随着计算机技术和数据分析工具的飞速发展，传统的投资方法正逐渐让位于基于算法和数学模型的策略。量化投资已经成为一个不可忽视的力量，量化投资在中国有巨大的增长和发展空间！
然而IDEA的最新研究报告Quant
1.0始，至现在Quant
4.0的量化技术突破，为我们揭开了量化策略Quant
4.0时代研究流程的神秘面纱。
随着深度学习与量化研究的日益融合，这一报告对于初入量化行业的投资人来说，无疑是一份值得理解老鹰策略的宝贵资料。
老鹰其弊端的局限性再一次突破了量化技术革新！
老鹰紧跟Quant 4.0时代，巧妙融合了尖端自动化AI、可解释AI以及知识驱动AI，正积极推进“端到端全流程AI”与“AI creates AI”的先进理念！
【不可能三角:通用性、准确性和可解释性。】
而老鹰Quant 4.0的技术核心是具备了自动化AI、可解释AI与知识驱动型AI的强大特点！
可解释AI（XAI）：
黑盒模型在量化研究领域的安全性令人堪忧，然而随着XAI领域新技术的不断涌现，量化分析正逐步迈入更透明、更可信赖的新纪元。这些新技术不仅提高了机器学习建模的透明度，还为行业的未来发展打开了新的可能。
（因此我们建议量化研究人员更多地关注XAI。可解释AI依旧处在高速发展的阶段，适当的减少通用性，保护准确性和可解释性。）
知识驱动型AI：
知识驱动的AI是对数据驱动的AI技术（如深度学习）的重要补充。
自动化AI：
量化研究和交易构建端到端的自动化大幅提高研发的效率和可持续性！老鹰做到了最先进的自动化技术，使整个策略开发流程中的每个模块自动化。
IDEA在研究报告中将传统和自动化AI进行流程分化
▌自动化的AI量化研究流程
Quant 4.0的自动化量化研究流程如上图（橙色部分）所示。
符号因子是操作数空间、算子空间、搜索算法和评估标准四个核心构成，通过择选元因子的过程匹配算子的使用，限制选股范围的分组算子，以及用于控制换手率以降低交易成本的衰减算子，AI通过不断试算的有效组合优化算法，遗传规划阶梯式优化结果，最终生成评估标准，数据精准挖掘，逐笔交易不断进步迭代。
根据期货的成交量预测市场波动的方向
老鹰策略是基于波动较大，震荡行情较多的品种推出的日内订单流震荡策略，以COMEX期货市场的成交量为因子，找到成交量分歧后，转一致的方向做成交量支持。
▌搜索算法
给定搜索空间，我们可以使用搜索算法来找到最佳的模型配置。表2列出了各种类型的搜索算法及其相应的任务：网络架构搜索(NAS)、超参数优化(HPO)[83]和训练目标选择(TOS)。
老鹰真正做到一键部署！
利用模型编译和模型压缩等技术来实现推理加速。前者在不改变模型本身的情况下使推理更快，后者寻求更小、更轻的替代模型来节省推理时间。
COMEX交易所数据：非个别券商的成交量和价格的有效数据
【每根K线内部买卖双方的成交量明细化】
以美国CPI为例，
美国较重要经济数据比如CPI的虚线预测值，和实际公布值经常存在较大偏差，市场往往会出现错误的定价。老鹰避开关键数据交易日，较不可控的数据时段，对数据风控追求极致！做到老鹰量化策略的核心稳定性！
自动化量化已经实现！老鹰量化稳健型EA策略，不断创新和优化策略，AI做到逐单跟进！精准提升竞争力和盈利能力，日内交易准确率达到98%!
