宽客学院：利用BigQuant构建AI量化投资策略

"这篇教程介绍了数字信号处理中的协整概念，以及在MATLAB环境下的应用。同时，它属于BigQuant的量化教程，旨在教授如何在平台上构建人工智能量化投资策略。" 协整是数字信号处理中的一个重要概念，尤其在金融数据分析中具有广泛应用。协整描述的是两个或多个非平稳时间序列之间存在长期稳定的关系。在这个上下文中，通过图1展示的两只协整股票的价差走势，可以看出尽管股票短期内可能有各自的价格波动，但长期来看，它们的价差保持相对稳定，呈现出同涨同跌的特性。这种长期关系的稳定性对于金融市场分析至关重要，因为它意味着这些股票的价格行为在某种程度上是相互关联的。 平稳性是理解协整的关键。一个平稳序列具有恒定的均值和方差，其统计特性不随时间变化。在图2中，上部序列显示了平稳序列的特点，即序列波动围绕一个固定的均值；而下部序列是非平稳的，其均值随着时间改变。在金融分析中，非平稳序列的出现使得传统的线性回归分析变得复杂。为了应对这一挑战，通常会通过差分操作来消除非平稳趋势，使序列变得平稳，以便进行后续的统计建模，例如使用ARIMA模型。 BigQuant是一个专注于量化投资的平台，提供可视化工具来帮助用户，无论是否有编程背景，都能创建人工智能量化策略。用户可以通过四个步骤创建策略：登录账户，新建可视化策略，选择策略类型（如AI选股策略），输入策略名称，然后运行策略。此外，平台还提供了策略生成器，让用户可以配置目标、数据、模型和特征，自动生成策略代码并进行回测。例如，通过选择一些预设的因子，用户可以快速生成一个简单的策略，并观察其在历史数据上的表现，如在2015-2016年期间获得了217.63%的总收益。 这个教程涵盖了从理论到实践的完整过程，帮助学习者理解协整和平稳性在数字信号处理中的作用，并运用这些知识在BigQuant平台上创建和运行实际的量化投资策略。通过这样的学习路径，无论是金融专业人士还是对量化投资感兴趣的技术人士，都可以逐步提升在量化领域的技能和应用能力。