机器学习的优势就在于
能够提供对于非线性关系的模糊处理
弥补了我们人脑这样一个思维模式
同时利用相关算法
也可以大幅的提高数据挖掘
处理的效率
哈喽大家好啊
我是理发导师Derek
机器学习这项技术相信大家并不陌生
今天呢我们就来聊一聊
机器学习
在量化金融领域的机遇和挑战
机器学习技术呢
在金融市场中的应用
正以非常惊人的速度
引领着这个行业的革新
随着我们可以获得的数据量越来越大
金融领域的各种应用呢
也已经验证了
使用人工智能
确实可以更好的进行投资
或者业务决策
人们呢也更加愿意相信
人工智能技术在金融领域的应用前景
但人工智能呢
它是提供了一种适用于从个人数据
到业务流程的高效数据分析工具
同时呢我们也看到
越来越多的金融机构
开始使用机器学习方法
从而期望在市场竞争中
获得呃一个优势
包括有一些量化投资机构
也已经在逐渐的抛弃传统的分析方法
转而使用机器学习算法
预测市场走势和选择投资组合
与传统投资方式相比呢
量化投资呢
具有更高的效率和准确性
因为其更多的是依托于数据模型
寻找计算啊最优的这样一个投资策略
而机器学习的优势就在于
能够提供对于非线性关系的模糊处理
弥补了我们人脑这样一个思维模式
同时利用相关算法
也可以大幅的提高数据挖掘
处理的效率
借助机器学习
确实是可以让我们的量化投资策略
变得更加丰富
拿一些实际的应用来举例子
像rebellion research
是世界首款
完全由人工智能驱动的基金
一个基金呢
在应用过程中
对于2008年的股市公盘
进行了非常精准的预测
并且在下一年9月
就对希腊债券信用评级
给出了f评级这样一个结果
这个结果
是早于汇域评级给出的结果的
按照
像rebellion research这样一个人工智能系统
通过自我学习全球53个国家的股票
债券外汇和大宗商品的交易数据
来评估各种资产组合的未来收益
和潜在风险
从而帮助客户去这样合理配置资产
像该模型的人工智能系统呢
基于贝叶斯算法
对于宏观
行业
和公司的三个层面的数据进行分析
而且呢该模型还能够自动将一数据
和最新数据进行整合
使得它能够自动的来预测
市场的这样一个走势
当然了我们也看到
机器学习的应用并不是完美的
但在投资领域
应用机器学习算法
仍然存在着不少的呃问题和挑战
相对于传统的方法而言
机器学习方法存在四个很大的优势
非线性的优势
数据化优势速度优势和复杂度优势
但是呢金融数据的高噪音低维输入
动态性的特点
给这些应用带来了非常大的挑战
像我们常用的实时金融数据集
范围大幅的增加
包括从在线交易记录到高频的限价单
试驾单等各种数据
由于呢
这些数据的低信噪比和复杂多模态等
特点常常使得我们的模型学习效果
不能得到一个很好的稳定性的保证
但数据中的噪音呢
可能会被误读为交易信号
从而导致潜在的财务损失
甚至引发呢非常严重的危机
而机器学习呢
它最容易陷入的误区
就是对于数据的过度挖掘
不当的使用机器学习算法
可能呢导致结果过腻
和严重降低历史数据和预测的相关性
机器学习算法呢
目前在这个投资领域的应用方式
其实也较为单一
大多数呢
像我们熟知的
就定义为涨跌幅的预测的回归任务
或者是涨跌幅的分类任务
像这样一来呢
它面临的就是金融信号的低性噪比
一个简单的模型它能够过滤掉噪音
但是呢同时也会把交易信号过滤掉
复杂的模型的相反
所以最好来说
一般机器学习算法
也需要和传统量化投资的专业知识
进行一个相结合
专业知识的相结合不仅呢
可以帮我们改进模型
还能够从经济金融学的角度
来理解模型的行为
如果能够得到这样相互的一个印证
那么其实我们的模型输出可信度
便可以大大的提升
为综上所述
我们不难看出
机器学习这项技术在量化金融领域呢
呃
其实还是有非常广阔的应用前景的
但其实就像任何一样
新兴技术总是机遇和挑战并存的
所以呃
以后希望在化金融领域从业的同学们
一定要勇于探索
深入了解和掌握这项技术
我们才能与时俱进
不被淘汰啊
以上这些呢
是我们今
天分享的全部内容
如果
还有任何关于机器学习相关的问题
随时可以咨询李巴老师
我们下期再见啦
