（来源：F金融）
说到AI量化投资，会联想到大模型、深度神经网络、实时数据流、自适应算法这些闪着蓝光的词。
AI量化与传统量化差别像自动驾驶与老式导航。前者靠车端AI实时感知路况并动态调整路线，后者则按既定地图和限速牌行驶。AI量化把行情、文本数据、基本面等数据同时丢给大模型，再结合最新网络信息，大模型经过综合判断给出投资建议。传统的量化挖掘大量因子，难以处理复杂文本数据，需要专业人士调参、挖掘因子、回测和优化。
伴随我国金融市场的发展和AI时代的到来，在未来10年，资本市场在整个国民经济比重将会越来越重。各个行业都会经历AI的洗牌，AI也必将对当前的投资模式产生深远的影响，量化投资、特别是AI量化无论对个人还是机构都意义重大。
量化之路并不容易，需要加倍付出与坚持，但如果顶住了风险和压力，系统学习相关技能，你将获得远超传统投资的预期和回报。为了让更多人能够全面掌握量化投资，华尔街学堂邀请到资深专家开设《AI量化投资-入门到精通》专题课。内容涵盖AI股票量化投资、股票量化因子策略等实务知识，旨在提升大家的量化投资实战技能。
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