一文了解AI在量化投资的应用-收益预测（五）
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主题分类：量化策略。发布时间：2025-08-17。本站持续跟踪中基协与证监会最新动态，相关更新以发布日期较新的文章为准。
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2025年伊始，全球掀起了新一轮AI科技浪潮，各行业的底层逻辑正在被重构。作为AI在金融科技领域的应用产物，AI量化投资也再次被拉到聚光灯下。
那么，机器学习算法等AI技术如何用于量化投资的股价走势预测呢？
在传统投资中，预测股价走势通常依赖于经验、市场直觉以及对公司基本面的分析。在AI技术的加持下，通过处理海量数据、挖掘潜在规律和实时响应市场变化，使得收益预测变得更加科学化、系统化。
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AI预测股价离不开数据，可以将数据看作是AI运行的“原料”。数据越全面、越精准，预测结果的可靠性就越高。在实际操作中，成交价等量价数据、营收等基本面数据、新闻舆情等另类数据被广泛应用于收益预测。
这些多维度的数据为AI提供了丰富的信息基础，使其能够从多个角度分析股价变化的可能性，提高预测的全面性和精准度。
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Al能够从海量数据中提取信息，识别隐藏的规律，并通过各种算法为收益预测提供支持。
我们以神经网络算法为例，在预测流程上具体分为三个环节:
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量化投资中最核心的任务是对股价或者股票的涨跌进行预测，常用到的模型包括循环神经网络(RNN)，Transformer，卷积神经网络(CNN)，图神经网络(GNN)和强化学习(RL)等。
在具体应用中，我们会用一维的CNN、RNN、Transformer等模型来提取时序特征，用GNN、Attention Mechanism来学习股票间的关系等。另外，我们也会尝试应用前沿的时序预测模型，如Block-Recurrent, Retnet等。
（注：资料来源于黑翼资产。风险提示：市场有风险，投资需谨慎。）
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