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国金基金是中国第一家将量化投资写进公司战略的公募基金公司，率先建立量化投资平台，秉承“专注、专业、专家”的理念，采用“量化平台 投资事业部”运作模式，致力于成为量化投资领域的佼佼者。

在真实世界里，人工智能早已深入其中。人工智能和人类的pk很久之前就已经开始了，从智商到自尊，人类遭遇了全方位、多角度的碾压：

· 1994年，跳棋程序努克击败人类卫冕冠军马里恩·廷斯利；

· 1997年，ibm的人工智能深蓝打败国际象棋世界冠军卡斯帕罗斯；

· 2006年，一款名叫“quackle”的程序战胜拼字比赛世界冠军大卫·鲍伊斯；

唯独围棋，能让人类保持最后一点骄傲。然而这一切都被一个名叫alphago的程序打破了：2016年3月，谷歌开发的人工智能翘楚alphago以4:1战胜人类围棋强者李世石，打败了我们最后的一点骄傲。

围棋是一项充满魅力与智慧的游戏，棋子之间没有等级关系，平和之下的战争，静默之下的杀机，精确与模糊，虚无缥缈与锱铢必较，倚重直觉与模糊思维，是充满东方智慧的游戏。量化系统化交易作为人工智能的一部分，它的实现过程与围棋有着异曲同工之处。

知己知彼，百战不殆

与围棋一样，量化交易也是一场比赛，但量化交易竞争的焦点是模型的有效性和获利的多少。作为一个合格的量化交易者，在踏上系统化交易之路前，一定要提前了解自己的投资属性，如什么类型的交易策略适合，已有交易策略符合逻辑的程度如何，以及可以接受什么程度及失败的次数。然后要了解市场，明确自己需要从市场上获得多少利润，对方的劣势是什么，自己的胜算是多少等。

布局

布局属于战略范畴，如同围棋的开局，明确交易策略是系统开发的首要步骤，好的开局能大大提高胜算。策略是否符合逻辑，条件判断与结果输出是否严密，资金管理策略是否可行，策略中有否主观臆断的成分，是否有顾此失彼的可能存在等都需要提前布局，防患于未然。一般来说，在寻找适合自己的策略时需要考虑以下几点因素：

※  交易时间：自己是否有时间进行日间交易？如果没有，可能需要考虑隔夜持仓的交易策略。

※  编程水平：提前了解自己对python、java、c 等编程语言的掌握程度，不要盲目崇拜复杂编程语言。如果你只会excel，在做交易策略时只会比用其他编程语言能做的交易策略简单一些，但需要注意的是：简单的未必是不好的。

※  资金规模：小的资金规模能够交易的股票数量少，同时也会限制对冲策略的规模，这都会影响交易策略的选择。

※ 收益目标：收益目标需要综合考虑持有期和收益持续性之间的关系。

中盘

中盘属于战术范畴，是策略的具体实现。在整个量化交易策略的研发流程当中，买和卖是最为基本的量化交易策略组成部分，而这个部分的设定主要与收益情况相关。要形成一个较为完整的量化交易策略，需要不断编写、调试、纠错以及再调试，不断重复，为胜利打下基础。下面将用几个量化交易策略研发结构，对完整的量化交易策略进行初步解释。

1.  基本量化交易策略研发流程

在买卖策略总体收益为正的条件下，风险是影响交易仓位设置的主要因素，仓位的设定是根据买卖决策和风险两个因素共同形成的，不建立在买卖之上的仓位选择是没有意义的。通过对交易资产具体仓位的调整，交易者可以较为直接地控制单次交易和整个交易策略的风险水平，图中由买卖到仓位的箭头，可以看作是收益、买卖这一个整体部分指向仓位的箭头。

量化选股策略就是这一类策略中最为常见的形式，但相比于买卖和仓位来说，在选股策略中选股和配比则更加适合。对每期的选股来说，如果选择了原没有仓位的股票，对应的操作就是买入该股票，如果已经建仓的股票没有被选入这一期的股票池，那么对应的操作就是卖出该股票。配比则是在买卖的基础上，通过仓位大小的变化来实现具体配置。

2.  更贴近于实际的研究框架

在实际量化交易策略研发流程中，不同结合方式对应不同的目标和需求，在判断收益因素时，如果同时考虑交易成本对收益的影响，就可以得到一个更为实际的买卖设置。再根据相应的风险控制，结合买卖点的选择，得出最后的仓位设置。在确定了买卖和仓位这两个部分之后，就获得了一个完整的量化交易策略。

3.  实际操作难度大的研究框架

在该流程中，买卖和仓位的设置是同时作为参数进行优化的，优化的目标函数也进行了唯一化，各个组成部分更为紧密，在优化过程中所产生的与实际操作的偏离也就越小，买卖和仓位设置的准确度也就更高。但在实际工作中，这一流程的操作难度比较大，需要强大的计算能力和庞大的数据量作支持，同时优化方法和目标函数的设定要能够同时覆盖买卖和仓位的所有参数，因此往往只有极为简单的策略思路可以采用上述流程框架进行研发。

4.  完整的量化交易策略

在实际量化交易过程中，研发过程、研发前的数据准备以及研发过程之后的策略执行，三者互相依赖，缺一不可。

数据准备要同时为研发过程和策略执行准备相应数据。对研发过程而言，由于寻找合适的量化交易策略需要不断重复研发，因此对于数据的准确性要求极高。同时，对数据的清洗和转换也是量化研究过程中的重中之重；对策略执行而言，数据更倾向于及时性。

至于策略执行方面，应尽量贴近研发完成的量化交易策略，与量化交易策略所确定的买卖、仓位等设置尽可能的保持一致，才能最真实的反映出前面量化交易策略的研发结果。同时，策略执行的结果也可以用来反向支持具体的研发流程，通过对策略执行所得到的收益、风险情况的判断，实时的重新进行研发，对量化交易策略进行修改，从而使得策略能够及时的得到现实的反馈，增强自身的稳健程度。

收官

围棋的收官足见功夫，也是棋手较容易忽略或轻视的过程，扎实的收官技能可以转败为胜。一个开发好的交易系统在进入实战之前，有很多细致的工作要做，从而使得你的系统能够抵抗干扰，具备应变能力。而且这样的步骤在系统进入实战后很可能仍然会继续，因为市场是变化的，很少有一个系统能够永远立于不败之地，它需要与时俱进。

围棋不会因为人类顶尖棋手败给人工智能而衰落，相反，随着人工智能的不断优化，以前理解上的模糊领域会因此被重新评估、量化，新的见解不断涌现，随着大家对围棋认识的进一步深化，围棋也将在竞技的道路上越走越远。不过不可否认的是，人工智能在现代生活中的重要作用：在战胜李世石之前，人工智能已经开始了征服华尔街之路。

kensho创始人daniel nadler预计，到2026年，有33%-50%的金融业工作人员会失去工作，他们的工作将被电脑所取代，财务分析师流失问题，是整个华尔街的缩影。在人工智能强大的冲击之下，量化投资通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，因其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。

国内越来越多的金融从业者，也开始将眼光投向量化投资这个舶来品国金基金高瞻远瞩，嗅出行业发展先机，于2013年开始布局量化投资，并领先同行率先建立量化投资平台，是我国第一家将量化投资写进公司战略的公募基金公司。

国金基金不仅斥巨资对量化投资进行ag真人官方网的技术支持，还配备了投研团队孵化机制，推行“量化投资运营中心 多个量化投资事业部”架构，充分整合公司资源，为投资团队提供量化it平台、产品创设、法律咨询等一站式基础服务，让投资团队更加专注于投资业务，能够快速适应市场的变化。