QTAII是一个人工智能驱动的量化投资平台，旨在利用人工智能技术的潜力，支持研究，并从概念探索到生产实施创造价值。QTAII支持各种机器学习范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。QTAII上越来越多地发表了不同范式的最先进的量化研究和论文，以共同应对量化投资中的关键挑战。
因子挖掘
因子挖掘是一种金融数据分析方法，旨在从大量数据中识别出影响资产价格的主要因素。这些因子可以是市场情绪、公司基本面数据、宏观经济指标等。通过对因子的重新定义、评估和组合，金融工程师可以创建出高收益的投资组合。
深度学习算法
深度学习在定量股票分析方面取得了重大进展。通过分析大量的历史数据和市场趋势，深度学习模型可以预测股价波动，帮助投资者做出更明智的决策。
该实验室提供了十几种深度学习算法，包括：addrnn、ADD、alstm、den、gats、gru、igmtf、krnn、localformer、lstm、sandwich、tabnet、tcn、tcts和transformer。算法不断更新。
回测
回溯测试是验证任何定量策略的关键部分。它涉及在历史数据上测试交易策略，以了解其表现如何。从本质上讲，这就像用时间机器来检查你的模型在过去使用过的情况下会有多好。
在我们的深度学习策略中，一旦我们根据训练好的模型生成了信号，我们就可以通过历史数据运行这些信号，以查看与该策略相关的回报和风险。这有助于对模型进行微调，并在将其应用于实时交易之前进行必要的调整以提高其性能。