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通联数据CEO王政: AI赋能金融 打造人机结合的智能投资范式

时间:2019-09-19

在输掉了Go and Man和德州扑克的扑克世界之后,许多人开始对人们是否会被机器取代感到恐慌。但目前,人工智能的替代只发生在某些领域,人机协作是促进当今社会发展的主旋律。在投资领域,随着人工智能的广泛和深入的使用,人机结合的智能投资管理系统使投资更加高效。

在投资领域,像巴菲特这样的投资大师专注于基础分析,很少使用系统模型,而西蒙斯等量化大师则依赖于严格的定量模型,放弃了人类的情感。在通联数据首席执行官王铮看来,两者各有优势和特色。如何将专家经验与机器学习相结合是人工智能的关键应用。

“无限可能的直连世界”2019年世界人工智能大会刚刚结束。对于“连接”这一主题,王铮表示,通联数据的智能投资是利用技术连接各行各业的数据和知识。

从量化投资到智能投资

普通基金经理如何做出投资决定?一般来说,主要是通过阅读财务报告,现场调查,通过对上市公司的了解来判断股价走势。这不可避免地充满了主观情绪和情感色彩。定量策略的优点在于,除了交易模型是由人脑设计的,从订单到利润,所有操作都由计算机完成。在交易过程中没有任何人的情感干扰。

事实上,在投资领域使用技术并不新鲜。早在20世纪60年代,当计算机刚刚开始流行时,麻省理工学院的一位教授试图在他们的投资中引入算法。随着人工智能技术在投资领域的应用,智能投资的概念逐渐显现。

“定量投资过程更加凝固,人们完成模型后,让机器帮助我们完成任务,它没有自学和升级的能力。在智能投资的时代,机器有能力学习。我们为机器提供信息和知识。他们会记住并根据不同的情况不断调整和改变。王铮说。

换句话说,在智能投资中,是做出投资决策的机器,机器将根据场景的变化动态地做出决策。它不像人类那样主观,但比量化投资更灵活。

“在目前的技术水平上,我们无法通过机器完成所有工作,因此人们需要提供大量的小数据分析结果。”王铮说,这是因为人们对事物的判断是非常直接的,而机器学习需要大量的样本。因此,在金融科学技术的应用中,我们首先需要将所有行业划分得更加细致,在每个子领域,我们都需要专业人士来指导和培训机器。 “然后,通过连接数据的技术平台,将机器和人类知识的能力结合起来,充分发挥机器在大数据处理中的效率和及时性,以及人体分析和小数据判断的能力。 “

具体而言,该平台包括四个关键环节:数据采集和处理,模型构建,研究和分析,组合和风险管理。在每个链接中,大数据和AI的应用是不同的。例如,在数据处理级别,首先,我们需要按机器收集各种数据。数据采集后,我们需要使用机器学习,自然语言处理,图像识别等技术来处理图片和文本数据。然后,在构建模型时,我们需要使用知识图等前沿技术构建完整的处理数据系统进行分析和研究。最后,要建立人机整合的研究能力。

建立个性化的智能投资能力

那么,哪些元素应该包含在一个好的投资组合管理机器中?王铮认为,主要从四个方面来考虑。首先是预测盈利能力,它是基本面和量化的结合,用于预测股票或债券的回报。第二是风险管理能力。每个目标的风险有时可以量化,有时难以量化。这些都需要实时监控。第三是成本管理能力。所有投资都有成本,成本对投资有很大影响,特别是在高频交易中。第四是自我评估能力,它衡量投资的哪些方面做得好,不好,找到强弱点,连续迭代,机器自动调整。

通联数据智能投资平台是一站式全流程智能投资服务平台,旨在帮助客户构建个性化的智能投资能力。

通联数据目前为2,000多家资产管理机构提供服务,包括公开发行,私募,经纪,银行融资子公司,保险资产等。其中,通联数据负责建立智能投资管理系统,通过人机交互帮助企业提高投资效率和投资能力。

例如,为了研究在香港股票市场上市的腾讯,该机构将分析公司的收入和收益以预测股票价格。在收入方面,腾讯涵盖广泛的业务范围,包括广告,游戏,音乐和投资。每个业务线都有大量数据需要获取。机器最擅长的是收集和处理数据,并通过分析大数据分析每个业务线的收入和增长趋势。通过将人工分析逻辑与机器处理数据的结果相结合,可以预测腾讯的收入水平。通过类比,从营收到的利润,从利润到估值,从估值到股票价格,每一步都是人机整合的结果。

“根据我们之前的预测结果,真实价值的预测误差为7.6%,而卖方分析师的预测误差为15.5%。人机组合比纯人类预测更接近真实价值。”王铮说。

目前,通联数据的投资和研究主要以二级市场为基础,但行业和宏观的分析框架也适用于一级市场。 “只说,主要市场的公共信息较少,数据更难以获得,但它也强调了从各种渠道获取大数据的优势。”王铮说。

投资涉及各行各业,每个行业都有自己的独特性。因此,在收集数据时,打开渠道非常重要。通联数据主要以三种方式收集海量数据。一种是通过开放渠道收集数据;另一种是与垂直数据服务组织合作;第三是从专业数据提供商处购买数据。

“跨境”人才至关重要

对于通信数据,第一个主要核心优势是专家经验和机器学习能力的结合。只有深入了解投资本身并积累丰富经验,才能建立有效的智能投资体系。其次,要完成专业投资分析,数据是必不可少的材料,数据需要积累一段时间。在过去的几年里,通联数据不断收集,整理和整合了大量的基础数据,为以后的投资研究奠定了坚实的基础。最后,通联数据通过技术手段实现人机合作。通过这种方式,智能投资平台不仅可以构建机器,还可以为各种金融机构提供支持,允许金融机构将他们的专业知识输入系统,并帮助他们培养个性化的投资系统。

要做到这一点,专业人士必不可少。据报道,通联数据在金融和技术人才中的比例非常高,通联数据特别关注“跨国人才”。 “我们重视的不是了解金融或了解技术,而是培养跨境人才。许多员工在首次进入职位时可能处于算法的背景中,但他必须学习很多专业知识在工作中,例如定量交易,基本面分析等。“王铮进一步说:“与此同时,对于研究人员和基金经理等金融专业人士来说,他们对技术的理解也非常重要,因为一旦他了解了这项技术,他就知道原创作品的一部分是如何运用技术的。实现这一目标的方法也有助于我们更有效地通过机器增加投资能力。“

王铮着眼于行业的未来,认为跨境人才的培养将变得越来越重要。只有了解专业技术和技术技能,才能使智能投资更好。

(文章来源:第一财经日报)

(编辑:DF512)

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