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为什么市场上大多数量化策略常常面临失效？

为什么市场上主流产品大多亏损？

传统量化交易的弊端（机械式）

过度拟合、预测市场

传统量化不断修正交易逻辑、参数，模拟出的数据曲线结果看着很漂亮，实际不行。

传统的量化投资方法局限于严格应用事先设定好的策略，它的基本假设是现在的相关性会无限持续下去，不适应瞬息万变的市场。

智能量化交易系统可以有效进行多因子的非线性协作；具备自主发现新主导因子的能力；

智能模型更及时有效处理市场信息，减少人为干扰模型，降低系统风险。

智能量化系统具机器学习、自我进化能力。

介绍：

核心技术人员均有20年以上的证券期货实盘交易；

团队成员专业覆盖了金融、数学、物理、统计、人工智能、计算机、证券期货等领域；

精通各类量化交易决策分析、程序设计、策略架构、风险控制、构建全自动交易系统；

策略架构主要成员具有系统的量化交易从业经历和丰富的策略架构经验；我们将AI技术结合数量化建模与金融工程理论，运用自主精心研发的大数据决策交易系统，专注于二级市场的趋势追踪、组合套利、Alpha对冲等策略程序化交易。

投入多项最前沿的AI量化技术，成功研发了具自我强化能力的动态智能量化决策系统，提高了交易系统的交易效率和长期有效性。

现场实盘展示：

全动态策略（资金管理、胜率、仓位） 

AI量化交易系统全面托管、全天候交易，系统自主深度学习市场。