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胜率的估算:人工智能时代下的金融量化与回测

2018-10-15 16:01
Moresci科学+
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去年3月全球最大资产管理公司——贝莱德集团,宣布裁去一大批主动型基金经理,取而代之的是量化投资策略。其首席执行官在接受媒体采访时表示“信息的民主化使得主动型投资变得越来越难做,我们必须更多地依赖大数据、人工智能、量化以及传统投资策略中的因素和型。”作为最大规模的资产管理管理公司,贝莱德集团的这一举动,标志着华尔街以及全球资产管理,正式把量化投资作为大趋势、新方向。

毕竟随着互联网技术的兴起,以云计算、大数据和AI等为代表的前沿技术也越来越多被金融行业加以利用。实现了将以前的金融投资靠专业人员分析转变为机器通过对以前投资数据的分析来帮助投资人进行科学投资。

而金融量化是最近十年来在国际投资界兴起的一个新理念,发展势头迅猛,和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法,涉及数学、统计学、信息技术等诸多领域,运用多学科知识对投资全过程进行更好的管理。

在国内,随着证券行业的快速发展,投资者基础和素质发生了质的变化, 证券市场在经济发展的推动下酝酿着新的发展机会,量化基金产品数量逐年增加。截至 2012 年9 月 14 日,共有 22 只量化型券商理财产品(发行规模为142.74 亿,占券商集合理财产品的 4.2%)、18 只量化基金(发行规模为 281.7 亿,占全部基金发行额的 1.06%)、40只量化型阳光私募产品成立。

所谓金融量化是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式,可以说是金融投资界的人工智能化。

简单来说,就是基于大量历史交易数据和金融数据,用算法和模型对选股、择时、资产组合、交易、风险控制和绩效考核等环节进行操作和管理。其主要利用云计算、大数据进行金融投资模型的搭建和算法实现,可以根据投资者的风险承受力和预期收益等因素进行投资组合。

而“量化回测系统”是金融量化的必要组成部分,所谓回测是指设定了某些股票指标组合后,基于历史已经发生过的真实行情数据,在历史上某一个时间点开始,严格按照设定的组合进行选股,并模拟真实金融市场交易的规则进行模型买入、模型卖出,得出一个时间段内的盈利率、最大回撤率等数据。

回测系统几乎是无代价的,我们可以调整参数,或者各种创造性的想法,这个系统会告诉你,在过往一段时间(比如一年),假如你真的这么做了,收益率,最大回撤是多少。这就避免我们花大量真金白银去市场上买教训,更重要的事,节省时间,你可以在几分钟内模拟几个股市周期。

如果你想要经历几个股市周期,那估计是以10年甚至更长的时间维度来计算,但对于量化回测引擎,几秒钟就可以告诉你结果,且没有产生实质的损失。总之,金融量化回测模型作为一类新型机器学习方法,能较好地解决小样本、非线性、高维数等神经网络不能解决的问题,克服了传统方法的诸多缺点,并且具有一定的精确度。

对于金融量化系统而言需要用到很多的互联网技术,其中最基础就是大数据、算法分析、云计算、以及机器学习等技术。

金融量化中主要的数据处理方式有两种,即:基本数据处理和自然语言处理。基本数据处理主要通过分析影响市场价格的内在因素,评估交易标的合理价位,然后在自然语言处理过程中根据原始数据的不同,识别、提取、分类,分析大众反馈,并转化为具有社会学意义的非结构化数据,探索出他们对市场的主观感受,以及未来预期看法。

目前红砖科技也在紧跟这一主流投资方法,致力于研发出一项新型金融量化回测模型。后期,我们还将综合现在主流技术对其进行改进和创新,力争在金融量化这一领域取得新的突破。

我们是谁?

红砖科技主做科技成果转化事业,为有研发需求的企业提供技术支持,同时从高校挖掘有价值的科技成果推荐给企业。

科学+红砖科技的主打品牌之一,红砖科技科学+ 产业技术对接平台的运营者,也是技术主题论坛活动和专家行活动的组织者。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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