市场研究
智能交易的新纪元：AI赋能量化交易
112
刘志毅苗得雨许劭华
（1.东方财富人工智能研究院，上海200235；2.上海人工智能实验室，上海200232）
摘要：本文深入探讨了AI技术在量化交易领域的变革作用和面对的挑战，并总结和分析了目前AI技术在
量化交易领域中的应用场景和前沿方向。AI技术可以通过自主学习和模式识别来增强并优化交易策略，从而实
现更准确的市场预测和有效的决策。但与此同时，“AI+量化”的方式仍面临着数据质量、模型透明度、计算
需求和法规遵从性等相关障碍。本文也为技术开发者、金融从业者和政策制定者提供了应对这些挑战和促进该
行业可持续增长的建议。展望未来，AI技术必将更广泛、更深入地融入量化交易场景，但这需要利益相关者之
间的密切合作，以应对新出现的挑战，并利用创新解决方案持续推动市场发展。
关键词：AI；人工智能；量化交易；大模型
地推动了市场分析和投资决策的新进展。机器学习和深度学
一、引言
习技术通过对大量历史数据的处理和分析，凭借其模式识别
AI的兴起为量化交易带来了革命性的变革。通过引入机和预测分析的能力，为量化交易带来了前所未有的准确性和
器学习和深度学习等先进技术，AI不仅能够处理和分析海量效率提升。特别是深度学习，作为机器学习中一种进行数据
的结构化数据，更重要的是，它能够挖掘非结构化数据（如表征学习的智能算法，其在处理高维特性数据时表现出的灵
新闻报道、公司公告的内容等）中的价值，从而为量化交易活性，在统计上明显优于传统的非线性学习工具。深度学习
策略提供了新的视角和深度。AI的自我学习和适应能力使得的快速性、高效性以及低误差性特点，为资产优化研究提供
量化模型能够更准确地预测市场趋势和资产价格行为，尤其了既节约成本又高效的解决方案。
是在面对市场波动和复杂经济环境时，AI驱动的量化策略表1.市场走势预测
现出了传统方法所无法比拟的优势。在预测市场走势方面，AI技术通过分析包括历史价格数
AI技术的快速发展和应用，特别是在量化交易领域，不据、交易量、市场新闻和社会经济指标等在内的多种因素，
仅预示着金融市场运作方式的根本变革，也为未来金融市场展现出对股票、债券、商品和货币等多种资产价格走势的预
的发展方向提供了新的思路和可能性。随着AI技术的不断测能力。使用传统的机器学习模型，Huang（2012）选择支
进步和创新，其在量化交易中的应用将更加广泛和深入，不持向量机算法（SVM）结合遗传算法（GA）开发了一个选股
仅能够进一步提高交易策略的性能和效率，也将推动金融市模型。该模型应用SVM来预测每只股票的未来回报，其中
场向更加智能、高效和公平的方向发展。因此，深入研究AIGA用于优化模型参数和输入特征。然后，排名靠前的股票
在量化交易中的应用，不仅有助于提升金融市场的整体运行被等权重以建立一个投资组合，实证结果表明所提模型的投
效率和稳定性，也是推动金融科技创新和金融市场可持续发资性能优于基准表现。
展的关键。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网
络（RNN），特别擅长捕捉时间序列数据中的复杂模式，从
二、AI在量化交易中的应用
而有效预测未来市场变化。在学术研究方面，Sreelekshmy