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(转【www.85058.com】)人工智能步入金融领域的主流

发布时间:2019-11-05 04:34编辑:技术支持浏览(121)

    根据Eurekahedge的统计结果,人工智能对冲基金指数从2010年以来的年化收益率为8.44%。同期,管理期货类对冲基金指数、趋势跟踪对冲基金指数和传统方法对冲基金指数的年化收益率分别为2.62%、1.62%和4.27%。不同类型对冲基金指数的分年度收益率如下图所示,其中,在2011年、2013年、2015年和2016年,人工智能对冲基金跑赢了其他传统类型的对冲基金。

    1. 自然语言处理:把握市场动态

    用人工智能技术提升交易策略表现是新兴的交易技术。增强学习是自动交易中常用的机器学习模型,这也是围棋人工智能程序AlphaGo的核心算法。J.P. Morgan的电子交易部门开发了基于增强学习的算法交易策略(LOXM)。LOXM采用增强学习算法使计算机做出最优的交易决策:通过过往的真实交易和模拟交易学习知识,最优化未来的交易决策。LOXM可以在给定交易时间内完成给定的交易任务并且使得冲击成本损失最小,例如,在不影响市场价格的情况下买入大笔股票。实践表明,在不同的交易量占比(POV)下,LOXM算法都显著降低了冲击成本。下图展示了在不同的交易量占比下,LOXM算法(绿色)的冲击成本相对于参考算法(橙色)显著下降。

    Wealthfront在进行自动化投资管理时一共有5个步骤:
    1.确定当前投资环境的理想资产类别
    2.以最低成本的ETF(交易型开放式指数基金)代表每一资产类别
    3.确定风险承受能力并创建合适的投资组合
    4.将现代投资组合理论(MPT)分散风险
    5.定期监控并重新调整平衡投资组合

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    然而真正生成报告还需要利用以上技术完成3个步骤:

    资产管理行业需要了解用户的风险偏好。目前,风险测评的主要方法是通过调查问卷的方式,根据用户的回答计算风险偏好。这样评估投资者的风险偏好存在一些问题。一方面,用户可能对自己并不是非常了解,而且对投资风险和收益的认识不够深入,问卷调查回答的内容可能并非自己的客观情况;另一方面,用户可能认为风险偏好的测评不重要,粗略作答甚至随便填写。因而,通过调查问卷获取的用户信息存在大量“噪音”,基于这样的问卷获得的风险评估可能并不准确。

    但是一些科技公司已经不仅仅满足于为新闻行业提供自动报告生成的服务。

    五、人工智能技术增强风险管理

    1 自动生成投研报告靠谱吗?

    从交易层面来讲,自动交易能够显著提高投资策略的执行效率、降低冲击成本、并且在一定程度上提高投资组合的收益。20多年前,自动交易最早应用于美国权益市场,目前已经几乎无处不在。自动化和智能化的程序正在不断取代高盛等机构的交易员,低成本而且高效地完成交易任务。

    自然语言理解(NLU):将日常话语消化理解,并转化为机器可后续处理的结构;

    BlackRock的Aladdin系统可以为资产管理行业提供风险管理。一方面,Aladdin系统可以基于庞大的数据库进行风险因子的监测和压力测试等。Aladdin基于其数据中心存储的大量历史数据,将预测细化到每一天。通过蒙特卡洛测试,模拟金融市场可能的各种变化,检查客户投资组合中资产可能出现的走势。

    当量化交易分析师发现数字推测模型的局限性后,开始考虑引入新闻,政策,社交网络中的丰富文本并运用自然语言处理技术分析,将非结构化数据结构化处理,并从中探寻影响市场变动的线索。

    另外一种近年来流行的科技金融产品就是“众包”(Crowdsourcing)模式,或者称为Quantopian模式,以Quantopian为代表,在互联网上借助非特定的大众的参与来设计交易策略。Quantopian成立于2011年,目前已经拥有大约12万会员。这种模式支持交易员在浏览器上进行程序化交易的回测和调试,当调试成功后,可以进行策略的实盘。而平台管理者可以基于不同交易者的表现挑选合适的子基金管理人,建立MOM产品,而子基金的管理人可以从基金收益中获取一部分分成。2017年4月,Quantopian宣布把首批资金配置给选出的15个策略。在Quantopian模式下,擅长数据建模和分析的人可以减少平台搭建和数据库建设上的投入,专注于用量化分析和机器学习方法开发交易策略。近年来,国内外也产生了众多的类似公司。

    最早应用知识图谱在金融领域的Garlik就是这一代表。这家公司2005年成立于英国,核心成员来自南安普顿大学(University of Southampton,是语义网的核心研究机构之一),主要业务是在线个人信息监控。Garlik收集网络和社交媒体上的个人信息,当发生个人信息盗窃时会及时报警。Garlik总计融资2469千万美金后被美国的三大个人信用记录公司之一Experian收购,其技术被用于个人信用记录、信用盗窃的分析。Garlik的核心技术之一是大规模语义数据库,前后开源发布了3store, 4store, 5store等高性能数据库。

    此外,人工智能技术可以对获取到的信息进行深入挖掘,将不同的信息关联、整合起来,构建知识图谱,并且通过自然语言处理技术实现人机交互,服务研究工作。

    知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,根据专家设计的规则与不同种类的实体连接所组成的关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。就金融领域来说,规则可以是专家对行业的理解,投资的逻辑,风控的把握,关系可以是企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系,可以是高管与企业间的任职等关系,也可以是行业间的逻辑关系,实体则是投资机构、投资人、企业等等,把他们知识图谱表示出来,从而进行更深入的知识推理。

    随着人工智能技术的发展,相关的技术也开始应用于资产管理行业。

    而智能金融正在以一种人机结合的方式去提供大量的辅助决策工具,让投资人在形成逻辑链条的过程中,更容易地获得数据和分析层面的支持,才能以更多的精力去发现机器不善于完成的工作,从而大大提高工作效率。

    从数据的产生方式来看,另类数据可以划分为个体产生的数据、商业过程产生的数据和传感器产生的数据等。个体产生的数据包括在社交媒体、专业网站、新闻、搜索引擎上产生的一系列数据;商业数据包括交易数据、企业、行业、政府机构的数据等;传感器产生的数据包括卫星图像、定位数据、物联网数据等。

    伦敦的对冲基金机构Castilium由金融领域大佬与计算机科学家一同创建,包括前德意志银行衍生品专家、花旗集团前董事长兼首席执行官和麻省理工的教授。他们采访了大量交易员和基金经理,复制分析师、交易员和风险经理们的推理和决策过程,并将它们纳入算法中。

    2017年10月,EquBot公司发行了人工智能ETF基金AI Powered Equity ETF(AIEQ)。该基金基于IBM的人工智能平台Watson,每天对美国上市的股票进行分析,包括企业公告文件、财报、新闻等多方面的数据分析,建立预测模型,构建一个包含有40到70只股票的组合。然后由基金经理在此基础上优化股票的权重。

    语义搜索将复杂查询交给用户完成,如寻找VR的上游企业,当搜索提供不了准确上游的信息时,会推荐摄像头的企业给用户,并提供一个方便的交互界面,交给用户去进行一些复杂的过滤。

    在海外市场,卫星影像数据也被越来越多的机构用于投资。

    1. 知识图谱:减少黑天鹅事件对预测的干扰

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    机器学习与自然语言处理的技术经常会在一些意外(如“黑天鹅”事件)发生的时候预测失败,例如911、熔断机制和卖空禁令等等。人工智能系统没有遇到过这些情况,无法从历史数据中学习到相关模式。这时候如果让人工智能管理资产,就会有很大的风险。

    (一)应用人工智能的对冲基金表现出色

    坐落在香港的Aidyia致力于用人工智能分析美股市场,依赖于多种AI的混合,包括遗传算法(genetic evolution),概率逻辑(probabilistic logic),系统会分析大盘行情以及宏观经济数据,之后会做出自己的市场预测,并对最好的行动进行表决。与其类似的公司还有Point72 Asset,Renaissance Technologies,Two Sigma。

    目前,国外机器人投顾产品的主要功能是通过了解用户的投资目标、风险承受能力和风险偏好,提供给用户个性化的最优投资组合,投资标的主要是ETF基金,并且提供后续的组合跟踪、资产再平衡、节税等服务。在实现这个功能的过程中,构建投资组合的模型是产品的核心竞争力和区别所在。此外,国外主流机器人投顾产品在投资门槛、收费模式上也有所区别,并且增加了许多创新性的服务吸引投资者。

    全球估值第四高,被称为“下一个独角兽”的公司——Palantir曾推出一个基于知识图谱的金融数据分析平台—Palantir Metropolis,可以整合多源的量化资料,并提供一套方便易用的分析工具来满足复杂的研究需求,其中的组件能够进行复杂搜索,可视化编辑与分析,有非常丰富的人机交互能力。目前Palantir将结构化客户内部数据,关联相关数据,让客户自己创立分析规则整合并优化模型,量化处理数据,从而解决客户的特定需求。

    RS Metrics是一家卫星情报分析公司,通过高分辨率卫星影像,对零售店、餐馆、商场、办公楼和其他商业地产的停车场进行监控,可以估计出它们在全国范围内或者某一地区的客流量增长情况。RS Metrics提供的数据可以帮助对冲基金了解公司基本面,预测销售量,预估企业运营状况。

    智能投顾使人工智能技术不再远离人群,真正使得每一位普通人都能享受到智能金融科技公司所带来的好处,也让许多曾经认为“人工智能是遥不可及”的人认识到智能金融公司不仅仅只服务于金融行业的专业人士,而是可以为整个商业社会相关的群众创造价值。

    智能客服利用统一的运维管理平台,能够有效融合多种渠道,与用户进行智能化人机交互,真正实现成本低(一次性投入,后期释放大量人力资源)、效率高(可24小时运营,同时处理量极大,无需等待)、体验好(不受负面情绪干扰)的客户服务。此外,通过数据的积累和知识的学习,能够不断提升用户体验。

    目前知识图谱在金融中的应用大多在于风控征信,基于大数据的风控需要把不同来源的数据(结构化,非结构)整合到一起,它可以检测数据当中的不一致性,举例来说,借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话,但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样,这就成了一个风险点,需要审核人员格外的注意。

    2)自然语言平台,直观的用户体验。Kensho深受青睐的原因还在于其搭建的自然语言平台,直观简洁是Kensho的一大优点,它通过人机交互的模式与用户进行交流,用户只需要用简单正确的英语进行提问,Kensho就能给你提供精确的回答。

    自动报告生成已经被广泛的运用到新闻行业中,代表的科技公司有美联社投资的Automated Insights已为美联社自动生成出10多亿篇文章与报告。法国公司Yseop可以每秒生产3000页内容,支持英语,法语,德语等多种语言,产品广泛用于银行、电信公司的客户服务部门以及财经新闻网站。

    三个因素推动了国外机器人投顾的发展。首先,机器人投顾的低成本、低门槛、易操作的优势彻底改变了高净值客户才能获得财富管理的传统局面,同时它又是基于互联网的在线理财服务,迎合了当下个人投资者的需求;其次,量化投资和大数据技术的发展,使得机器人投顾的大数据存储、批量处理以及高速运算等功能得以实现;第三,国外机器人投顾的迅速发展也离不开国外ETF市场的成熟和完备,一方面国外投资者对被动投资产品的接受度较高,投资于ETF的机器人投顾产品拥有市场,另一方面,数量众多、产品多样的ETF市场为机器人投顾提供了丰富的投资基础。截至2017年年底,美国市场的ETF管理规模达到3.42万亿美元,较2016年底的2.54万亿美元增长了34%,较2015年底的2.14万亿美元增长了60%(数据来自BlackRock)。

    Wealthfront就是一家非常具有代表性的智能投顾平台,借助于机器与量化技术,为经过调查问卷评估的客户提供量身定制的资产投资组合建议,包括股票配置、股票期权操作、债权配置、地产资产配置,旨在提供一个自动化的投资管理服务最大化投资回报。

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    此外,机器学习擅长发现数据间的相关性而非因果性。很有名的一个例子是早在1990年,对冲基金First Quadrant发现孟加拉国生产的黄油,加上美国生产的奶酪以及孟加拉国羊的数量与标准普尔500指数自1983年开始的10年时间内均具有99%以上的统计相关性,1993年之后,这种关系莫名其妙的消失了。这就是由于自学习的机器无法区分虚假的相关性所导致的,这时候就需要专家设置的知识库(规则)来避免这种虚假相关性的发生。

    摘要

    来源:天云大数据

    知识图谱是Kensho的核心技术。Kensho公司成立于2013年,专注于通过机器学习及云算法搜集和分析数据,把长达几天时间的传统投资分析周期缩短到几分钟,能够分析海量数据对资本市场各类资产的影响,并通过自然语言处理技术理解和解答复杂的金融问题。Kensho能取代部分人类知识密集型的分析工作并且从数据中学习新的知识,提供快速化、规模化、自动化的分析结果。Kensho智能分析软件的主要特点有:

    我们可以将这两种技术理解看成对日常对话这一原料的拆分加工和整装成可理解的自然语句——最终产品。

    (二)人工智能客服

    率先使用自然语言处理技术的人工智能对冲基金的是今年6月份在伦敦新设的对冲基金CommEq。CommEq的投资方法结合了定量模型与自然语言处理(NLP),使计算机能够如人类一样通过推断和逻辑演绎理解不完整和非结构化的信息。

    近年来,资产管理机构积极推动科技金融的发展,用人工智能技术来提升资产管理中的研究效率。

    除此之外,也有采用自然语言处理技术的金融科技公司,如由李嘉诚与塔塔通讯投资的Sentient Technologies运用自然语言处理,深度学习(Deep Learning)等多种AI技术,进行量化交易模型的建立。

    (一)人工智能用户画像

    Rebellion Research是一家运用机器学习进行全球权益投资的量化资产管理公司,Rebellion Research在2007年推出了第一个纯人工智能(AI)投资基金。该公司的交易系统是基于贝叶斯机器学习,结合预测算法,响应新的信息和历史经验从而不断演化,利用人工智能预测股票的波动及其相互关系来创建一个平衡的投资组合风险和预期回报,利用机器的严谨超越人类情感的陷阱,有效地通过自学习完成全球44个国家在股票、债券、大宗商品和外汇上的交易。

    近年来,一批依托人工智能的新的业务模式涌现出来,智能投顾是其中最热门的一种类型。海内外目前有一大批初创公司、互联网公司和传统金融机构已经涉足智能投顾领域。

    而由两名微软前员工创立的FutureAdvisor是一家专注于养老金理财市场的智能投顾公司。FutureAdvisor为面对有很多不同的财务账目,退休金,储蓄,股票,甚至一些CDs或债券但却不知道如何做出正确的选择的客户服务。 FutureAdvisor利用智能算法实时监测理财账户,寻找节税机会并调整多个账户。除了提供免费的投资组合优化以及投资数据的同源整合, FutureAdvisor也提供收费版投资代理服务。目前 FutureAdvisor以2亿美元估值被全球最大基金管理公司BlackRock收购。

    目前,人工智能技术在许多相关领域表现出接近甚至超过人类专家的性能和效率,开始在不同领域发挥实际价值。

    这一过程涉及运用知识图谱中常用的知识提取与实体关联将其关键逻辑主干抽出,结合事件地点等因素,将关键信息嵌入预先设计好的报告模板中。

    风险提示:本篇报告就人工智能在资产管理业务上的应用进行介绍,不构成投资建议。

    传统投资顾问需要站在投资者的角度,帮助投资者进行符合其风险偏好特征、适应某一特定时期市场表现的投资组合管理。而这些工作都需要以大量昂贵的人工方式完成,所以财富管理服务也因此无形的提高了进入门槛,只面向高净值人士开设。

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    在量化交易方面的人工智能初创公司有日本的Alpaca,旗下的交易平台Capitalico利用基于图像识别的深度学习技术,允许用户很容易地从存档里找到外汇交易图表并帮忙做好分析,这样一来,普通人就能知道明星交易员是如何做交易的,从他们的经验中学习并作出更准确的交易。同时Alpaca也推出AlpacaScan作为对美国股票市场实时反映的的K线图工具,抛弃二进制滤波的局限旨在提供给交易员用来识别潜在市场变化趋势的日常必需工具。

    另一方面,通过自然语言处理和其他相关的人工智能技术,可以构建智能机器人客服,服务客户。

    全球最大的对冲基金桥水联合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就开启一个新的人工智能团队,该团队约有六名员工,由曾经供职IBM并开发了认知计算系统Watson的David Ferrucci领导。据彭博新闻社报道,该团队将设计交易算法,通过历史数据和统计概率预测未来。该程序将随着市场变化而变化,不断适应新的信息,而不是遵循静态指令。而桥水基金的创始人也曾公开表示,其旗下基金持有大量多仓和空仓,投资120种市场,持仓组合高达100多种,并且以人工智能的方式考虑投资组合。

    人类擅长处理数据中的线性关系,而对非线性关系难以直观理解。与之相比,人工智能方法能够从复杂的数据中提炼非线性关系。金融市场中,变量之间关系复杂,例如,股票走势不仅与公司基本面有关系,而且和宏观经济、大盘走势、投资者情绪等众多变量相关。人类投资者不善于处理这样的问题。与主观投资和传统的量化投资相比,人工智能更擅长从复杂的历史数据中寻找规律、学习知识,将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的分析中,用来指导未来的交易决策。

    量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作,分析师通过编写简单函数,设计一些指标,观察数据分布,而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。直到近些年机器学习的崛起,数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测,人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密,甚至可以说人工智能的3个子领域(机器学习,自然语言处理,知识图谱)贯穿量化交易的始终。

    在资产管理行业,智能客服可以协助客服和销售部门与投资者沟通,节省资产管理机构的人力成本;另一方面,智能客服积累的数据可以完善投资者的用户画像信息,提供更加合理的投资建议。

    除此之外还有Dataminr,这家基于Twitter及其他公开信息的实时风险情报分析公司。致力于从数据爆炸的社交网络提取精简且价值的风险情报与挖掘关键信息,如舆情热点、金融相关的非交易信息、公共机构安全预警、企业安全等,并直接向客户推送。除此之外,Dataminr还加入早期预警系统,并实时推送警报

    通过提取客户投资交易等核心数据,分析其投资习惯、品种偏好以及风险承受能力等深度信息,进而有针对性地对其展开产品营销活动,从而提高营销成功率。

    目前知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展,但很多仍处于调研阶段。我们认为这其中的难点在于如何与特定领域机构建立起一套合作方式,如何将合作变成一种可轻易编程的界面,让领域专家可以通过系统以一种非常简单的方式进行行业逻辑的建模,而他的逻辑可以通过系统实时得到验证,使其进一步更新,只有通过专家与机器反反复复的迭代,形成闭环,才会服务好用户。

    与此同时,国内的富国基金推出了富国研究量化精选基金,该基金在数据抓取、因子提炼、组合优化等过程中全方面采用人工智能技术,而且具备“自学”能力,根据市场环境不断进行优化更新。

    将投行分析师需要阅读的年报,彭博新闻社的实时新闻以及数据,行业分析报告,以及法律公告等资源进行消化。其中对于文本中的图片和表格需要OCR(光学字符识别)等技术解析。

    人工智能能够从投资、研究、交易、风险管理、产品设计、市场营销等各方面提升资产管理行业的经营水平。除此之外,人工智能也可以提高公司其他部门的数字化和智能化管理水平。

    2 人工智能如何辅助量化交易

    按照美国证券交易委员会(SEC)2017年底披露的文件显示,BlackRock在计划推出一系列追踪其自创指数的ETF。该ETF的主要特点在跟踪指数的设计上,BlackRock通过机器学习的方法将上市公司分成不同的类别,例如医疗健康、金融、消费品和科技等,按照不同的类别分别构建ETF指数。由于某些上市公司业务覆盖的多样化,一个公司有可能成为多个板块的成份股;同时,随着企业经营模式的变化,这些板块的组成也会随之发生变化。与传统的行业划分相比,这种对上市公司分类的方法存在一定的合理性。

    (schwab intelligent portfolios投资组合收益图)

    分部门来看,人工智能正在或者即将对资产管理领域的投资、研究、交易、风险管理、产品设计、营销等细分部门产生深远的影响。我们将在下文对人工智能在资产管理不同部门上的应用进行梳理。

    目前,自动报告生成主要运用自然语言处理(NLP)中的两种技术:

    (二)人工智能在资产管理领域的应用

    券商/私募基金研究员在进行研究工作的时候需要搜集海量信息,再整理和分析其中内容,如上下游分析,对标企业研究,竞争对手研究,企业亮点/风险点分析等等。

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    1.处理海量异构数据

    iSentium提出了一种Twitter情绪指标对市场进行择时的方法。 从2014年1月到2016年6月,该择时策略获取了67.23%的累积收益,而同期标普500指数的涨幅为23.33%。

    Narrative Science由西北大学的新闻系和计算机科学系的联合创立,旨在通过给定主题的数据分析,自动生成文章报告。该公司的著名数据分析平台Quill可以分析结构化数据,将人工智能与大数据进行技术融合,理解这些数据的重要性,从而产生简短的文字表述或结构化的报告内容。Quill的主要面向对象为——金融服务提供商。

    人工智能技术在另类数据处理、信息整合和信息检索上具有远远高于人类的效率。J.P. Morgan在2016年部署了可以自动筛选商业贷款合同的软件,该软件每秒钟可以筛查1.2万份商业贷款合同。如果用人工处理的话,这些合同需要耗费律师和信贷员36万个钟头的工作。

    而以投资关系为例,知识图谱可以将整个股权沿革串起来,方便地展示出哪些PE机构在哪一年进入,进入的价格是多少,是否有对赌条款,这些信息不仅可以判断该机构进入当时的估值,公司未来的发展情况(公司成长的节奏),还可以看清PE机构的投资偏好,投资逻辑是如何变更发展的。

    信贷评分和银行的欺诈监测是较早应用人工智能技术的金融领域。蚂蚁金服的芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据,可对用户进行信用评估,这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力得出结论,继而为用户提供快速授信及现金分期服务。

    在面对变化莫测的金融市场时,Charles Schwab(嘉信理财)旗下推出的智能投顾产品schwab intelligent portfolios则能以蒙特卡洛模拟动态市场上的投资组合表现进行投后跟踪。同时在投资组合亏损的同时,机器会自动进行税收亏损收割,即将卖出亏损的证券递减一部分资本利得税。而当投资组合偏离预先设定的风险容忍度与资产配置建构时,机器会自动通过一系列买进与卖出的行为进行资产平衡的调整

    近年来,人工智能技术发展迅速,在图像识别、语音识别等人工智能研究和应用的不同领域取得了突破性进展。以图像识别为例,目前计算机图像识别的准确率已经超过了人类。下图展示了每年ImageNet网站大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)图像识别错误率的下降情况。从2010年到2017年,图像识别错误率已经从28.2%降低到2.25%。

    其中最为知名的是号称”取代投行分析师“的投资机器人——Kensho。Kensho是一家致力于量化投资大众化的人工智能公司,旗下有一款产品Warren被称之为金融投资领域的“问答助手Siri”。Kensho结合自然语言搜索,图形化用户界面和云计算,将发生事件关联金融市场,提供研究辅助,智能回答复杂金融投资问题,从而加速交易时间,减少成本,用动态数据与实时信息,及时反映市场动态。

    目前,资产管理领域的人工智能应用还在发展阶段。少数的投行、对冲基金和科技公司主导了资产管理领域人工智能的探索和布局。随着相关技术的发展,资产管理机构对金融科技的依赖会不断提升,提前布局人工智能,充分利用尖端信息技术的机构将在未来的资产管理市场中占得先机。

    金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的知识图谱和大量的业务规则,帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。探索引擎,如分面浏览器,也是在知识图谱的基础上,则提供了人机协作的界面,让人对数据的探索过程可以很方便地被记录、迭代、重用。此外推荐系统和推送系统也非常有用,帮助金融用户聚焦在关键数据上,更省时省力地做投前发现和投后跟踪。

    https://pan.baidu.com/s/1a_Db1O0hCZd1ZsmiqPor_A

    在获得市场肯定的背后,是对智能投顾的信心。智能投顾能够战胜人性,避免投资人受市场变化而产生不理性的情绪化影响,使机器严格执行事先设定好的策略。并且智能投顾拥有比传统财富管理机构、私人银行更为透明开放的信息披露,及时提供风险提示,极大的减少了资产托管人与管理人之间的信息沟通壁垒。

    Numerai将金融市场中的数据进行加密,一方面使得数据科学家可以集中精力对加密数据进行机器学习建模和预测,而不需要具有任何金融投资的知识,这样可以鼓励更多擅长人工智能的人参与进来,将人工智能方法用于金融数据分析。另一方面,采用加密数据的好处是投资信息得到了更好的保护。

    3 金融搜索引擎

    随着投资机构对另类数据价值的进一步认可和相应的人工智能技术的成熟,会有越来越多的另类数据被应用到金融投资中。目前,海外已经有一些通过人工智能方法应用另类数据进行投资的实践者。

    其中语义搜索就是提供不同类型的查询(比如企业、基金、事件等),如智利地震对铜期货的影响,中东危机对整体货币市场的影响等。再将信息切片后再聚合,提供纵览的可视化元素,比如影视传媒相关定增的平均市值和融资市盈率。

    AlphaSense是一家服务金融投资的科技公司,它在2010年推出了一款服务专业投资机构的搜索引擎AlphaSense。该搜索引擎采用自然语言处理技术,从公司报告、新闻和研究报告中整合投资信息。通过该搜索引擎,研究人员可以更加方便地寻找与投资有关的关键信息。

    1. 机器学习:从数字推测模型

    www.85058.com,六、人工智能技术推动业务模式创新

    3.文章生成

    在处理非结构化数据方面,人工智能技术具有独特的优势。对于网络文本数据,包括公司财报、研究报告、新闻、社交媒体数据等,可以通过自然语言处理技术提取和分析关键信息、比传统机构更早识别出市场的正面和负面消息。对于卫星影像等图片信息,可以通过卷积神经网络等方法进行分析,获得相关公司和工业生产中的一手数据。

    人工智能步入金融领域的主流玩法
    2016-10-26 量化与对冲(资料来源)

    Automated Insights是首先开发人工智能自动写作程序的公司之一。美联社在2014年开始就用Automated Insights公司的技术为所有美国和加拿大上市公司撰写营收业绩报告。每个季度,美联社使用人工智能技术自动撰写的营收报告接近3700篇,这个数量是同时段美联社记者和编辑手工撰写的相关报告数量的12倍。

    2.分析数据

    三、人工智能技术提升研究效率

    这一技术也被广泛运用于风控与征信。通过爬取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据,一来可以判断企业或其产品在社会中的影响力,比如观测App下载量,微博中提及产品的次数,在知乎上对其产品的评价;此外将数据结构化后,也可推测投资的风险点。这方面国内的很多互联网贷款,征信公司都在大量使用自然语言处理技术,例如宜信,闪银等。另外一些公司则利用这些技术进行B端潜在客户的搜寻,如Everstring,并将信息出售给其上游公司。

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    经过处理海量异构数据与分析数据的过程后,即可生产新闻,券商分析研报,上市招股书,企业年报,定增公告,甚至基金研究员开每日晨会所需的投资建议书也都可以用类似方式生成。用户只需选择符合其需求的模板确定主题与关键信息,以及报告呈现形式,便可生成基本内容。而且投行分析师可以进行校对与人工二次编辑,加入有价值的观点与结论,并提升报告精准度。

    传统的自动交易中,机器根据程序员事先设定的算法,监测交易信号并且执行交易。人工智能时代的自动交易包含了自动化和智能化,更强调从市场数据中学习,通过对大量历史数据的学习,构建预测模型,优化交易算法,获得最佳的交易表现。深度学习等新型方法可以发掘市场中的交易机会和不同的市场模式,进而获得超额收益。

    然而目前绝大多数证券分析师所运用的辅助研究软件如Bloomberg数据终端只解决了基础数据问题,而没要考虑到信息量过载的问题。这使得研究员在面对大量基础数据与爆炸的信息时无法寻找到最有准确有价值的信息,也无从提高其工作效率。

    对冲基金研究机构Eurekahedge比较了不同类型的对冲基金在2010年至2016年的表现,如下图所示。其中,人工智能对冲基金指数(AI/Machine Learning Hedge Fund Index)跟踪了历史上23只用人工智能投资的对冲基金的净值。

    Alphasense就是这样一个在数据层面上轻量级,将复杂逻辑判断交给用户去完成,专注于解决专业信息获取和碎片问题的金融搜索引擎。Alphasense面向金融投资领域,从文件/新闻和研究中集合所有投资信息并进行语义分析,在全球公司数据中进行趋势分析。其使命愿景是从大量噪音中寻找有价值的信息,专注信息丰富度和碎片化基本问题,从而大大提高金融人士的工作效率,节省工作时间。

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    但是现在,智能投资顾问(robot advisor)正在以最少人工干涉的方式进行投资组合管理,管理你的资产的可以是一排计算机,而你也不用是高净值人士。并且智能投顾在以更强大的计算机模型运用人工智能的技术对大量客户进行财富画像,以人工智能算法为每一位客户提供量身定制的资产管理投资方案。

    人工智能用户画像和智能客服等技术可以提升资产管理机构的产品营销水平。首先,通过用户画像,可以更好地了解用户的风险偏好,理解用户的理财目标和对资金的需求,据此,给用户设计更合适的产品和服务。其次,通过人工智能客服,可以有效地降低资产管理机构销售部门的人力成本。

    自然语言生成(NLG):将由机器拆分好的结构化数据以人们能看懂的自然语句表达出来。

    互联网时代,新闻、搜索引擎、社交媒体等互联网文本挖掘类数据对市场的影响日渐紧密,基于互联网文本数据与传统交易数据、财务数据相结合进行投资的金融产品也得到投资者的普遍认可。近年来,A股市场诞生的一批大数据基金是另类数据在A股市场投资实践的先行者。

    而这一投资方法也受到市场的肯定,Wealthfront管理资金规模在2015年至2016年终增长将近64%,截至2016年2月底,Wealthfront的资产管理规模已达近30亿美元。

    人工智能能够帮助不同类别的资管机构提高竞争力,在未来的市场竞争中占得先机。分部门来看,人工智能正在或者即将对资管机构的投资、研究、交易、风险管理、产品设计、营销等细分部门产生深远的影响。

    4 智能投资顾问

    类似的,Spaceknow采用卫星影像,构建了卫星制造业指数(SMI),该指数对中国超过6000处工业设施进行长期的监测,用来推测中国的经济表现;CargoMetrics是一家人工智能技术对冲基金,基于卫星图像等来挖掘全球航运贸易数据,为大宗商品、外汇、股票等交易提供数据支持。

    目前金融机构的主流玩法有四种:

    深度学习研究系列专题报告

    当人工智能不再是新鲜事的时候,投资银行与证券研究自动生成报告、人工智能辅助量化交易、金融搜索引擎证券研究和智能投资顾问财富管理这四种人工智能和金融结合的主流玩法让我们看到在未来,金融和人工智能结合成为智能金融的无限可能。

    金融市场包含大量的结构化数据。然而,市场数据的开放性使得不同的资产管理机构相对来说并没有信息优势,在基于公开市场数据进行投资和博弈的过程中,投资机构将越来越难以获得超额收益。因此,从非结构化数据中提取信息,进行投资决策,将成为资产管理领域的重要发展方向之一。

    在投资银行的投行业务与证券研究业务中涉及大量的固定格式的报告撰写工作,如招股说明书中的部分章节,研报,以及投资意向书。这些报告撰写需要大量的投行初级员工进行长时间枯燥繁琐的数据罗列、整理、反复Copy-Paste工作。

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    1. 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成,2. 金融智能搜索;3. 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易;4. 财富管理公司在探索智能投顾方向。

    3)基于人工智能算法,拥有强大的学习能力。Kensho运用人工智能的算法,具有强大的机器学习能力,能够根据各类不同的问题积累经验,并逐步获得成长。Kensho的计算机系统能够让Kensho以极快的速度读取亿万条数据或信息,在分析数据的过程中不断地进行学习,并不断地优化其分析结果,变得更加智能。

    Betterment也是一家专注于智能投资管理的金融科技公司,通过Markowitz 资产组合理论和各种金融衍生模型们应用到产品中,在云端低成本、快速、批量化地解决各种数据运算,再根据用户的倾向和设定的风险偏好,个性化地提供资产配置组合方案。其创始人Jon Stein曾在华尔街某金融机构任职高级投资顾问,致力于打造Betterment成为一款让投资更方便,更准确的智能投顾。2016年3月,Betterment获得E轮融资1亿美金。

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    Narrative Science的CEO Frankel 表示“我们的目标是替代人工做绝大部分基础工作,让机器来处理数据和信息”。

    随着互联网和人工智能技术的发展,一些新型的产品和业务模式被设计出来,包括公募基金指数产品和一些新的资产管理业务模式。前文提到的以广发百发大数据指数和南方大数据指数为代表的大数据基金是A股市场中产品创新的先行者。而在海内外,有一些依托人工智能的基金产品正开始上市交易。

    量化交易分析师们对财务、交易数据进行建模,分析其中显著特征,利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。这种方式有两个主要弊端,其一是数据不够丰富,仅限于交易数据,更重要的是它受限于特征的选取与组合(Feature Engineering),模型的好坏取决于分析员对数据的敏感程度。此外一种做法是,模仿专家的行为,选择某一领域的特定专家,复制他们的决策过程,并导入可重复的计算框架。

    智能客服是一种能够使用自然语言与用户进行交流的智能自动服务软件系统,通常包括交互前端、智能引擎和管理后台三部分。

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