项目介绍：AI量化交易平台
简介
AI量化交易平台是一个全面而强大的股票交易项目，旨在为不同背景的投资者提供便捷的量化交易解决方案。无论是金融机构还是个人投资者，该平台都能够提供从学习到实盘交易的一站式方案。项目以丰富的策略、工具和教学资料为特色，涵盖了因子挖掘、机器学习、深度学习、图网络、高频交易等现代化炒股方法。
使用说明
项目目前没有封装为Python包，用户需要下载整个源码并自行配置运行环境。具体使用步骤如下：
- 安装必要的库：
pip install -r requirements.txt - 阅读
egs文件夹下的文档，并运行相应的案例。
本地量化平台
本地量化平台板块收集了多种策略，投资者可以在本地搭建独立的交易系统。主要策略包括：
- AI策略
- 强化学习（例如NeurIPS2018股票交易策略）
- 图网络
- 深度学习
- 机器学习
- 高频交易
- 因子挖掘
- 传统规则类策略
强化学习策略
强化学习策略以目标导向的方式进行股票预测，与机器学习不同，它能直接生成交易指令。该策略基于2017年的AlphaGo技术，适用于复杂的金融市场。
图网络策略
图网络策略尚在开发中，旨在通过解析股票之间的复杂关联关系，整合股票、新闻和市场情绪数据，精确预测市场动态。
深度学习与机器学习策略
深度学习自从2012年在图像识别领域取得突破后，已广泛应用于市场预测。机器学习则凭借其数据依赖少、速度快的优势在算法交易中仍有广阔的应用空间。
高频交易与传统策略
高频交易策略尚在构建中。传统策略如双均线等策略，操作性强，适合初学者与策略叠加应用。
实盘交易
- 实盘模拟：提供的工具包括Wind本地实盘模拟等，帮助用户在真实市场环境中进行策略验证。
辅助操盘工具
包含自定义盯盘工具，助力投资者更好地把握市场机会。
因子挖掘
项目结合机器学习技术，自动挖掘数千个股票因子，提升股票趋势预测准确度。同时，提供多种因子库如alpha101、stockstats等。
数据处理
详细介绍如何获取和处理各类股票数据，并提供统一的接口标准，确保数据处理的高效性和一致性。
文本分析
文本分析模块如StructBERT市场情绪分析工具，帮助投资者从新闻和市场舆论中提炼有价值的信息。
AI实践指南
项目也涵盖了广泛的学习资料包括从基础编程到高级AI技术的全栈教学知识库。AI实践指南独立同步至ai_wiki仓库，提供各种投资与AI相关的实用资源。
在线投研平台
国内多个在线投研平台如聚宽等是量化投资者验证策略的好选择。该项目提供相关策略的详细实现和使用指导。
支持与交流
项目欢迎用户通过GitHub Discussions参与讨论，也可通过GitHub Issues提交技术支持请求，以便项目不断发展完善。
项目引用
如果在研究或项目中使用了本代码库，请按照上述引用格式描述，以示对作者工作的尊重与支持。
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