对于新起的AI模型，我想很多人和我一样，抱着谨慎的态度去观望，我前后研究大概也有一两年时间，相对于传统策略，AI模型更像是一种玄学，然而捉摸不透才有意思，不是么？本人程序员出生，从传统策略入门 ，因为没有金融学知识背景，发现这个传统策略异常困难，匮乏的金融知识直接导致策略难以盈利，甚至收支平衡都难以企及。难道真的没有办法了么？无意间接触到了AI智能模型，从原理到案例阅读了上百次，最后选择了CNN卷积神经网络作为模型，相对于传统策略，这类卷积模型对因子的要求并不是很高，在传统策略中相对较弱的因子在CNN中效果还不错。因此靠着计算机基础和自己擅长的代码领域，通过大量的计算和分析做出了一个自认为还不错的AI策略。
23年4月底开始到年底，收益还不错哈。今年一月开始的股灾已经空仓。当然，基于深度学习的AI策略需要大量的计算，而且还需要大量的资源，因此只能把项目放在本地，有兴趣的朋友可以一起研究交流哈~
本地开发已完成一个版本，欢迎大家来使用测试bug！链接
本地化主要做了哪些事情我简单概述一下：
- 数据本地化存储、数据每日更新（目前仅日频数据）
- 因子计算公式化
- 数据处理（空值处理、去极值、标准化）
- 引用了一些经典的机器学习、深度学习模型
- 本地的策略回测
- 本地策略模拟、实盘
