AI+量化出资,新引擎带来新动力

时间:2019-06-09 11:26:12  来源:龙翔网

【龙翔网修改】

原标题:AI+量化出资,新引擎带来新动力

“我只信赖黑板上的数据!”这是前期电视剧《大年代》中一句经典台词,主人公方展博正是由于这些数据支撑,通过剖析选出了或许具有最大收益的股票,终究以技能流打败了运气度。方展博之所以能在风云变幻的股市中押对宝,离不开他那一黑板又一黑板的数据核算,这能够被认为是金融出资范畴量化买卖的开端体现办法。

跟着IT技能的快速展开,使用核算机技能从巨大的数据中核算出能带来超量收益的多种“大概率”事情,以先进的数学模型代替人为的片面判别,并根据这些事情拟定组合战略主动完结买卖,就是现在量化买卖的干流办法。其规范装备是一个金融剖析师和一个程序员,剖析师担任拟定战略,程序员则将战略代码化,接入到买卖程序中。量化买卖在必定程度上进步了出资功率,减少了出资者心情动摇的影响,不少金融企业都有所进入,但它更多地会集在数据开掘层面,常常只能处理单一品种数据,没有针对金融出资范畴数据的特色做相应的建模,远未能做到智能出资。

微软亚洲研讨院院长洪小文为华夏基金总经理李一梅颁布立异汇会员证书

现在,数据量的指数级添加、数据类型的日益增多,因子挑选、数学模型也越来越杂乱,传统的量化买卖系统现已难以应对一切类型的海量数据。而这恰恰是人工智能技能最拿手的使用场景:海量数据、需求很多实时的核算、杂乱逻辑牵涉的多个时变因子和模型……华夏基金在这样的大布景下开端了与微软亚洲研讨院的协作,并成为了微软亚洲研讨院“立异汇”的榜首批会员,两边敞开了人工智能在金融出资范畴的深度协作。

确认量化买卖,由人工智能驱动数字化转型

微软亚洲研讨院“立异汇”是一个会聚立异才智、经历和技能的渠道,旨在以微软亚洲研讨院的顶尖科研才智和微软丰厚多样的立异技能为根底,与不同职业、不同范畴的实际需求接轨,借科技之力协助企业和组织进步生产力和商业价值,并推动职业完成立异展开。跟着人工智能所推动的数字化转型步步晋级,“AI+职业”正成为不行忽视的革新力气,而微软亚洲研讨院“立异汇”的切入点正是“AI+职业”。

华夏基金总经理李一梅

华夏基金总经理李一梅表明,“人工智能是推动金融革新的重要技能,怎么开掘人工智能与金融职业的结合点是一项严重课题。微软亚洲研讨院在人工智能范畴有多年的堆集,华夏基金也一向在探究人工智能在金融出资方面的使用时机,现在两边在量化出资方面的协作效果远超预期。未来,华夏基金期望与微软亚洲研讨院持续深化协作,进一步推动人工智能与金融出资职业的深度交融,更好惠及广阔出资者。”

相比较而言,人工智能的技能使用还处于初期,不像云核算、大数据等那样具有不少老练的职业解决方案,一切技能的职业落地都需求从零开端探究。华夏基金董事总经理、数量出资部行政担任人张弘弢介绍道,“近两年,让人工智能完成爆发式添加的图像识别、语音常识、NLP(自然语言处理)等方面的使用,都相对处于闭环环境,且特征显着、规矩固定,关于机器而言更具逻辑性,所以更简单使用人工智能技能去支撑相应场景。但在金融出资范畴,由于有更多人参加,任何行为的介入都或许会改动其他行为,一起出资者和出资结构也在不断改动,这让逻辑决议计划与呼应进程愈加杂乱,对人工智能的落地提出了更大应战。这也是为什么华夏基金挑选与微软亚洲研讨院进行协作,华夏基金在立异技能拓荒方面一向走在职业前列,在人工智能方面,咱们期望凭借微软亚洲研讨院多年堆集的前沿人工智能技能和科研效果,去进步华夏基金的智能出资才干,进步出资功率,甚至改动财物办理职业的办理方式。”

华夏基金在2017年就开端了与微软亚洲研讨院的深度协作,两边挑选人工智能在财物办理事务范畴的切入点时,关于研讨方向、使用场景、适用算法、数据源剖析等方面进行了很多的研讨和评论,堆集了较为丰厚的经历,一起逐步开端聚集于或许做出效果的范畴。在很多研讨与测验后,两边挑选了在量化出资——多因子选股这个范畴打开协作,由于每一支股票都有很多的前史和实时数据可供人工智能学习、建模和验证。多因子选股是最经典的选股办法,由金融企业中心数据所驱动,包含市盈率、市净率、市销率等作为选股规范。传统的量化出资会从这些数据中开掘α(Alpha)因子,然后对这些因子进行线性等办法加权,通过组合优化,终究构成一个多因子的优化组合,估计能够打败基准指数。

财物办理中现在的主动量化、指数增强型产品大多选用这种多因子模型,在建模进程中存在必定的片面性,并且同业中根本都选用相似的信号开掘办法,简单导致因子拥堵和失效的状况呈现。跟着企业数据量与数据类型的添加,传统办法已不能统筹一切数据,有些半结构化和非结构化数据无法得到有用使用。而这些问题关于人工智能来说,都是天然的优势地点。在华夏基金与微软亚洲研讨院互派团队进驻对方实验室进行密切协作之后,两边探究出了“AI+指数增强”的战略。

AI+量化出资:多模型聚合,

让出资战略最佳

“AI+指数增强”的办法有时机开掘出与传统出资办法低相关性的出资组合,然后完成金融企业的差异化竞赛。“AI+指数增强”战略首要触及两项中心人工智能技能:时空卷积神经网络和时变注意力模型。

首要,使用时空卷积神经网络开掘出原始的量价数据在时间序列维度和空间截面维度的方式,并使用这些方式组成有意义的因子,根据这些抽取出来的因子,一起把他们放到神经网络和梯度决议计划树(GBDT)等若干个模型上运转,得到相应的复合因子。

其次,使用时变注意力模型将所得到的多个复合因子进行动态聚合,终究生成一个愈加习惯商场改动的α信号,以找到整体功能最好的战略。详细而言,研讨员们先使用无监督学习的办法构建了主动识别商场状况的模块,并将这一模块识别出的动态商场信息注入届时变注意力模型,使其能够有用取得在不一起期各个因子的动态有用性,然后进行更精准的因子模型聚合,给出最佳的出资战略。

“AI+指数增强”办法一方面能够充沛使用大规模的原始数据,从中主动构建对学习方针最有价值的因子;另一方面能够完成因子的非线性复合,开掘出更丰厚的信息,并且能够动态调整改换因子聚合办法以习惯商场的动态性。微软亚洲研讨院副院长刘铁岩表明,“金融商场中的数据是一向改动的,数据与模型就好像鸡生蛋和蛋生鸡的问题相同,无法确认谁先存在。而机器学习使用实时改动的最原始数据,能够实时发现改动的因子,及时抽取α信号更改组合模型,时间保证出资公式是当时最佳,避免了人工核算公式的滞后性,以及不断失效的问题。”

量化买卖“中心引擎”更新换代

使用根据人工智能的量化买卖模型,华夏基金的指数增强型产品在沪深300、中证500指数上都取得了非常好的收益测验成果。在2016年到2018年的前史回测中,该模型在同类产品中的体现遥遥领先:在操控违背度、约束成分股的前提下,沪深300指数增强成绩能够排到可选竞赛组第二位,中证500指数增强成绩则位列可选竞赛组的榜首名。

如下图中证500指数增强战略回测阶段年化收益和年化危险的比照。赤色圆圈中的数据点为当时的人工智能战略,从纵轴年化超量收益的维度来看,当时战略要高于同业竞赛组的水平。而从战略斜率(信息比率)散布来看,当时战略也在同业竞赛组中处于榜首队伍,人工智能模型组合的收益危险特征整体归于高收益、高信息比率战略。

每个点代表了一只同业指数增强产品,横坐标为战略年化超量收益动摇率,描写战略危险;纵坐标为战略年化超量收益率,描写战略均匀报答;图中虚线分别为信息比率为 1、2、3 的危险收益水平,斜率越高的数据点代表更高的战略信息比率,即在相同的危险水平上,战略获取超量收益的才干更强。

更重要的是,2019年3月华夏基金测验将该战略在实盘中进行运作。截止现在,实盘运转的两个战略在同业可比指数增强基金中一直排名前列。“用‘AI+指数增强’的机器学习模型去代替传统的量化买卖办法,让华夏基金的量化买卖系统完成了中心引擎的更新换代,好像轿车更换了发动机相同,实在迈进了智能出资年代”,张弘弢表明。这也意味着AI+金融出资有了深度交融的新起点。现在,人工智能模型与华夏基金的出资战略非常符合,与华夏基金的其他“部件”也协作杰出,无需改动事务和操作方式,人工智能就能够在智能出资范畴带来革新。

AI战略研讨协作新方式

张弘弢坦言,作为微软亚洲研讨院“立异汇”成员中榜首批吃螃蟹的企业,华夏基金与微软亚洲研讨院的协作不只让华夏基金的数字化转型从“互联网+”走向实在的人工智能驱动,从战略研讨层面让人工智能在金融出资范畴得以大展拳脚,与此一起,两边还探究出了一套“AI战略研讨协作方式”。

职业专家与人工智能科学家充沛信赖,是人工智能成功落地的要害。在协作中,我们都是对等的协作,职业专家和核算机科学家都是运动员,都要上场。并且两边还需求充沛的信赖,有共同的敞开心态(Open Mindset)和符合的气场(Chemistry)。只要这样的协作状况,才干让职业专家定心教授职业洞悉、共享实在事务数据,让研讨员们能够充沛奉献模型、算法以及调参技巧等。微软是一家渠道公司,不会与任何职业企业发生竞赛联系,这也是“立异汇”成员企业能够充沛信赖微软亚洲研讨院的根底。

微软亚洲研讨院副院长潘天佑表明:“数字化转型已成为企业的遍及认知,由人工智能驱动的数字化转型将为企业发明共同的竞赛优势。通过一年多的展开,微软亚洲研讨院‘立异汇’为各职业的成员企业建立了愈加广泛和深化的协作枢纽,成为高效的跨职业交流渠道,让立异的技能和思想助力企业在数字化转型的‘终究一公里’锋芒毕露。跟着更多成员企业的参加,‘立异汇’将把更多职业专家与人工智能科学家会聚在一起磕碰和探究更多或许,建立各职业的人工智能遍及前锋。”

AI与金融的磕碰,未来有无限或许

跟着华夏基金与微软亚洲研讨院“立异汇”协作的进一步深化,两边还将持续开掘人工智能在金融出资范畴的潜力。短期来看,模型的动态更新和交融、针对特定产品做定制化模型规划都是能够当即展开的研讨方向;长时间来看,根据多频度和多维度信息的α构建、智能危险操控、智能算法买卖、智能对冲战略等等,都是人工智能能够发挥作用的范畴。

现在微软亚洲研讨院与华夏基金的研讨协作是在金融出资范畴,跟着协作的不断深化,未来在出资环节落地的人工智能使用场景将会越来越多。微软亚洲研讨院多年来在个性化引荐、自然语言处理、数据智能等范畴的人工智能技能堆集,无疑将拓荒另一片新式的AI+金融使用范畴。
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