量化投资是什么？
量化投资最直接的含义就是利用计算机自动执行交易策略，是人工智能运用于资本市场的初期表现，指的是将投资思想转化为投资模型，借助于数据检验模型的有效性，进而利用有效的投资模型指导交易的过程。
量化投资的难点：
量化投资主要是依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。
AI能够很好的运用在量化投资之中吗？
投资任务的复杂性远远超出了目前AI能够很好处理的范围。
投资问题很难预先确定整个问题的信息边界。对于投资这种开放性问题，大千世界的任何信息都有可能会对决策产生影响，信息量巨大且信噪比极低。AI不可能获取到一切可能有意义的信息，从目前常见的做法来看，除了各类报表数据，无非就是接入互联网，从新闻以及舆论中挖掘一些有意义的信息。但这远非投资需要了解的全部，反而引入了大量垃圾噪音。
人类的优势是对复杂数据进行高层次的抽象，大道至简；而深度学习算法则是充分发挥机器的优势，以量取胜。这使得人类能够从少量的样本中总结出深层次的简单规律，并利用这些规律作出各种预测；而AI在目前阶段无法做到这一点。
对于投资来说，AI可以作为工具，帮助人类去高效的完成一些特定环节。我们仍然应当以人类投资的成功经验为基础，在其中一些特定环节上由AI替代人类高效完成。目前我们关注研究的重点不应当是AI如何替代人类做投资，而是如何作为工具帮助人类更高效更好的进行投资。将AI引入投资领域的商业本质仍然是效率的优化，是时间、成本、质量之间的平衡。AI的引入能够大幅降低低端人力成本，提高企业投资业务处理能力，从而获得更高的边际效益。
量化投资需要哪些技能
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主要能力：
1、金融能力：软技能，是开发策略的逻辑支持，如果没有这些能力，策略经不起检验。
2、数学功底：数学建模
3、数据分析能力：做大数据、数据挖掘、机器学习
4、交易技能：
5、编程能力：
量化投资的工具：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26983703 -
其他辅助能力：
1、精准搜索能力
2、行业信息获取能力，行业信息包括量化行业相关新闻、咨询，金融市场、券商研报相关信息，私募产品、私募策略相关信息等。
3、英文阅读能力
量化投资的基本流程
- 基本流程：
1、数据输入
2、策略书写
3、回测输出
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举例：
构建高夏普比率的量化投资策略
1、搜寻数据：量化平台提供了很多数据服务；
2、定义股票池：根据投资理论定义想要找到的股票池，比如你的策略基于财务报表，比如"利润异常",那么就不要考虑银行股。
3、因子探索：
4、因子组合：
5、投资组合构建：在风险和回报之间做好平衡
6、交易：在因子衰变、显性成本、隐性成本以及投资意图的暴露之间做平衡。
策略链接：
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