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文档摘要

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人工智能辅助量化投资策略的构建与优化

引言

在金融市场的发展进程中，量化投资凭借其系统性、纪律性和可回溯性，逐渐成为机构投资者和专业交易者的核心工具。传统量化投资依赖统计模型和人工经验挖掘市场规律，但随着市场复杂度提升、数据维度爆炸式增长，线性模型的局限性、人工因子挖掘的低效性以及非线性关系捕捉的困难性日益凸显。人工智能技术的兴起，为量化投资提供了新的突破方向——通过机器学习、深度学习等算法，能够更高效地处理多源异构数据，捕捉隐藏的市场模式，动态优化策略参数，推动量化投资从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。本文将围绕人工智能在量化投资策略构建与优化中的应用展开，系统阐述其核心逻辑、实施路径及