作为量化投资的分支之一，过去几年，人工智能在量化策略的运用越来越广泛。基于神经网络的量化模型被广泛应用于股价走势预测，神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。用一句话概述就是：神经网络能够模拟神经系统对输入作出一定反映。

简单来说，神经网络算法就是模拟生物的神经网络，将数据输入网络中，产出预测结果，根据结果进行投资交易。

相比于传统量化交易策略，人工智能策略具有自动化优势与非线性优势，同时在挖掘和处理海量数据方面也更具优势。无论在收益率预测、组合构建、资产定价、文本分析还是交易执行环节，人工智能技术都有其用武之地。