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BigQuant：你的人工智能量化平台
BigQuant，你的人工智能量化平台。BigQuant致力于打造一个专注于投资领域的专业且易用的人工智能平台和社区，用人工智能让投资更有效。在这里，投资者可以无门槛的使用最领先的人工智能技术。BigQuant设计了很多专业算法，并已成功地将搜索引擎最核心的算法迁移到量化投资方面，其效果超过了通用算法。更重要的是，产品借鉴了微软成熟的人工智能实践方法，为策略开发者提供了成长体系和路径，帮助用户掌握人工智能技术，将策略研发从一项不确定性的研究工作，转化成低风险的工程实践。具体来说，在这个平台上，BigQuant提供了丰富的金融量化数据，通过机器学习财务报表、交易数据、宏观经济、基本面、新闻事件、网络舆情等数据，以及投资策略的积淀，获得较高的资产管理回报。同时，BigQuant还创新地研发了人工智能策略生成器，用户只需点击鼠标，就能生成一个人工智能策略，将人工智能策略的使用门槛降到了最低。云端平台高性能云计算服务器集群，资源独立、更高的安全性、更好的性能，金融数据和特色因子库，简单接口访问所有数据，并为机器学习定制优化。实盘 / 基金管理参加平台量化策略大赛，赢取奖金、实习和工作机会，平台将为优秀的策略匹配对接合作基金。数据全面的A股、期货等金融数据2000+特色因子库机器学习为量化交易研发和优化的机器学习模型与算法免费使用海量数据存储和高性能计算资源历史回测极速、精确的历史回测专业的收益和风险分析实盘运行一键部署，策略持续运行和监控实时数据接入和计算微信、邮件等交易信号推送和API对接知识产权您对策略拥有100%的知识产权工业级加密和容灾备份社区交流做最专业的人工智能量化交易社区在这里分享、问答和交流定期组织线下活动2017-6-9资讯：BigQuant完成天使轮融资BigQuant完成天使轮融资,金额100万人民币,投资方投资方未透露。（来源：网络）
bigquant.com - 2020-07-04 - 收藏
i量化：全球量化策略交易智能云平台
i量化：全球量化策略交易智能云平台 i量化（5iquant.com）是全球最受欢迎的量化交易服务云平台。交易品种覆盖全球各大交易市场。i量化平台拥有近19000名来自海内外的交易领袖，为专业投资者、普通投资者提供包括美股交易策略、商品期货量化投资模型、股指期货交易策略、外汇量化投资模型等在内的各类全自动运行的优质量化投资模型。”通过C2C的形式链接着来自全球的智慧与资本。 i量化（5iquant.com）隶属于深圳市开创富程科技有限公司。 i量化（5iquant.com）是全球最受欢迎的量化交易服务云平台。我们以C2C的形式链接着来自全球的智慧与资本。平台拥有近18000个来自海内外的交易领袖，加载着各类全自动运行的优质可靠的交易策略，交易品种覆盖全球各大交易市场。平台还提供开放的用户社区及在线教育，供用户研讨、分享及思想碰撞. i量化致力于降低量化交易中的高门槛，使交易变得更简单；以大数据为背景，帮助更多大众去跟随交易领袖追寻财富，帮助更多胸怀梦想的人通过平台实现成为量化交易领袖。创新的金融服务形式，使得每一个人都可掌握全球交易智慧，角逐全球资本市场。客服热线：4 0 0 - 9 9 7 -3 6 6 8最新资讯：i量化获数百万元天使轮融资来源：网络 2016-04-22 i量化获数百万元天使轮融资，投资方为深圳大美金杉基金管理有限公司。i量化是一家量化交易智能云平台。
www.5iquant.com - 2020-05-25 - 收藏
RiceQuant米筐量化交易平台
RiceQuant米筐量化交易平台深圳米筐科技有限公司致力于打造亚太区最出色的量化交易平台，在我们的平台上，您可以使用我们提供高效的工具和准确的数据去构造您的策略，并进行回测以及优化，而无需担忧基础架构及数据质量问题。Ricequant 米筐科技致力于打造亚太区最出色的量化交易平台。在我们的平台上，您可以使用我们提供高效的工具和准确的数据去构造您的策略，并进行回测以及优化，而无需担忧基础架构及数据质量问题，现已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。我们旨在降低量化交易中的高门槛，使得更多人可以参与进这智慧及资本的角力中。我们将汇集最聪明的个人交易员、研究员、中小基金及准备进入量化世界的才智们，你们可以在此发挥你们的奇思妙想去创造智慧的财富。同时，我们还提供开放的用户社区供大家研讨、分享及思想碰撞。Ricequant 的终极目标是成为每一个宽客 ( Quant ) 的私人量化交易平台。所有的灵感可以在我们这里变成代码，通过我们安全、极速的平台交易获得运算结果，每一个策略都可以通过我们的平台实现。2016-12-01资讯：今年10月，团队获华睿资本和百度2500万元的A轮融资。此前，团队于2014年11月完成天使轮融资，投资方为源码资本。（来源：铅笔道）
www.ricequant.com - 2020-05-18 - 收藏
烯牛数据：基于大数据的一级市场量化投资平台
烯牛数据：基于大数据的一级市场量化投资平台烯牛数据（Rhino Data）是一家专注于以大数据技术驱动一级市场量化投资的数据平台，致力于帮助天使、VC、PE等早期投资机构更高效地发现并管理项目，从而提升基金团队的工作效率和业绩。大数据驱动的一级市场量化投资平台基于平台数十万创业项目数据，提供投前、投中、投后全流程量化数据支持案源太多，好案子太少?量化搜索引擎38个FA，62家媒体都在推项目?全网案源整合听说是创投版\"今日头条\"?一站式资讯定制开周会、管项目,还在用Excel?基金内部管理Portfolio业绩下滑，后知后觉?投后智能追踪季报年报，手忙脚乱?一键生成报告量化路演评审系统基于平台数十万创业项目数据，提供量化路演评审解决方案旨在为各创业大赛、孵化器、投资机构等提供创业数据咨询、结构化BP提交、在线评审、活动复盘及后期传播等全套线上技术支持
www.xiniudata.com - 2020-05-18 - 收藏
人人量化
人人量化人人量化是一个不需要编程的量化建模工具。人人量化平台上目前有两种方式获取量化模型：创建和购买。对于自己创建模型的用户，平台提供简易的模板，并梳理简化整个创建的过程。用户创建的量化模型不是永久有效的，需不断试错，因此绝大多数人乐意分享，提供有偿使用。购买涉及到量化模型和策略的交易，人人量化为用户提供信息共享与交易的平台，允许用户自由买卖量化模型，目前平台上共享的量化模型超过2700个。信息自由流通带来的交易方面的风险时刻存在，尤其量化模型关乎量化投资的收益大小，甚至是失败与成功。就风控体系而言，人人量化通过自身的评分系统把控模型质量，同时根据价格调控交易双方的供需平衡。工具型应用自然是采取工具化手段，人人量化平台的评分系统从风险、收益、稳定性、流动性等多维度对量化模型进行评测，通过智能化的数据分析完成历史回测，用户无需借助第三方产品。
www.renrenlh.com - 2020-05-16 - 收藏
宽策略：量化全球股票智投
宽策略科技正在为世界提供一种全新的投资方式。我们结合金融与科技的力量，让更加智能、高效的量化策略配置变得触手可及，致力于让您的每一笔投资都智慧放心。宽策略，把智能投顾带入国内，面向没有量化专业知识，但是又希望能够使用量化策略进行全球资产配置的新中产投资者，以资产配置+策略配置的理念为他们提供全球资产量化投资服务。具体来说，在宽策略的平台上，投资者首先要去测试自己的风险偏好，平台根据大数据智能配置，综合风险值和回报率生成单策略智投、多策略组合智投以及ETF智投等不同的智能投顾策略推荐。其次，投资者可以在策略超市中参考宽策略已经生成的策略，直接挑选适合的策略进行投资。在“策略超市”板块，投资者能够看到不同的策略在在过去一个月和一年的收益率、近一年的风险系数，甚至于用户可以查到该策略中的底层资产类型和占比。投资者选中合适的策略之后可以进行跟单操作。不同于一般平台的策略操作的黑匣子操作，宽策略平台的每一个策略对应的风险值和收益率都可以清晰查看。最后，宽策略还提供了“宽客实验室”板块，拥有“配置实验室”、“策略生成器”以及“回溯队列”三个功能。宽客实验室借鉴了马克维茨均值方差理论，神经网络择时模型、深度学习模型、多因子选股模型、配对模型、价量技术分析模型等多种模型。投资者可以就资产配置时间、配置周期、资产类别等进行调配，生成策略之后还能够查看组合的历史业绩。我们的团队汇集了“华尔街式“的金融领域专家和“硅谷式”的技术极客。我们来自全球顶尖高校，拥有超过20年的量化投资、金融IT、保险精算及互联网金融从业经验，主要金融团队曾任职于美国Netdecide、中国太平资产管理、中国平安资产管理、中国泰康资产管理、中国平安科技、华为技术等国际金融集团。我们永远关心客户的交易安全，所以我们严格甄选，只和最顶尖可靠的券商投行合作。我们的合作伙伴有丹麦盛宝银行(SAXO Bank)和美国捷仕交易(Just2Trade)。让专业的人做专业的事，让您放心地将更多时间留给更多美好。咨询专线：400-900-6687
www.qsbrokers.com - 2020-05-13 - 收藏
量化健康
量化健康是中国第一家专注于个体微生物组领域的领先生物技术公司，为其客户提供基于个体微生物组的从取样到分析报告的一整套服务。量化健康的核心技术，是专门用于个体微生物组的生物实验技术——线性富集™技术和信息分析技术——知识库平台。量化健康专注于人体微生物组相关技术研发及应用转化，提供从样品采集、运输、分析、解读、报告、甚至健康干预的一站式服务。也即是说量化健康的核心是通过改变肠道微生物状态来改善自身健康。
www.quantibio.com - 2020-05-07 - 收藏