AI量化策略構建流程
類比摘瓜，我們可以分解AI量化策略流程:
第壹步:確定數據(如股票池)，劃分訓練集和測試集。
首先要明確我們構建什麽樣的AI量化策略，比如a股、港股還是期貨。確定數據後，我們再把歷史數據按時間順序分成兩部分，類比於劈瓜任務中的兩堆瓜。
訓練集:第壹部分的數據用來訓練模型，類似於第壹堆瓜；
驗證集:第二部分的數據用於驗證模型效果，類似於第二堆瓜；
第二步:目標設定:數據標註。
其次，要明確我們模型的訓練目標，就是預測股票的收益率或波動率，就像預測西瓜的質量或年份壹樣；
在樣本模板中，我們用5天收益率來定義股票的趨勢水平，並在每只股票上標註出每壹個對應的水平，記錄下如上所述的每壹個切瓜後的瓜的質量。
AI量化策略的標簽:人工定義的模型預測目標，如未來N日收益率、未來N日波動率、未來N日收益率排名的統計。平臺AI量化策略默認以股票收益為目標。
AI量化策略的標註:我們計算訓練集數據在時間階段的每日目標值，比如根據每日未來N日收益率定義股票趨勢水平，計算每只股票未來N日收益率水平並標註在每只股票上。
第三步:找到因素
選擇並構建可能影響目標的特征(在量化策略中可稱為因子)，如模板策略中的return_5(5天收益)、return_10(10天收益)，與瓜的產地、大小等特征進行對比。
AI量化策略的特點:反映事物在某壹方面的表現或本質的事物。在AI量化策略中，特征可以是換手率、市盈率、KDJ技術指標等等。
步驟4:數據連接+缺失數據處理
註意標註的數據和每只股票的特征數據之間的聯系，便於下壹步模型的學習和使用，類似於每個西瓜的特征和品質的壹壹對應；
第五步:模型訓練+股票預測
我們通過“好壞等級”對股票進行標註和標簽，並與其對應的特征值壹起構建訓練模型。類比上述，我們得出每壹個瓜的特征及其對應的好壞結果，通過歸納總結找到瓜的品質與其屬性之間的關系，總結出瓜的分類經驗；
驗證集的數據用於檢驗訓練前構建的模型，即檢驗模型根據驗證集的特征數據預測的目標值(股票趨勢等級)是否準確。這壹步類似於瓜類識別任務，利用第二堆西瓜的大小、顏色等特征數據，根據第壹堆總結的瓜類識別經驗來判斷和預測瓜類的好壞。
第六步:回溯測試
將驗證集的預測結果放入歷史真實數據中進行檢測，類似於瓜類識別過程中根據第二堆瓜預測瓜的質量，最後進行切瓜驗證。