[發明專利]一種量化分析方法及量化分析系統

在審

• 申請號: 201910943362.7
• 申請日: 2019-09-30
• 公開（公告）號: CN110930256A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發明（設計）人: 路宏琦;陳靜瑤
• 申請（專利權）人: 北京九章云極科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06Q40/04;G06N20/00
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

本發明提供一種量化分析方法及量化分析系統，包括：顯示用戶界面，接收對所述用戶界面的第一配置操作；基于所述第一配置操作進行參數設置；根據設置的參數創建機器學習模型；基于所述機器學習模型生成量化投資策略。本發明實施例中量化分析系統能夠直接調用機器學習平臺提供的機器學習模型，提升了量化策略研究的便利性以及智能化程度。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，尤其涉及一種量化分析方法及量化分析系統。

背景技術

目前，現有的量化投資系統在進行策略創建時，其采用的策略模型是常規的數學模型，且該數學模型是由用戶手動導入到量化投資系統進行量化策略研究。

現有的量化投資系統進行策略創建時沒有使用訓練好的機器學習模型構建策略，且需要手動導入數學模型，量化策略研究過程操作繁瑣，智能化程度較低。

發明內容

本發明實施例提供一種量化分析方法及量化分析系統，解決現有的量化策略研究過程操作繁瑣，智能化程度較低的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供一種量化分析方法，包括：

顯示用戶界面，接收對所述用戶界面的第一配置操作，基于所述第一配置操作進行參數設置；

根據設置的參數創建機器學習模型；

基于所述機器學習模型生成量化投資策略。

可選的，上述方法中，所述基于所述第一配置操作進行參數設置包括：

基于所述第一配置操作進行基本參數配置，所述基本參數配置包括模型參數和回測參數；

其中，所述模型參數包括標的參數、算法參數和交易參數。

可選的，上述方法中，所述根據設置的參數創建機器學習模型的步驟包括：

根據所述模型參數創建機器學習模型。

可選的，上述方法中，所述根據所述模型參數創建機器學習模型的步驟包括：

根據所述模型參數訓練機器學習模型以及對機器學習模型進行評估。

可選的，上述方法中，所述基于所述機器學習模型生成量化投資策略的步驟包括：

使用創建的所述機器學習模型運行所述回測參數，獲得策略評估結果。

可選的，上述方法還包括：

基于第二配置操作調整所述機器學習模型的高級參數；其中所述高級參數包括建模參數。

可選的，上述方法還包括：

顯示可視化分析界面，所述可視化分析界面顯示的內容包括下述至少之一：所述創建機器學習模型的進度、所述運行所述回測參數的進度以及所述策略評估結果。

可選的，上述方法中，基于所述機器學習模型生成量化投資策略的步驟之后，所述方法還包括：

根據策略評估結果，調整所述基本參數和/或所述高級參數。

可選的，上述方法中，所述根據策略評估結果，調整所述基本參數和/或所述高級參數的步驟包括：

根據所述策略評估結果，在所述用戶界面調整所述基本參數和/或所述高級參數；

或，

根據所述策略評估結果，調整所述量化投資策略的源代碼。

本發明還提供一種量化分析系統，所述量化分析系統包括：

參數設置模塊，用于顯示用戶界面，接收對所述用戶界面的第一配置操作；基于所述第一配置操作進行參數設置；