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量化投资:“人工智能”这样处理非线性复杂问题

时间:2017-11-27 08:50来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
可以预见,在将来相当长的一段时间里,将是人和机器融合模式。对 量化投资 来说,将会是分析师们的智慧和人工智能的相融合。人脑的经验常识、情感思维、抽象思维是目前的AI不具备的,但AI的计算能力和模糊运算是人脑不能企及的。那么,AI+量化投资模式,有可

  可以预见,在将来相当长的一段时间里,将是人和机器融合模式。对量化投资来说,将会是分析师们的智慧和人工智能的相融合。人脑的经验常识、情感思维、抽象思维是目前的“AI”不具备的,但“AI”的计算能力和模糊运算是人脑不能企及的。那么,“AI+”量化投资模式,有可能会成为未来人工智能应用于量化投资中的发展方向。

  人工智能在金融领域已经逐步从探索走向应用:从金融大数据到智能投顾、智能投研,这些都是在不断取得新的应用进展。依托于数据信息和计算机的发展,“AI+”的模式将给投资研究带来更多助益。未来,将在“AI+”量化投资中探索出更多的想法及应用。

  

量化投资非线性投资

 

  现国内有多家私募基金、公募基金、资管等纷纷试水,在积极设立或筹备相关研究部门和团队,运用“AI”辅助投资决策。如,华夏基金与微软公司合作,在亚太地区设立微软亚洲研究院,就是在开展 人工智能与金融服务领域的应用的战略合作研究。还有些与互联网公司合作的机构,在积极研究布局,以便更好的融合人工智能技术的主动量化基金。

  通过建立各种数学模型,在各种金融数据中试图找出市场的规律,再加以利用是传统的量化投资的策略。力所能及的模式还有可能接近某一个局部的最优,而真正的全局最优解,或许还在我们的经验认知之外也不一定。“人工智能”能探究比较复杂的非线性的规律。在模型上,弥补了思维模式的单一的人脑逻辑;在计算能力上,能够实现海量数据的挖掘。

  

人工智能在量化投资方面的优势

 

  不过,在国内“AI”的应用仍有一定的局限性。目前,“AI”在国内主要用于用户画像与辅助决策上。将来有望在“AI+”的量化投资模式落地,在传统量化投资思想基础上,恰当地运用一些“AI”算法,贡献出有益的投资决策。长期来看,全面“AI”还很遥远。这一方面是因为,“AI”学习的效果和数据质量有非常大关系。我国A股市场发展的时间不长,数据量不是十分充足,噪声也相对较多,折让“AI”在学习效果上显得不够稳定。另一方面,“AI”脱离人类经验的完全强化学习,目前仅在有特定约束条件的环境下成功运用,离普适还有相当距离。强化学习、深度学习等技术仍需要GPU、TPU发展的支持。

(责任编辑:admin)
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