6000 个候选因子，最后只留下 6 个。 看到这个的时候，是不是比看到哪个哪个 AI 策略赚了多少更兴奋。 做交易的人都知道，市场从来不缺指标。均线、成交… · @henrym92_ · TwKit

@henrym92_

6000 个候选因子，最后只留下 6 个。 看到这个的时候，是不是比看到哪个哪个 AI 策略赚了多少更兴奋。 做交易的人都知道，市场从来不缺指标。均线、成交量、资金流、波动率，各种因子组合起来，可以拼出无数种看似合理的交易逻辑。 真正难的不是找到一个能解释过去行情的指标，而是怎么筛掉那些无效的东西，避免策略只是碰巧适应了某一段市场。 这也是我一直比较在意量化策略的地方：有没有经过验证？失败的假设有没有被记录？换一段行情之后，原来的逻辑还能不能成立？ Bitget AI Playbook 这次准备把这部分研究过程拿出来讲，由算法负责人 Evan 现场拆解 AI 如何提出假设、进行回测，再不断筛选和迭代。 我觉得这比单纯宣传 AI 有多聪明更有意思。 毕竟，交易不是比谁生成的策略多，而是比谁能把无效信号排除在外。 🗓 10 月 22 日 19:00（UTC+8） 💰直播还有 100U 红包雨，多轮放送直播预约： https://www.bitget.com/zh-CN/live/room/1496332174282612736 一起去听听这 6000 选 6 的过程究竟是怎么完成的~ #BitgetAI

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