金融界网站讯 由中国期货业协会、深圳市期货业协会主办的“2020年第16届中国(深圳)国际期货大会”于12月19日采用线上、线下相结合的方式举办。
这是一年一度期货行业最重磅的会议,证监会副主席、期货业协会会长、四大期货交易所和沪深交易所总经理,以及头部期货公司董事长云集第16界中国(深圳)期货大会,金融界作为合作媒体全程报道,为关心中国期货业发展的投资者带来最前沿的监管思考以及行业动态变革。
本次会议分论坛四以“金融科技与期货行业融合发展”为主题,着眼于当下金融科技和期货行业融合发展中的一些关键性问题,聚焦于金融科技对期货行业服务模式、竞争格局、监管等各层面的影响而展开。
会上,创新工场南京AI研究院执行院长、倍漾科技CEO冯霁演讲的主题为《面向数据驱动的金融工程与应用》。他从数据模型、算法等角度介绍了金融科技与投资相融合的发展过程,并举例说明了人工智能在量化交易中常见的应用场景,包括特征工程,多因子模型,优化算法、智能回测和算法交易执行。
冯霁表示,人工智能商业化应用有四波浪潮,第一波是所谓的互联网智能化。中国第一代的人工智能行业专家,都是出自于北京、杭州跟深圳这三个城市,是因为当时最早应用人工智能技术的公司是一些互联网公司,能够产生大量的数据,而基于这些数据就能够得到一些立竿见影的效果。第二波,尤其是在金融领域,它产生的价值会远超之前一代互联网公司所产生的人工智能的价值。再往后就是实体世界的智能化,也就是当产生的数据不足以支撑商业决策时,就需要额外去收集更多的数据。最后是达到全自动智能化,比如自动驾驶是非常经典的案例,如果自动驾驶能够实现。
“除了互联网公司产生的大量数据之外,目前我们极端的看好在金融行业,尤其是量化投资这个领域人工智能可以带来的一些颠覆性的影响。” 冯霁表示。
他认为,人工智能对计算机行业带来了本质性的改变。随着交易场景的复杂化跟任务的艰巨化,有的时候基于专家规则的算法并不能支撑所面临的业务,那么利用数据+机器学习的方式就能够自动生成一些算法。这是对软件工程这个行业非常重要的变革。
人工智能在量化交易领域的应用,冯霁认为有以下几点:
第一个是对于高频这个领域,其本质是去寻找市场微观结构的一些不规则的地方。比如说是在K级别的数据场景下,能不能捕捉到一些价格的不合理性。目前人工智能可以做到的就是在纳秒级别去捕捉市场微观的结构的不合理性,并且最快的速度获得相应的利润。
第二个就是所谓的非线性多因子模型,在较为高频的期货市场上,本质是非线性的动态系统,也就是说在非常高频的事件中,大部分的情况都并不是线性模型能够捕捉到的。人工智能在最近这几年,本质上也是建立一个数据驱动的非线性多因子的模型,能够帮我们更好地去捕捉市场微观结构的动态。
第三个是优化算法。我们其实能够用到人工智能,尤其是机器学习技术中的很多非通用化的技术,帮助我们把一个非常复杂的数学任务,快速地能够至少得到在有限时间内,算到你想求到的最优的解。
第四个是智能回测。现在人工智能技术已经能够支撑我们,相当于去产生一些大量的平行宇宙,在这些平行宇宙里,数据质量就好像是市场中可以被发生的那样,用数学的话说就是你可以建立这样的分布,这个分布中你能做无数次采样,每次采样都是金融市场可能的历史能量宇宙。
在这种方式下,你所做出来的回测也好,沙盒实验也好,能够更有效地去指导你做一些真正的实盘的验证。本质上它用互联网的话说是对A/B测试更好的升级,目前这件事情人工智能也可以帮助我们达到。
最后一个就是算法交易执行。目前所知大部分的券商还是期货公司,用的就是一些非常简单的规则,来帮助我们去执行。但其实是可以基于一些技术把它做得更好的,比如现在有很多创业公司,本质上就是在帮助一些经纪商去取代一些算法,做更有效的算法交易执行。这个本身其实就是一个个体跟环境之间的交互,本质上就是一个强化学习的任务,也是目前人工智能能够做到的事情。
来源:金融界