金融人工智能：用Python实现AI量化交易

风险管理

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单、跟踪止损单和止盈单形式。

与自动驾驶汽车类似，交易机器人很少只基于人工智能的预测来部署。为了避免巨大的下

行风险并提高（风险调整后的）业绩，风控措施通常会发挥作用。本章所讨论的标准风控

措施既适用于大多数交易平台，也适用于散户交易者。第

12

章将以

Oanda

交易平台为例

说明这一点。基于事件的回测方法提供了算法上的灵活性，可以正确地回测此类风控措施

的效果。虽然“降低风险”听起来很吸引人，但回测结果表明，降低风险往往是有代价

的：与没有任何风控措施的纯策略相比，性能可能更低。然而，当进行精细调试时，结果

显示，像止盈单这样的风控措施也可以对性能产生积极影响。

11.7

　

Python

代码

11.7.1

　金融环境

下面是带有

Finance

环境类的

Python

模块。

#

# 金融环境

#

# (c) Dr. Yves J. Hilpisch

# Artificial Intelligence in Finance

#

import math

import random

import numpy as np

import pandas as pd

class observation_space:

def __init__(self, n):

self.shape = (n,)

class action_space:

def __init__(self, n):

self.n = n

def sample(self):

return random.randint(0, self.n - 1)

class Finance: ...