BigQuant 人工智能量化投資平臺(tái) 是一站式的Python+機(jī)器學(xué)習(xí)+量化投資平臺(tái)，對(duì)人工智能量化投資感興趣的朋友可以直接打開瀏覽器進(jìn)一步學(xué)習(xí)研究。

1. 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于交易領(lǐng)域的影響

交易領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，通常是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)來(lái)實(shí)現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他學(xué)習(xí)方法鑒別、分析、預(yù)測(cè)特征或者因子，這些特征、因子具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值，可用于構(gòu)建盈利交易策略。在金融市場(chǎng)上，人工智能將取代人執(zhí)行交易。

盡管以人工智能為基礎(chǔ)的策略應(yīng)用日漸廣泛，但由于傳統(tǒng)認(rèn)知問(wèn)題，大多數(shù)交易員還在使用傳統(tǒng)方法。人工智能的發(fā)展需要新的工具與人才投入。

人工智能的發(fā)展不僅僅局限于制定交易策略，同樣也應(yīng)用于開發(fā)流動(dòng)性搜索算法，生成投資建議等。隨著人工智能的發(fā)展，參與交易和投資的人數(shù)將會(huì)慢慢降低，屆時(shí)市場(chǎng)也會(huì)更有效，更穩(wěn)定，盡可能避免人類主觀意見(jiàn)的影響。對(duì)于這樣的未來(lái)，我們將拭目以待。

2. 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于阿爾法收益的影響

在AI科技應(yīng)用于市場(chǎng)的早期，對(duì)于了解新科技并能管理風(fēng)險(xiǎn)的人們存在巨大機(jī)會(huì)。目前基于AI產(chǎn)生的策略，產(chǎn)生的問(wèn)題之一就是模型有可能會(huì)比隨機(jī)產(chǎn)生的模型效果還要差。作者想要表達(dá)的是，傳統(tǒng)技術(shù)分析是一種無(wú)利可圖的交易方式，特別是在期貨和外匯市場(chǎng)，長(zhǎng)期盈利很難實(shí)現(xiàn)。但在短期內(nèi)，運(yùn)氣好的交易者會(huì)在杠桿市場(chǎng)中獲取巨大利潤(rùn)，而他們將原因歸咎于策略和能力，而不是運(yùn)氣。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)將改變這一局面。擁有糟糕人工智能交易策略的交易者會(huì)很快被市場(chǎng)淘汰，留下的會(huì)是穩(wěn)健性的交易者。屆時(shí)，到底是人工智能交易員還是大型投資者勝利，猶未可知。

特別需要提到的是人們對(duì)于本領(lǐng)域的誤解：有些人認(rèn)為最重要的是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，這是不對(duì)的。真正有價(jià)值的是使用的預(yù)測(cè)因子或特征。目前機(jī)器學(xué)習(xí)的專業(yè)人士都在使用相同的預(yù)測(cè)因子，嘗試以迭代的方法開發(fā)不同的模型，希望產(chǎn)生良好的結(jié)果，但最后都因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差而失敗。作者的研究表明，使用簡(jiǎn)單的分類器，例如二元邏輯回歸就可以檢測(cè)一組預(yù)測(cè)因子之間否具有可產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值的聯(lián)系。因此，成功的關(guān)鍵在于特征工程，這是一門藝術(shù)與科學(xué)相結(jié)合的學(xué)科，需要知識(shí)，經(jīng)驗(yàn)和想象力才能發(fā)現(xiàn)具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的特征。只有少部分專業(yè)人士能夠做到這一點(diǎn)。

3. 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于技術(shù)分析的影響

依賴于價(jià)格和成交量的分析方式大多屬于技術(shù)分析的范疇，這種傳統(tǒng)的、基于圖表形態(tài)、技術(shù)指標(biāo)的技術(shù)分析方法并不是有效的投資方法。

在作者看來(lái)，技術(shù)分析方法正在慢慢過(guò)時(shí)。交易的未來(lái)在于處理信息，實(shí)時(shí)開發(fā)和驗(yàn)證模型。未來(lái)的對(duì)沖基金將不會(huì)依賴于圖表分析。一些交易員仍然會(huì)這樣做，因?yàn)樗麄兲幱谶^(guò)渡的邊界，舊的方式與新時(shí)代相交匯點(diǎn)。許多不熟悉人工智能的交易員將發(fā)現(xiàn)他們很難保持競(jìng)爭(zhēng)力，并會(huì)選擇退出。

4. 新交易技術(shù)時(shí)代的贏家與輸家

AI 會(huì)改變交易市場(chǎng)狀況，取代投資顧問(wèn)的位置，可在線咨詢投資建議，證券推薦等。

現(xiàn)在有很多學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，AI和交易的資源，但大多數(shù)交易員都無(wú)法完成這個(gè)轉(zhuǎn)變，95%的交易員會(huì)被淘汰。

未來(lái)將會(huì)有很多人工智能投資顧問(wèn)，如何挑選一個(gè)適合特定需求的投資顧問(wèn)將會(huì)成為具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

對(duì)于不熟悉AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的人們，與該領(lǐng)域的專業(yè)人士交流將比自己埋頭看書要有效得多。

Michael Harris很多觀點(diǎn)，我們有一致的見(jiàn)解：

我們需要更好的AI工具和服務(wù)

微軟/Google等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在10年前就開始使用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。在量化投資等行業(yè)，普遍還在用著幾十年前的過(guò)時(shí)的分析方法。AI人才缺乏，技術(shù)門檻高，把很大部分人擋在外面。BigQuant，面向量化投資領(lǐng)域的AI平臺(tái)，希望通過(guò)我們團(tuán)隊(duì)多年的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和投資經(jīng)驗(yàn)，能將AI的使用門檻降到最低，讓每一個(gè)投資者都能使用。

特征工程是關(guān)鍵

是否有了AI，我們就什么都不用做了。答案是否定的，至少在可見(jiàn)的未來(lái)，在弱人工智能時(shí)代，AI還不能達(dá)到這樣的水平。AI是工具，在量化投資上，因子/特征代表了投資者的領(lǐng)域知識(shí)和領(lǐng)域積累，好的因子/特征和AI結(jié)合才能發(fā)揮最大的價(jià)值。在BigQuant上，我們提供了AI算法、金融數(shù)據(jù)和大規(guī)模算力，讓投資者可以專注在因子/特征的發(fā)掘和創(chuàng)新上，重復(fù)和大數(shù)據(jù)計(jì)算工作讓AI來(lái)輔助完成。

以前賺錢的人在未來(lái)不一定能賺錢

文章提到很多投資者靠運(yùn)氣在短期內(nèi)能賺錢，并歸結(jié)于自己的能力。我們分析了過(guò)往大量投資者和基金的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)，深表認(rèn)同。很多投資者在短期內(nèi)能盈利甚至大幅跑贏市場(chǎng)，但能在市場(chǎng)上長(zhǎng)期盈利的鳳毛麟角。只靠運(yùn)氣，是不能在這個(gè)市場(chǎng)上長(zhǎng)期存在的。技術(shù)和時(shí)代在進(jìn)度，投資者需要緊跟技術(shù)的趨勢(shì)，才能立于不敗之地。在數(shù)據(jù)時(shí)代，AI即未來(lái)，擁抱AI的人才能贏得未來(lái)。

原文：《AI和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)量化交易領(lǐng)域的影響 》

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總結(jié)

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