ATLAS：将医学AI创新引入金融市场

作为我的ICS4U计算机科学期末项目，我开发了ATLAS（高级技术学习分析系统），这是一个AI驱动的股票市场模式识别系统，以出色的参数效率实现了83.4%的验证准确率。

核心创新

ATLAS实现了大胆的跨领域跨越：将nnU-Net的革命性自动配置方法从医学图像分割应用到金融时间序列预测。正如nnU-Net通过消除手动架构设计改变了医学AI，ATLAS通过智能自动化消除了金融机器学习的专业知识壁垒。

ATLAS的独特之处

从人类专业知识中蒸馏知识

传统CNN难以有效学习金融图表模式。ATLAS通过将交易专业知识直接编码到专门的卷积核中来解决这个问题——本质上是教神经网络像经验丰富的交易员一样识别头肩顶模式、支撑/阻力位和突破信号。

受nnU-Net启发的自动调优

系统自动分析市场特征（波动性、趋势强度、噪声水平）并智能配置超参数，无需手动干预。高波动性市场获得更大的上下文窗口和保守的学习率；稳定市场获得激进的优化以实现更快收敛。

这种方法被证明非常有效：在不同市场板块实现3.6-6.8%的准确率提升，无需任何手动调优。

性能亮点

准确性和效率

• 83.4%验证准确率，仅17,081个参数
• 比ResNet50高效18.5倍（ResNet50有316,641个参数）
• 分钟级数据84.8%准确率，适用于高频交易场景

跨平台性能

• 亚毫秒级推理（H100 GPU上0.94ms）
• 在NVIDIA、华为昇腾、AMD和Intel硬件上保持一致的准确性
• 企业级硬件上每秒29,269样本吞吐量

稳健验证

• 前向验证：86.3%准确率（最符合交易实际）
• 时间序列交叉验证：83.6%准确率
• 在200+股票和多个市场板块上验证

技术架构

多模态时间序列到图像管道

ATLAS将股票价格数据转换为四种互补的图像表示：

1. GASF（格拉姆角和场）：捕获整体趋势
2. GADF（格拉姆角差场）：检测方向变化
3. RP（递归图）：识别重复模式
4. MTF（马尔可夫转移场）：识别状态转换

每种表示都输入到一个专门的CNN分支，该分支具有手工设计的卷积核，用于检测特定的金融模式。然后系统融合这些多模态特征进行最终预测。

自动调优系统

自动调优引擎分析数据集指纹并应用金融领域规则：

• 波动市场 → 更大窗口，保守学习
• 干净数据 → 激进优化，敏感阈值
• 有限数据 → 更高正则化，延长训练

实际应用

• 高频交易：84.8%准确率的分钟级信号生成
• 算法交易：系统策略的日内持仓信号
• 跨市场交易：在美国股票和中国A股上验证
• 投资组合优化：用于风险管理的多时间框架分析

我学到的

构建ATLAS教会我的远不止实现神经网络：

1. 跨领域创新：最佳解决方案往往来自意想不到的地方。将医学AI技术应用于金融需要对两个领域都有深入理解。

2. 参数效率很重要：在生产系统中，一个小18倍且准确率损失最小的模型通常比稍好但资源密集的模型更有价值。

3. 自动化就是工程：自动调优系统代表了数百小时对金融模型工作原理的研究——编码成任何人都可以使用的算法规则。

4. 验证至关重要：前向验证揭示了现实测试的重要性。传统的留出方法对时间序列数据可能产生误导。

技术栈

• 深度学习：PyTorch，带有自定义CNN架构
• 数据处理：Pandas、NumPy、SciPy用于金融数据
• 技术分析：14个指标，包括RSI、MACD、布林带、卡尔曼滤波器
• 可视化：Plotly Dash用于实时多股票仪表板
• 部署：跨平台优化，准备生产

数据集

该系统在涵盖200+美国股票的4年以上历史数据上训练，涵盖技术、金融、医疗保健和其他板块。我在Kaggle上发布了预处理数据集以帮助其他研究人员：US Stock Collect Data。

回顾

这个项目代表了我对AI和量化金融兴趣的高峰。更重要的是，它证明了高中生可以解决多个领域交叉的复杂问题——结合医学AI研究、金融市场理论和生产级软件工程。

ATLAS的成功验证了一个重要原则：当你将领域专业知识编码到算法中并自动化繁琐的部分时，你就民主化了对复杂技术的访问。这就是我想在职业生涯中追求的工程类型。