AI量化实验室，专注将前沿人工智能技术(深度学习/强化学习/知识图谱)应用于金融量化投资。

传统的量化平台，主要是以提供技术面、基本面的数据为基础，需要用户自行按自己的思路和需求编写策略。 用户需要写大量的模板代码，ailabx首先通过“模块化”精减大量的模板代码。

“买入并持有”策略： buy_and_hold = Strategy([ RunOnce(),

PrintBar(),

SelectAll(),

WeighEqually(),

])

“均线交叉策略”：

long_expr = 'cross_up(ma(close,5),ma(close,10))'

flat_expr = 'cross_down(ma(close,5),ma(close,10))'

ma_cross = Strategy([

SelectByExpr(long_expr=long_expr,flat_expr=flat_expr),

WeighEqually(),

])

另外，传统量化平台本质上是用户思路的自动化，“自动化”只是量化的初级阶段。

“智能化”才是量化的核心与终级目标。

基于机器学习、深度学习、强化学习等人工智能前沿工具，机器自动发现数据中的模式，并优化相应的策略，是这个我们这个平台的核心目标。

anaconda python3.6

直接git或者下载源码包，安装相关依赖，然后运行main.py即可。

git clone https://github.com/ailabx/ailabx.git

cd ailabx

pip install requirements.txt

python main.py

也可以关注微信公众号：ailabx。

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