这是一张量化策略整体架构图。其展示了量化投资策略从数据输入到策略输出的完整流程。
从左至右来看： - 数据集种类：包括K线、MA均线、KDJ随机指数、MACD等技术面数据，以及宏观经济、行业分析、公司分析等数据，这些数据为后续分析提供基础。 - 输入数据：涵盖行情数据（技术面）、财务数据（基本面）、自定义数据（自定义）、投资经验（经验、喜好），还提及了历史数据集、验证数据集和预测数据集。这些数据是策略制定的依据。 - 操作策略：通过机器学习算法模型，进行候选选股、择时买入、仓位管理、止盈止损等操作，利用模型预测来指导投资决策。 - 策略输出：最终产生买入信号、出卖信号、交易收益、交易成本等结果，同时涉及机器人人工智能预测。
该架构图体现了量化投资中数据驱动、模型决策的特点，将多方面的数据整合并运用机器学习来制定和执行投资策略。