从刷脸支付到无人超市,从智慧医疗到无人驾驶……人工智能正以不可思议的发展速度席卷全球,刷新着人们的认知,重塑着各行各业的生态格局。其中,金融行业无疑是极具价值又充满挑战性的人工智能应用场景,受到人工智能的深刻影响。
迎接人工智能时代,优秀的金融投资机构必然大力发展人工智能系统。合理运用人工智能技术,将给金融领域注入新活力、带来新机遇——这是行业从业者的共识。
破除金融与人工智能的壁垒
人工智能需要高深的数理知识和开发经验来支撑,这是金融从业者所不具备的,因此急需搭建起连接金融与人工智能领域的“桥梁”
虽然前景光明,但在现实层面,人工智能在量化投资领域的应用,仍存在一些难度和挑战。其中,最大的难度来自于金融和人工智能两个领域的认知壁垒。人工智能背后需要高深的数理知识和大量项目开发经验来支撑,这是金融从业者所不具备的。同样,对于人工智能开发工程师来说,金融也是一门需要具备专业知识才能深入理解的复杂领域。
这种壁垒造成了很多金融机构尽管对人工智能技术有着迫切需求,但往往只能采用第三方解决方案。因此,迫切需要一座桥梁,能够连接起金融与人工智能两个领域,破除认知壁垒,推进行业的深度融合。在这种背景下,墨宽投资公司应运而生。
业内人士告诉记者,在投资的运作模式上,他们会根据以往经验,将某些金融投资行业的金融问题量化,转化为具体的技术问题,然后提供给人工智能专家们解决。给出的人工智能解决方案在评估和改造后,将被运用到最初的实际问题中,实现相应价值。通过这一方式,金融和人工智能两个领域的人才可以专注在各自擅长的领域,并经由墨宽投资帮助他们将优秀的人工智能成果运用到有价值的金融场景中去。“对于一些有实际投资想法并想运用人工智能技术但自身无法实现的机构,我们也会提供帮助,发现和解决真正有价值的金融问题。”
构建量化投资的投资模型
通过数量化方式投资,即用量化手段来评估收益风险而作出更理性的投资决策,前景可期
目前,世界上众多出色的金融投资机构已开始将人工智能运用到产品和服务中。国内也已经有不少券商、金融机构开始尝试人工智能在金融领域的应用,如光大证券推出的“智能魔方”、中信银行推出的“信智投”等。不过,这些产品属于智能投顾或智能交易等范畴,重点在于用更多维度的数据了解客户,用更精准的推荐引擎推荐投资组合、理财产品、风险提示等。
业内人士介绍,量化投资是通过数量化方式来进行的投资。它以获取稳定收益为目的,是用量化手段来评估收益风险而作出更理性的投资决策。量化投资基于高度量化的数据,每个用于决策的特征都拥有精准描述,比如数值或是分级。其中,投资的决策大多是基于概率,每个交易的进场、出场点、交易时机,都有大量数据支撑,使得每个操作都有迹可循。同时,量化投资还基于数学模型。这个具有严密数据指导的模型基于一些特定的投资想法而建立,并运用数学方式描述自身在市场的运作方式。基于此,量化投资者可以进行分析,作出交易决策。
借助机器学习分析金融市场
通过机器学习的方法获得金融市场投资可靠预测,指导投资行为,进而探索出金融与人工智能合作共赢的稳定模式
在人工智能领域,举办算法比赛是一个快速常见找到问题解决方案的形式。自大数据、人工智能在全球范围快速崛起以来,涌现出许多数据算法比赛平台。其中,最著名的是2010年创立的卡歌网(Kaggle),是主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台,也是数据算法专家脱颖而出的重要渠道。据了解,该平台已经吸引了80多万名专业人士的关注。2017年3月,谷歌宣布收购Kaggle,或许正是看到了Kaggle背后的巨大资源。
在我国,阿里巴巴、百度等大型互联网公司也举办过大量数据算法比赛,希望通过吸引优秀数据算法人才形成优秀的人工智能解决方案,并运用到实际中去。但是具体到金融投资领域,由于门槛更高、问题更复杂,目前国内并没有类似的大型人工智能金融投资算法比赛,因此很难得到有价值的人工智能方案。为解决这个问题,墨宽人工智能量化投资平台借助机器学习手段,打造出一个人工智能系统来分析金融市场。
文章来源:新华网