2016年DeepMind实验室开发的智能机器人AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石,人工智能在计算机科学领域掀起了一阵AI风潮,计算机科学技术正经历着一次革命。西蒙斯的大奖章基金凭借其量化策略在私募基金界掀起了量化投资热潮,量化投资这一概念开始在投资界传播开来,金融投资技术也正经历着一次革命。如果利用目前火热的AI技术去研究量化策略,这无疑是对计算机技术与金融技术交叉学科的一次革命性的推动。量化策略的模型能够对市场上的时间序列数据进行深入分析,作为人工智能的一个分支,神经网络技术在处理非线性系统的问题上有着出色的能力,众所周知,证券市场是一个夹杂着噪音、复杂的、非线性的系统,近年来利用神经网络技术在量化投资策略的应用展现出良好的效果。本文首先比较传统的静态BP神经网络和NARX动态神经网络在预测沪深300股指期货开盘价时间序列上的精确性。通过对沪深300股指期货开盘价时间序列的实证分析,本文证明了在处理较长时间段数据的时间序列问题上,NARX动态神经网络的预测拟合程度以及精确度都要优于传统的静态BP神经网络。最后本文在NARX动态神经网络的基础上,针对沪深300股指期货构建了一个寻找当日收盘价与下一交易日开盘价的价差的量化投资策略。通过NARX动态神经网络预测模型得到的结果表明,量化策略的收益率优于市场收益率,将动态神经网络应用于沪深300股指期货数据时间序列的预测是可行并有效的。