Quant4.0 下一代量化投资技术框架由三要素构成,分别为自动化 AI、可解释 AI 和知识驱动型 AI。
自动化 AI 的目标是用自动建模取代传统手工数学建模,让“算法生产算法”、“模型构建模型”,到未来“AI 创造 AI”。我们研发了从数据预处理、大规模金融特征工程、AutoML 深度学习建模、投资组合管理、订单优化执行、风险归因分析,到模型部署优化的全流程自动化投资研究系统与技术平台,为自动化 AI 投资奠定技术基础。
可解释 AI 技术寻求解决深度学习黑盒问题。我们研发的可解释 AI 金融系统,支持大规模金融信号重要性分析、敏感性分析、鲁棒性分析、相关性分析、隐形风险暴露分析、突发事件压力分析、市场风格分析等多维度多周期自动分析,让投资收益和风险的来源与去向更加透明。
知识驱动型 AI 技术不仅是通用人工智能的重要发展方向,也是将 Quant 从中高频投资拓展到价值投资甚至低频投资的重要技术手段。我们正在研发大规模金融知识与金融事件推理技术,逐步实现基于金融行为的 AI 自动逻辑推理与投资决策,希望有一天能够实现巴菲特一样的“AI 价值投资大师”。
Quant4.0 下一代量化投资技术框架由三要素构成,分别为自动化 AI、可解释 AI 和知识驱动型 AI。
自动化 AI 的目标是用自动建模取代传统手工数学建模,让“算法生产算法”、“模型构建模型”,到未来“AI 创造 AI”。我们研发了从数据预处理、大规模金融特征工程、AutoML 深度学习建模、投资组合管理、订单优化执行、风险归因分析,到模型部署优化的全流程自动化投资研究系统与技术平台,为自动化 AI 投资奠定技术基础。
可解释 AI 技术寻求解决深度学习黑盒问题。我们研发的可解释 AI 金融系统,支持大规模金融信号重要性分析、敏感性分析、鲁棒性分析、相关性分析、隐形风险暴露分析、突发事件压力分析、市场风格分析等多维度多周期自动分析,让投资收益和风险的来源与去向更加透明。
知识驱动型 AI 技术不仅是通用人工智能的重要发展方向,也是将 Quant 从中高频投资拓展到价值投资甚至低频投资的重要技术手段。我们正在研发大规模金融知识与金融事件推理技术,逐步实现基于金融行为的 AI 自动逻辑推理与投资决策,希望有一天能够实现巴菲特一样的“AI 价值投资大师”。