在阿布量化报告中有两个模块分别叫做AI高光时刻与AI高能预警, 如下:
与之前章节写的AI涨跌幅预测一样, 这两个模块也是被很多用户提出疑问:
- 有些用户可能发现自己持有的股票被预警未来一段时间要大幅下跌, 嘴上说着AI都是胡说, 心里却是发慌, 但是随着时间的推移发现没有出现说的大幅度下跌...
胡说😠-> 发慌😱 -> 生气😤 - 有些用户发现自己持有的的股票被高光唱多未来一段时间要大幅上涨, 嘴上说着AI都是开玩笑, 心里却是隐隐期望, 但是随着时间的推移发现没有出现说的大幅度上涨....
开玩笑🤪-> 期望🤩-> 生气😤
与AI涨跌幅预测的问题类似, AI高光时刻和AI高能预警也属于微概率优势量化, 但是它的概率优势比AI涨跌幅预测要高出很多, 参考意义也同样高出很多.
1. AI高光高能量化原理
它的最大理论依据是人性的相似性以及人性很难改变的事实，如果每一个瞬间的股票价格都是全体交易者对价值所达成的一种瞬间共识, ，那么历史的规律在今后的交易中同样具有指导意义, 量化交易中大多策略是基于对历史规律的总结，在规律的基础上发现概率优势.
量化交易的优势主要有两点, 如下, 其2就是高光高能所依据的优势
- 量化交易通过计算机强大的运算能力，在市场广度分析上占有绝对优势。
- 量化交易通过历史规律的总结，在规律的基础上发现概率优势，形成良好投机基础。
AI高光时刻&AI高能预警就是针对对历史交易数据进行规律总结, 提取规律性质的价格大幅度变动作为训练样本, 通过多种数据算法模型进行模型训练, 最终应用到最新的历史数据上面, 发现寻找出与历史有类似走势的股票.
AI高光时刻&AI高能预产品最终展现形式上用户也能很直观的看出, 唱多与唱空的依据就是走势的相像, 这里的相像分析使用了走势特征, 协整, 相关度, 趋势阶段技术划分, 走势多巴胺量化, 时间平滑容错, 高阶时间序列拟合等等技术手段.
2. 沪深市场AI高光高能的成功命中概率
下面通过数据分析, 分析在2019-06-10至2019-06-14这一周的沪深市场AI高光高能成功命中数量, 以及命中概率:
2019-06-10至2019-06-14沪深市场AI高光高能统计
ca_cn_event_ai = AbuCAEventAI(prepare_data_cn_week)
ca_cn_event_ai.fit(start='2019-06-10', end='2019-06-14')
沪深市场高光时刻统计
- 沪深市场2019-06-10-2019-06-14高光时刻唱多总数量383
- 沪深市场2019-06-10-2019-06-14高光时刻唱多命中数量53
- 沪深市场2019-06-10-2019-06-14高光时刻唱多命中比例13.84%
沪深市场高能预警统计
- 沪深市场2019-06-10-2019-06-14高能预警唱空总数量316
- 沪深市场2019-06-10-2019-06-14高能预警唱空命中数量15
- 沪深市场2019-06-10-2019-06-14高能预警唱空命中比例4.75%
沪深市场2019-06-10-2019-06-14高光高能成功命中概率: 9.3%
本文写时间2019-06-29, 所以这里统计成功命中即是从2019-06-17至2019-06-28这两个交易周中, 被唱多和唱空的股票是否出现大的涨幅和跌幅, 分析文件如下所示, 如感兴趣想自己验证, 可以从链接:https://pan.baidu.com/s/17aNJ3NjDm02hEBl_LNebfg 密码:wprn, 下载, 里面有对应报告的链接地址, 可自行进行验证.
下面展示几个AI高光时刻成功唱多报告内容:
1. sh600687 2019-06-17至2019-06-28上涨30.85%
2. sh600186 2019-06-17至2019-06-28上涨30.1%
3. 千禾味业(sh603027) 2019-06-17至2019-06-28上涨26.86%
下面展示几个AI高能预警成功唱空的报告内容:
1. 万向德农(sh600371) 2019-06-17至2019-06-28下跌-25.79%
2. 敦煌种业(sh600354) 2019-06-17至2019-06-28下跌-22.45%
3. 有研新材(sh600206) 2019-06-17至2019-06-28下跌-17.08%
3. 沪深市场AI高光高能的概率优势alpha
上面通过数据分析计算出沪深2019-06-10至2019-06-14高光高能成功命中概率: 9.3%
- 计算上述高光命中的的53个股票其平均上涨幅度为15.68%
- 计算上述高能命中的的15个股票其平均下跌幅度为-14.27%
阿布量化由于算力硬件限制, 沪深市场中生成报告的数量为1957, 统计2019-06-14至2019-06-28涨幅超过15.68%为:
- 沪深市场在2019-06-14后出现高上涨(涨幅超过15.68%)的symbol数量: 54
- 沪深市场在2019-06-14后出现高上涨(涨幅超过15.68%)的后出现高上涨的比例为: 2.76%
统计沪深市场中2019-06-14至2019-06-28跌超过-14.27%为:
- 沪深市场在2019-06-14后出现高下跌(跌幅超过-14.27%)的symbol数量:22
- 沪深市场在2019-06-14后出现高下跌(跌幅超过-14.27%)的比例为: 1.12%
->2019-06-14至2019-06-28 沪深市场个股出现高上涨或者高下跌的概率为: 1.94%
->AI高光高能的概率优势alpha = 高光高能命中概率 - 沪深市场个股高涨跌概率 = 8.09%
4. 沪深市场AI高光选股进行回测
2019-06-10至2019-06-14 AI高光共唱多383个股票, 假设可以每一个买入100元, 在2019-06-17买入, 在2019-06-28卖出, 回测结果如下:
- AI高光: 383个股票投入38300 -> 2019-06-28投资回报: 39639.492
- 上涨指数: 投入38300 -> 2019-06-28投资回报: 39507.599, 回测对比如下所示
AI高光选股属于彩票策略类型, 预期的结果是投入风险与回报的高差比, 与买彩票类似的策略, 但需要比较大的资金量以及对大盘的走势的方向风险控制.
对于量化策略AI高能的参考意义更大, 再进行选股的时候参考提出高风险的股票进行风险控制在量化策略中是很关键的环节, 在之后的章节会详细示例.
5. 美股市场AI高光高能的成功命中概率
下面通过数据分析, 分析在2019-06-10至2019-06-14这一周的美股市场AI高光高能成功命中数量, 以及命中概率:
2019-06-10至2019-06-14美股市场AI高光高能统计
ca_us_event_ai = AbuCAEventAI(prepare_data_us_week)
ca_us_event_ai.fit(start='2019-06-10', end='2019-06-14')
美股市场高光时刻统计
- 美股市场2019-06-10-2019-06-14高光时刻唱多总数量335
- 美股市场2019-06-10-2019-06-14高光时刻唱多命中数量42
- 美股市场2019-06-10-2019-06-14高光时刻唱多命中比例12.54%
美股市场高能预警统计
- 美股市场2019-06-10-2019-06-14高能预警唱空总数量259
- 美股市场2019-06-10-2019-06-14高能预警唱空命中数量14
- 美股市场2019-06-10-2019-06-14高能预警唱空命中比例5.41%
美股市场2019-06-10-2019-06-14高光高能成功命中概率: 8.97%
下面展示几个AI高光时刻成功唱多报告内容:
1. usBID 2019-06-17至2019-06-28上涨63.16%
2. usHPJ 2019-06-17至2019-06-28上涨40.65%
下面展示几个AI高能预警成功唱空的报告内容:
1. usJDST 2019-06-17至2019-06-28下跌-37.12%
2. usRENN 2019-06-17至2019-06-28下跌-33.53%
6. 美股市场AI高光高能的概率优势alpha
上面通过数据分析计算出美股2019-06-10至2019-06-14高光高能成功命中概率: 8.97%
- 计算上述高光命中的的42个股票其平均上涨幅度为19.19%
- 计算上述高能命中的的14个股票其平均下跌幅度为-20.06%
阿布量化由于算力硬件限制, 美股市场中生成报告的数量为1909, 统计2019-06-14至2019-06-28涨幅超过19.19%为:
- 美股市场在2019-06-14后出现高上涨(涨幅超过19.19%)的symbol数量: 88
- 美股市场在2019-06-14后出现高上涨(涨幅超过19.19%)的后出现高上涨的比例为: 4.61%
统计美股市场中2019-06-14至2019-06-28跌超过-20.06%为:
- 美股市场在2019-06-14后出现高下跌(跌幅超过-20.06%)的symbol数量:44
- 美股市场在2019-06-14后出现高下跌(跌幅超过-20.06%)的比例为: 2.15%
->2019-06-14至2019-06-28 美股市场个股出现高上涨或者高下跌的概率为: 3.38%
->AI高光高能的概率优势alpha = 高光高能命中概率 - 美股市场个股高涨跌概率 = 5.59%
7. 美股市场AI高光选股进行回测
2019-06-10至2019-06-14 AI高光共唱多335个股票, 假设可以每一个买入100元, 在2019-06-17买入, 在2019-06-28卖出, 回测结果如下:
- AI高光: 335个股票投入33500 -> 2019-06-28投资回报: 34738.741
- 上涨指数: 投入33500 -> 2019-06-28投资回报: 34191.775, 回测对比如下所示
结语
- 阿布量化APP推出的目的就是能让更多的人, 不需要会写代码就可以快速获得投资品的量化信息, 把主要精力放在思考、决策等更有意义的地方。所以文章中尽量避免代码的证明方式, 用人们都能理解的自然语言来阐述问题.
- 阿布量化日报与周报的生成需要使用自行研发的分布式系统运行, 每一天每一个市场需要十几台40核的计算机进行分布式计算, 其中AI高光高能模块由于数据量庞大, 计算量复杂所以会消耗大量的算力, 即使如此, 因为预测本身存在的微概率优势特点, 用户可以依然会感觉自己所关心的那几个股票预测的不准.
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