前言

主要都是多智能体做相关的，其中有自动进化因子，也就是进行因子挖掘和进化的，也有直接生成交易指令的。

还有直接基于量价数据，进行日内和高频交易的。

后续引入大模型是肯定的。

大模型在投资领域可以有效结合主观和量化交易的优点。

大模型还可以充分使用结构化数据，以及非结构化数据的

金融投资，数据是基础，策略思路是关键。

这取决于投资范式。

从基础数据来看，最少必要的数据，就是投资标的的收盘价。

比如日频策略，最少数据只需要相关标的日频的收盘价。分钟策略，也只少仅需要分钟级的收盘价。————比如“买入并持有”，“均线策略”。甚至很多技术指标也仅需要收盘价。

其余数据都是补充基础数据：开盘价，交易量，还是基本面指标（可换算成日频），另类数据等。

在这些基础数据的基础上，生成衍生指标，就是因子挖掘，因子筛选。

然后把因子组成成策略，就是传统量化投资的主要过程（多因子策略）。

之前我们主要使用mongo来存储和查询金融数据。但为了提升性能，把全量数据同步到本地，以csv/parquet的方式存储备用。

数据量少的时候还好，数据量多的时候，就会更慢一些。

额外的基础信息以及多个数据表的情况，mongo的联表查询会更加复杂一些。

存储倒是简单了，但在使用的时候会有额外的工作。

我们还是需要提前想清楚，如何使用数据。

尤其是股票和可转债，需要先选股的策略，需要基本面数据的联表查询。

以策略开发反向驱动策略存储方案。

后续的策略开发，希望以“自然语言”的方式，驱动策略生成。

比如“买入规则”，“排序因子”。这就是一个股票多因子策略。而买入、卖出规则与排序因子，就是一个ETF轮动策略。

策略配置，策略执行引擎（bt, backtrader, rqalpha和zipline等），策略结果保存与更新。

策略运行结果保持一致。——可以存储的mongo里备查

策略配置使用toml格式存储，保持兼容性和扩展性。

每天“不管”一点点，每天就变强一天天。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

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