第四章 測驗

1單選(2分)相對於傳統量化建模的方式，AI量化具有諸多優勢，其中不包含

A.迭代效率更高，模型產品效率遠超人力

B.模型角度更廣，模型發掘角度不同以往

C.模型解釋能力更強，能夠和市場邏輯相互驗證

D.脫離對個人的依賴，理想狀態下全自動建模

正確答案：C

2單選(2分)以下關於量化投資的表述，不準確的是

A.量化投資以先進的數學模型代替人為的主觀判斷，可以克服人性貪婪、恐懼、僥倖等心理，表現相對穩定。

B.不同於傳統技術分析和基本面分析，量化投資從基本面、量價、新聞、文字等多角度出發，構建獨特的量化交易模型。

C.多樣化資料和先進IT系統是量化投資的核心內容，豐富的資料來源為量化研究提供多樣的研究角度，先進的IT系統保障模型高效產出。

D.量化模型的好壞由樣本內檢驗表現決定，評判指標包括年化收益、年化波動、夏普比率等衡量風險和收益水平的指標。

正確答案：D

3單選(2分)CNN和RNN是深度學習中兩種經典深度學習網路結構，目前兩者在不同情境下預測效果有異，以下表述不符合實際的是

A.在進行股票K線圖識別訓練，預測未來K線走勢時優先使用CNN

B.在進行上市公司新聞識別訓練，提取股價影響因子時優先使用CNN

C.在處理股價資料，預測股票未來價格時優先使用RNN

D.在處理日內成交價格資料，預測未來最優成交時點時優先使用RNN

正確答案：B

4單選(2分)NLP（Natural Language Processing）作為一門將語言學、電腦科學、數學融合在一起的重要學科，在量化投資中也有重要的應用，以下屬於NLP在量化領域實踐的是

A.Two Sigma藉助自然語言處理技術將美聯儲FOMC會議紀要轉化為結構化資料

B.斯坦福大學人工智慧研究組建立了NLP工具Equilid，以進行更精確的語言識別

C.Maluuba提出了機器閱讀理解系統 EpiReader

D.阿里IDST在2018年AAAI上發表的paper  《A Multi-task Learning Approach for Improving Product Title Compression with User Search Log Data》

正確答案：A

5單選(2分)量化對量化投資的未來有深刻影響，以下因素均有助於AI量化投資的成效提升，其中不包含

A.機器學習演算法研究持續突破

B.量化建模知識研究逐步加深

C.市場趨於完善，歷史不再重演

D.計算機技術迅速發展

正確答案：C