精华帖分享 | 从华泰研报出发，开启人工智能炼丹篇章！

本文来源于量化小论坛策略分享会板块精华帖，作者为1go的程序猿，发布于2024年3月30日。

以下为精华帖正文：

最近研究完邢大新发布的各种框架后，突然冒出了想当牛马的想法。但是，本人作为一个量化小白，从头开始到变成牛马那必定是道阻且长。于是我决定从彩虹几乎没有涉及到的角度入手：做人工智能深度学习系列。

那为什么要做这个系列呢？人工智能的原理究竟是什么？能带给我们什么？

随着AI大模型的爆火，人工智能进入了大家的视野。现在的人工智能模型大致包含如下几种：语言模型、图像视频模型、音频模型、时间序列模型等等。

人工智能在图片文本领域的能力大家有目共睹（gpt，sora....），那将其应用在量化领域会不会给大家带来超乎想象的收益呢。

我翻阅了一下彩虹论坛上关于人工智能的研究，几乎没有可以应用于实盘的，那就只能从研报中寻找思路了。

简单的读了海通、广发、华泰的几篇相关研报后，发现还是华泰的研报写的详细，思路连贯开阔。与多因子选股模型相关的主要包含两部分：因子生成与合成、对抗过拟合。

几篇研报中的模型效果都还不错，而且不难实现。正巧，最近在学校研究时间序列模型，那直接准备一波爆肝，把邢大的选股框架和人工智能一结合，新款的丹炉说不定就出来了！

但是问题来了，理想很丰满，现实很打脸。前几天发过一篇微软AI炒股的论文解读，阅读量那是相当低。。。仔细一想，大部分人都没接触过人工智能模型，那再看原理公式啥的就更看不懂了。

那想让大家接受人工智能模型，还是得从头说起，这个听起来很高大上的东西到底工作原理是什么？

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   深度学习简介

 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人