Quant & AI Research
用 AI
加速策略进化
我们结合研究型方法论、系统化策略开发与 AI 辅助研发流程,持续打磨面向真实市场场景的量化策略研究能力。
Growth Timeline
成长思路
Quant
AI + 逻辑 量化研究 落到实盘曲线
规则类策略: 从市场逻辑出发, 赚取smart beta.
AI base策略: 端到端多因子策略, 快速挖掘短期alpha.
Deterministic Logic
(科研转化)规则类中性对冲策略
+23.2%
当前观察近阶段表现稳健
本策略以多因子截面策略为核心,围绕市场长期可解释的市场逻辑,建立因子规则,在多种波动行情中,重点刻画多种市场分类,在实际市场中,以期望获取可解释的行情收益。
AI End-to-End
AI 端到端多因子策略
+12.1%
短期 alpha高频迭代中
本策略以Sandbox自研AI量化框架,通过高频的训练、评估和参数迭代,快速识别短期 alpha,并自动转化为因子策略,以准确刻画短期市场特征获取收益。
Portfolio Blend
Sci+AI混合填充中性策略
+22.0%
组合表现可扩展更多监控接口
融合上述规则类因子策略与 AI 端到端策略,将不同表现的策略进行混合,最后期望构建出更稳健的策略。
清华大学Richard Yang
独立投资人. 专注算法与模型优化.
上海交通大学Carson
Sandbox AI量化系统工程师, 大厂算法工程师.
深圳大学Ziran Chen
Sandbox AI策略研究员, AI Quant策略负责人.
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交流学习量化。
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中国 · 深圳
Shenzhen, China
chenyan9232
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