一种基于Python与金融机器学习的AI人工智能量化交易算法的制作方法

本发明属于金融，具体涉及一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法。

背景技术：

1、量化投资是借助量化金融分析方法进行资产管理，量化金融分析方法是结合金融数据、个人经验、数学模型和计算机技术的一种复杂金融建模的分析方法，实现量化投资的方法多达数十种，python、matlab、spss、eviews、excel、sas、r在量化界都是非常好用的工具，尤其是在数据分析方面，除python外，其余几个工具的优势都体现在数据分析方面，而量化投资是一个系统性工程，数据分析只是其中的一部分，不是全部，根据github官网统计，量化交易开源项目共145个，其中使用python以外的技术进行开发的项目共70个，应用python语言进行开发的多达75个，python的开源性促使开发者开发了大量的库和模块，而这些库和模块又使很多外行人能够轻松入手，反过来又促进了python在该领域的发展，应用python语言爬取数据，进行数据挖掘和深度案例分析，能够使量化投资基本实现从技术分析到金融设计，实现系统性掌控

2、在大数据快速发展的背景下，将程序算法与交易投资相结合是创新交易投资方式并实现投资收益率提升的关键。在量化投资理念的基础上，运用python语言对交易市场的一些历史交易数据进行梳理分析，针对python量化投资项目进行初始性设计，基于python语言制定量化交易投资策略，并对策略进行收益回测，进而提出量化交易投资的保障措施。因此，采用python驱动量化交易投资，对优化交易投资策略和规避投资风险具有十分重要的意义。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，具有对优化交易投资策略和规避投资风险具有十分重要的意义的优点。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，包括基于python的量化步骤、基于python的量化流程、构建基于python的量化策略和python驱动的量化保护措施四个步骤，所述基于python的量化步骤包括数据采集、分析数据、策略研究和结构呈现四个步骤，所述基于python的量化流程包括获取数据、数据分析、信号构建、策略构建、策略测试、分析策略、分析呈现和呈现结果八个步骤，所述python驱动的量化保护措施包括加强数据库管理、考虑策略执行风险、剔除量化主观意见和优化量化算法四个步骤。

3、优选的，所述数据收集采用的模块库为tushare和windpy，将数据收集到数据库，并进行深度分析上传到服务器中。

4、优选的，所述分析数据用来存储和处理多维数组和大型矩阵，并搭配scipy进行计算和用matplotlib进行2d绘图从而实现数据可视化。

5、优选的，所述策略研究采用ipython是一个python的交互式shell，并进行变量的自动补全和缩进，支持bashshell命令，内置了一系列有用的功能和函数。

6、优选的，所述策略研究采用jupyter可以对数据进行清理和转换，并进行数值模拟和统计建模。

7、优选的，所述获取数据包括获取公司新闻数据、关联数据，所述数据分析采用传统分析方法、新兴大数据、机器学习和数据挖掘方法，所述信号构建在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值和中性化，所述策略构建兼容不同标的指标函数和参数的策略。

8、优选的，所述策略测试回测要符合历史的真实行情，所述分析策略包括策略归因、风险归因和实时监控，所述分析呈现要接入实时行情。

9、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

10、1、通过设置的构建了基于python的量化交易投资策略，根据实际情况和未来可能发生的操作风险提出了运用python量化交易投资的保障措施，包括加强数据库的规范化管理、考虑策略执行结果的风险、剔除量化投资的主观一件和不断优化量化投资的算法，充分证明了人工智能运用python语言进行量化交易组合投资是可行的，提供了更科学的投资方式及应用工具，对改变交易环境也是十分有益的。

11、2、通过设置的python驱动的量化交易投资方案在提高收益率和规避风险方面的有效性，同时python量化投资还可以通过回测指标分析进行交易筛选，对于个人投资者来说，是行之有效的投资工具，如果投资者能够深入研究，调整参数指标，将更会适应交易市场，获得更理想的收益。

技术特征：

1.一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：包括基于python的量化步骤、基于python的量化流程、构建基于python的量化策略和python驱动的量化保护措施四个步骤，所述基于python的量化步骤包括数据采集、分析数据、策略研究和结构呈现四个步骤，所述基于python的量化流程包括获取数据、数据分析、信号构建、策略构建、策略测试、分析策略、分析呈现和呈现结果八个步骤，所述python驱动的量化保护措施包括加强数据库管理、考虑策略执行风险、剔除量化主观意见和优化量化算法四个步骤。

2.根据权利要求1所述的一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：所述数据收集采用的模块库为tushare和windpy，将数据收集到数据库，并进行深度分析上传到服务器中。

3.根据权利要求1所述的一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：所述分析数据用来存储和处理多维数组和大型矩阵，并搭配scipy进行计算和用matplotlib进行2d绘图从而实现数据可视化。

4.根据权利要求1所述的一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：所述策略研究采用ipython是一个python的交互式shell，并进行变量的自动补全和缩进，支持bashshell命令，内置了一系列有用的功能和函数。

5.根据权利要求4所述的一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：所述策略研究采用jupyter可以对数据进行清理和转换，并进行数值模拟和统计建模。

6.根据权利要求1所述的一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：所述获取数据包括获取公司新闻数据、关联数据，所述数据分析采用传统分析方法、新兴大数据、机器学习和数据挖掘方法，所述信号构建在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值和中性化，所述策略构建兼容不同标的指标函数和参数的策略。

7.根据权利要求1所述的一种基于python与金融机器学习的ai人工智能量化交易算法，其特征在于：所述策略测试回测要符合历史的真实行情，所述分析策略包括策略归因、风险归因和实时监控，所述分析呈现要接入实时行情。

技术总结
本发明公开了一种基于Python与金融机器学习的AI人工智能量化交易算法，包括基于Python的量化步骤、基于Python的量化流程、构建基于Python的量化策略和Python驱动的量化保护措施四个步骤，所述基于Python的量化步骤包括数据采集、分析数据、策略研究和结构呈现四个步骤。通过设置的构建了基于Python的量化交易投资策略，根据实际情况和未来可能发生的操作风险提出了运用Python量化交易投资的保障措施，包括加强数据库的规范化管理、考虑策略执行结果的风险、剔除量化投资的主观一件和不断优化量化投资的算法，充分证明了人工智能运用Python语言进行量化交易组合投资是可行的，提供了更科学的投资方式及应用工具，对改变交易环境也是十分有益的。

技术研发人员：王晓曦
受保护的技术使用者：王晓曦
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15