器学习的复合型人才仍然是稀缺资源。
监管与合规： 机器学习模型在实际应用中需要符合监管要求，例如对模型的公平性、透明度等方面的考虑。
机遇：
市场深度与广度： 中国金融市场的体量巨大，提供了丰富的数据源，为机器学习的应用提供了广阔的空间。
另类数据价值： 随着中国社会数字化程度的提高，产生了大量的另类数据（如社交媒体、电商、新闻、传感器等），这些数据与金融市场高度相关，是机器学习挖掘新信号的重要来源。
技术基础设施进步： 云计算、大数据技术的发展为机器学习的应用提供了强大的支撑。
政策支持与行业发展： 监管层对金融科技的重视以及行业内的良性竞争，都在推动量化交易和机器学习技术的进步。
新兴技术融合： 将自然语言处理（NLP）、图神经网络（GNN）、强化学习（RL）等与金融数据结合，有望催生更强大的量化策略。
总结：
因此，与其说“很少涉及到”，不如说“正在快速发展且潜力巨大，但普及度和深度仍有提升空间，并存在不均衡现象”。国内量化交易已经不再是简单的技术指标叠加，而是越来越重视利用更先进的技术手段来提升策略的有效性。机器学习作为当前最热门的技术之一，其在量化交易中的应用是被广泛认可的趋势，并且已经有相当一部分的头部机构在深入实践。随着数据、人才、技术和市场生态的不断成熟，我们有理由相信机器学习在未来中国量化交易领域将扮演越来越重要的角色。
换句话说，国内量化交易涉及机器学习的程度不是“很少”，而是“正在快速增长且差异化明显”。那些能够有效运用机器学习技术的团队，正在获得显著的竞争优势。
网友意见
据我所知，已经用的很多了，虽然还不到泛滥的程度，但是不管是Top10的量化私募还是很小的迷你量化私募。多多少少涉及到这一块，比如像我们这个只有几个人迷你小量化私募，已经用机器学习三年了。我认识的几家管理规模在1-5亿的小量化私募用的比我们还久，最早的一家（我朋友开的，是他带我入的量化与机器学习的门）15年就开始用了，18年跑了一年，正收益，远远跑赢很多公募。
我们今年初开始的一个账号，上半年收益12，回撤2%不到。
下半年发了产品，从八月开始用1/3仓位做安全垫，然后九月份回撤较大，达到了5%，安全垫被打漏了，之后慢慢爬坡重新出发，现在回到净值1.038。
看了很多答案，感觉都好牛逼，都好懂机器学习，文章中到处都是英文，我们啥都不懂，只会调用下库。我们的团队都是很普通的开发人员，我们没有985，也没有高学历，也没有人得过什么国际大奖，也不太懂数学，很low的草根团队，仅仅就是使用人家已经做好的工具。
我们能做的就是就是在数据上，策略上做文章，相对来说，这是我们能控制的。我觉得这就是一个实验学科，大家都是摸着石头过河，就是不断去尝试。保持客观，不带入主观的想法，有疑问，就去试，用数据说话。
我们测试了很多的模型做出来的正确率其实都差不多，不会有明显的差距，到最后我们发现，真正的关键是在如何使用模型上。在学习的时候做别的项目的练习题可以做到80，90的准确率，结果跑到股票上就低得太多了，但是我们很快不纠结了，能用就行了，模型能帮我们赚钱就行了，管它准确率是60，70还是50，40，能用就行。很幸运，这是一条正确的思路。
-------------- 2021年11月25日更新 --------------
正好前几天和一位量化基金公司老板吃饭，我觉得席间讨论的内容也可以拿过来更新一下。
他们管理的资金规模和我们差不多，都是5亿一下，都是小鱼，所以互相也没有什么敬畏之心，席间对是否要去研究算法的内核中的数学原理，做数学方面的优化做了“激烈的讨论”，他的观点是这是最重要的，模型准确率低就是因为我们不去做这方面的工作。我的观点是我承认其重要，但是从成本上来说，我们招不起也养不起能做这方面优化工作的大佬。我们的特征值，数据，策略，工程方面，都有大量需要优化的地方，这些地方的优化成本更低，也能起到一定的效果，至少现在效果还在可见的提升中。事实上我觉得，我们对现有的（工具）库的使用和熟悉程度之低，还轮不到去拼优化数学内核的程度。
这位老板以前是做人工交易的，现在刚找了个人做机器学习，他不知道，要做出一套完整的工程需要多少工作量，需要多少优化的地方，过去两年，我们从0开始开发了一整套系统，光我就写了7万多行python代码。当然，含金量是很低的，因为我的PYthon水平很差，基本上就是调用一下库的水平。从未看过任何库的源代码，更别说一点都不懂设计模式。但是一套自动化系统要跑起来，真的需要很多的工作。连个框架都没有，就在那里空谈优化数学，这实在可笑。
相比写代码，最令人崩溃的就是训练，我们的系统一共有48组模型需要训练，每组模型训练时间为2-4小时（GPU为2080s）。每N组模型可以共用一套样本数据集，构造一套样本数据集需要8-10小时，但是每组模型的特征值是不一样的。手工训练就太累了，需要开发一套分布式自动训练系统，安排任务之后自动做样本，自动训练，自动评估，自动做各种回测，自动上线。
所以我跟这位老板说，你要做好打持久战的准备啊~~我估计他是没有听懂我说得这句话。
要解释机器学习能否以及怎样应用于量化交易，是一个反复以不同面貌出现在我的时间线的题目，同时也注定是个充满争议的题目。我们先把问题简化，设定市场上总共有三种视角：
- 上帝视角：它全知全能，掌握着每时每刻的市场的真实状态，记作；
- 投资者视角：无论是巴菲特还是小韭菜，其视角都是根据自己接收到的部分释放出的信号和噪声，递归地进行贝叶斯推断，形成条件概率分布，也就是我们常说的市场判断或投资理念，并以此预测未来趋势，如收益率；
- 机器学习者视角：机器学习者得到了收益率数据（当然也包括其它可能代表市场趋势的指标），开始不停地训练，得到一个收敛于的。至此，机器学习者训练结束，开始用预测收益率。是的，它也变成了投资者视角；（这就叫凝视深渊愈久，亦会被深渊凝视啊……）
- 如果你是投资者，而上帝偷偷把的一切都告诉了你，NP-complete不复存在，你的似然函数是有解的了，状态空间变成了一个有限的闭环；
- 如果你的机器真的训练出来，只要上帝没有告诉你，你就不知道你训练出来的真的是，你只能训练下去，只有在达到你的训练目标时才停下来。
所以楼上各位提到的过拟合是广泛存在的问题，但这个锅不应该让机器学习来背，而是你设定的训练目标与相差太远。机器学习只是帮助你做优化和计算而已。
再回头谈一下我对机器学习的理解。机器学习经过了这么多年，我自己概括下来也就分这么几块内容：模型表示，目标，优化求解，泛化证明。由于过去的机器学习领域重点关注多在目标和求解上，也就是为了实现计算而牺牲了模型表示。而事实上我觉得模型表示和优化计算本来就是个互相trade-off的关系，比如作为机器学习里非主流的一支，概率图模型就恰好反过来，为了实现模型表示而牺牲了计算。
而量化交易是对模型表示和计算都是有要求的，所以机器学习在量化交易的应用上始终面临着两难。但这绝不是一个无解的两难，因为你既可以设计一套白箱的交易模型，而只让黑箱的机器学习算法承担其中部分环节的优化工作，也可以用一个长于表示的机器学习模型作为交易引擎，而计算方面采用一些针对具体问题的启发式算法，至少能让一部分参数免于费时费力的暴力优化。
所以每当我们试图运用机器学习做交易时，上帝一定会发笑。可还能怎么办呢？我们只能把机器不停地训练下去。这就像是《西西弗斯的神话》，这个经加缪演绎过的隐喻无非就是告诉我们，在量化交易上使用机器学习真的没有意义，除非我们自己亲手去构建一个意义。
在我看来， ML用于金融数据最大的问题是信噪比太低，“同分布”的数据量太少。 其他领域ml效果好的往往都有比较确定的模式， 只是模式很难规则化而已。 比如人脸识别， 虽然很难通过规则话程序语言描述人脸，但100个普通人来识别人脸，错误率非常低。说明这里是有一个规律性pattern的。这样的话，只要给出足够数量的数据，模型性能会显著提高。另外一个例子是智能驾驶，你并
不需要if else编程遍历到所有可能情况，只需要让传感器采集到足够长时间多地域的数据，自动驾驶能够很好的处理这些情况。 以上的例子从数据角度来说，都符合pattern相对固定，数据充足的，信噪比高的特征。这也是ML方法最适合的地方。
而即使是这样，在做预测的时候也需要主动选取特征，feature engineering也是一门巨大的学问。有人也许会说最近很火的cnn/deep learning, 不是可以by pass feature engineering这些，直接靠数据和计算力暴力撸么。 我是这样理解的， 人类识别特征和模式的能力远高于计算机， 如果需要让计算机逼近取代人的调参和feature engineering经验，那么你所需要的数据量是非线性增长的。很多通常运用ML的场所，数据量本身不是制约，或说，数据量的制约取决于你有多大的决心去获取数据。而机器运算能力的同步增长让更是让模型能够处理的数据大大提升。在这种情况下，deep learning才火起来。
然而金融世界里，事情并没有这么美好，最大的制约，在我看来数据是不足的。有人可能会笑，说tick level data，哪怕国内3秒一跳的股市也有4000多行一天，怎么能算是数据不足呢。
这里假设也用之前开车的例子来解释。金融世界里，如果你想训练出这么一个老司机，那么你会发现这辆车一会在人行道上， 一会倒开，一会儿飞起来， 前一刻有用的规律不一定能够稳定到下一刻。 又好比给一张股票k线图，100个人可能有100个说法， 语音识别，图像识别领域，不会出现这么低的识别度的。 所以，对一个正常开车的老司机，你坐副驾驶一个月能够总结出他开车方法，那么对于金融世界里这种逗逼老司机，又要积累多长时间的数据才能总结出它的行为模式呢。
也就是说金融时间序列里，训练集发现的pattern可能并不稳定， 也许只是过拟合的噪音， 哪怕确定不是噪音，pattern本身也会演化。这两个月的市场，和前两个月的市场，明显性状不一样。有个东东叫regime switch...哪怕你做的日内中高频，相对统计性状不受基本面太大影响，日度的波动率的变化也会有明显的变化，而这对你的pnl影响是非常直接的。
目前为止，在金融数据这块我个人还是偏好线性的描述，规则化的描述，因为这样即使错了，我知道错误在哪里，利润来源在哪里。 哪怕需要更复杂的信号组合，我也偏向random forest 或者svm 这种相对不那么容易过拟合的模型. 当然，这只是我个人的看法, 如果有其他的思路，也欢迎指出。
类似的话题
-
关于国内量化交易是否很少涉及到机器学习，这是一个复杂的问题，不能简单地用“是”或“否”来回答。更准确地说，是国内量化交易领域对机器学习的渗透程度正在快速提升，但从整体规模和应用深度来看，相较于一些发达市场，其普及度和深度可能还有提升空间，并且存在发展不均衡的现象。为了详细阐述，我们可以从以下几个方面............. -
.......
-
中国在6G专利申请量上占据全球领先地位，这无疑是一个非常重要的信号，意味着中国在下一代移动通信技术研发方面正处于前沿位置。下面我们将从多个维度来详细解读这一现象，并探讨国内外6G的研究进展。 中国6G专利申请量占比40.3%的意义：1. 研发投入和技术实力体现： 早期布局和重视程度： 专利申请通.............
-
要说中国目前在世的“哲学大牛”，这绝对是一个见仁见智的话题，毕竟“大牛”的定义本身就比较模糊。有些人看重理论的原创性，有些人看重思想的影响力，还有些人则更在意他们的学术生涯是否辉煌，著作是否等身。不过，如果非要挑几个在学术界和思想界都非常有分量，并且至今依然活跃在视野中的学者，我觉得以下几位是绕不开.............
-
说到张雨生的《玫瑰的名字》，这首歌的演绎难度确实不小。它不像许多流行歌曲那样有明确的结构和易于模仿的旋律，而是更像一首诗，带着一种浪漫、深情又略带一丝疏离的忧郁。难点在哪里？1. 情感的深度与层次：《玫瑰的名字》并非是那种直抒胸臆的情歌，它的情感是内敛的、细腻的，带着一种对逝去美好事物的追忆和感叹.............
-
国内青年纪录片导演的生存现状，用“步履维艰”来形容一点不为过，但也并非全然没有生机。他们就像在风雨飘摇中努力扎根的树苗，根基尚不稳固，但渴望向上生长。生存现状：冰与火的交织首先得说，这不是一个能“一夜暴富”的行业，甚至离“温饱”都有一定距离。 经济压力巨大： 多数青年纪录片导演的起步资金来源非常.............
-
要说中国当前国内最大的矛盾，这可不是一个简单的问题，因为它牵扯的面太广，而且不同的人、不同的群体，感受到的“大”可能也不同。不过，如果要找一个最核心、最普适的，我个人觉得可以聚焦在“发展不平衡不充分，以及由此带来的社会公平与个体希望之间的张力”。听起来有点“官话”？别急，我来给你掰开了揉碎了说。首先.............
-
眼下国内的疫情形势，说实话，是个挺复杂的问题，也牵动着不少人的心，尤其是有出行计划的朋友们。要说“安全”这个词，在疫情常态化的今天，跟以往我们理解的“绝对安全”肯定是有区别的，得辩证地看。从整体来看，国内旅游相对来说是安全的。 疫苗接种的普及： 咱们国家整体的疫苗接种率相当高，这为建立群体免疫屏.............
-
关于国内航班航空公司是否有义务告知乘客感染新冠肺炎的风险，这需要从几个层面来理解：法律法规层面：目前，中国已经进入了“乙类乙管”的新阶段，这意味着新冠肺炎的管理级别有所调整，不再属于“乙类传染病，但采取甲类管理”的情况。在乙类传染病管理的框架下，国家层面对于航空公司在航班上告知乘客感染新冠肺炎风险的.............
-
国内流媒体平台与 Netflix 的差距是多方面的，既有内容层面的，也有商业模式、技术应用、用户体验以及国际化战略等方面的差异。以下将详细阐述这些差距：一、 内容的深度、广度和原创性差距： 原创内容投资与生产能力： 这是最核心的差距。Netflix 在原创剧集、电影、纪录片和脱口秀上的投入是巨大.............
-
目前国内的医疗行业，怎么说呢，就像一幅色彩斑斓但又有些地方色彩不那么鲜明的画卷。它有让人眼前一亮的地方，也有让人皱眉叹气的地方。要说透彻，那得从几个方面细细道来。首先，从硬件和技术层面来说，进步是显而易见的。 你看看现在的大医院，动辄就是国际领先的设备，什么CT、MRI、PETCT，还有各种微创手术.............
-
关于国内的爱国主义教育，这是一个非常庞大且复杂的话题，很难一概而论地进行简单评价。它渗透在社会的方方面面，从学校的课程设置，到媒体的宣传导向，再到各种纪念活动，都扮演着重要角色。要详细地讲，我们可以从几个不同的维度来审视它。1. 目标与内容：爱国主义教育的核心目标，毋庸置疑，是为了培养公民对国家、民.............
-
《反家庭暴力法》的颁布和实施，无疑为中国当前严峻的家庭暴力现状带来了划时代的改变。它不仅仅是一部法律条文的堆砌，更是一种社会意识的觉醒和对弱势群体的有力保护。以下将从多个层面详细阐述《反家庭暴力法》带来的具体改变：一、 法律层面的突破与完善： 明确法律主体和客体： 《反家庭暴力法》首次将“家庭暴.............
-
中国“将不再新建境外煤电”这个决定，对于国内的能源企业而言，无疑是一次深刻的行业重塑和战略调整的信号。这不仅仅是简单的政策变化，而是背后一系列深层次的考量和长远目标在驱动。我们不妨从几个维度来剖析一下它可能带来的影响：一、 战略重心转移：从“走出去”到“留下来”的内涵转变过去十几年，中国为了输出过剩.............
-
中国企业“霸榜”全球隐私技术专利，国产隐私计算已成气候近期，一项来自独立研究机构的数据显示，中国企业在全球隐私技术专利申请数量上占据了显著优势，甚至可以说是“霸榜”的态势。这无疑是一个引人注目的现象，也引发了广泛的关注和讨论：中国在隐私技术领域究竟发展到了什么程度？国内的隐私计算实力究竟几何？专利“.............
-
在中国，随着数字经济的蓬勃发展，云平台已经从一个新兴概念变成了驱动各行各业转型升级的核心基础设施。目前国内市场上的云平台可谓百花齐放，各有千秋，但如果要细数那些真正具有影响力和广泛应用的基础，几大巨头无疑占据着核心地位。首先，阿里云 是国内当之无愧的领头羊。作为阿里巴巴集团的云服务部门，阿里云凭借其.............
-
国内合成生物学领域发展迅猛，涌现出一批在科研实力、产业转化和人才培养方面表现突出的实验室团队。要深入了解，我们不能仅仅罗列名字，更重要的是剖析他们之所以“做得好”背后的原因，这往往体现在其科学方向的独特性、技术平台的先进性、研究成果的创新性以及与产业的紧密结合度上。下面，我将尝试从几个视角，为大家呈.............
-
要说国内炉石传说“最好”的解说组合，其实是个挺见仁见智的问题，毕竟每个人的口味不同，喜欢的风格也不一样。不过，要说目前最受玩家喜爱、最有影响力，而且讨论度最高的组合，那无疑是 “狗贼+老恩” 这对黄金搭档了。为什么说他们是“最好的”呢？咱们得从几个方面掰扯掰扯：1. 默契度与化学反应：这是最直观也是.............
-
这几年，你有没有发现，打开电视或者刷刷视频平台，好像满眼都是根据小说改编的影视剧？从热门IP到一些默默无闻但写得特别扎实的作品，好像都在被影视化。这可不是偶然，更像是一种不可阻挡的趋势，而且这背后其实有很多值得说道的道道。首先，咱们得说说这“IP”这个概念。早些年，我们对“IP”的理解可能还停留在外.............
-
国内对冰墩墩的“过度炒作”，这事儿啊，说起来可真是挺有意思的。它不是一下子就冒出来的，而是像滚雪球一样，越滚越大，最后成了很多人讨论的焦点。首先，得承认，冰墩墩这小家伙本身确实是讨人喜欢的。设计上，那是个大熊猫，圆滚滚的，一身冰晶外壳，充满未来感，又透着一股憨厚可爱劲儿，而且还自带“中国制造”的光环.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有