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[導讀] (文章來源:百家號) ? ? ? ?人工智能領域一直在不斷挑戰(zhàn)自我以達到某一單方面能力超越人工的目的。利用人工智能技術進行金融數(shù)據(jù)的分析以期更好的投資回報,讓金融投資者也注重人工智能技術的應

(文章來源:百家號)
? ? ? ?人工智能領域一直在不斷挑戰(zhàn)自我以達到某一單方面能力超越人工的目的。利用人工智能技術進行金融數(shù)據(jù)的分析以期更好的投資回報,讓金融投資者也注重人工智能技術的應用。但是,研究表明人工智能并不能很快取代人工的投資分析,它能做的是改進現(xiàn)有的戰(zhàn)略。

人工智能是一組相互關聯(lián)的技術的總稱,包括機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習工具,這些工具可以理解龐大且不斷增長的數(shù)據(jù)。實驗表明人工智能是一個可以讓一個好的投資組合變得更好的工具,特別是在投資組合構建方面。 在一項海外的實驗中,研究人員分析了740家公司在2004年至2018年間發(fā)表的70000篇新聞文章,利用對新聞數(shù)據(jù)的分析來預測市場發(fā)展的規(guī)律,而且效果會越來越好。

但是人工智能數(shù)據(jù)智能對市場進行趨勢性分析,并不能進行量化分析。

為什么人工智能能夠改進和增強現(xiàn)有的投資方法,卻難以創(chuàng)造全新的戰(zhàn)略?首先,金融市場沒有產(chǎn)生足夠的數(shù)據(jù)來充分利用人工智能和機器學習:人工智能在數(shù)十億個數(shù)據(jù)點而不是數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點上發(fā)揮最大作用。例如,股票市場數(shù)據(jù)幾十年來只能產(chǎn)生不到400萬個數(shù)據(jù)點。

此外,人類比任何機器學習工具都更擅長在非常小的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式。 那是因為人類更擅長遷移學習,利用現(xiàn)實生活中的直覺、經(jīng)驗和背景將知識從一種情況應用到另一種情況。例如,一臺機器可以根據(jù)多年的股價數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個信號來給出買賣股票預測。然而,當該公司任命新的首席執(zhí)行官時會發(fā)生什么?對于一個算法來說,領導能力的改變作為一個數(shù)據(jù)點被考慮到價格中。而對于人類來說,就會對該改變對市場的沖擊做分析。

報告指出,如今的數(shù)據(jù)“可能是大多數(shù)資產(chǎn)管理公司中優(yōu)化程度最低的資源?!倍嗄甑娜斯ぶ悄芙?jīng)驗發(fā)展告訴我們,人工智能在資產(chǎn)管理中的最佳用途是逐步改進現(xiàn)有的投資流程和方法。

人工智能可以幫助確定一個由100只股票組成的群組,這些股票在統(tǒng)計上表現(xiàn)出某些特征,而一個人的投資組合經(jīng)理可以通過根據(jù)背景和經(jīng)驗將潛在的危險排除在該群組之外來提高業(yè)績。最終的結(jié)果是傾斜投資組合,偏向統(tǒng)計上表現(xiàn)最好的股票,同時減持概率較低的股票。所以人工智能技術可以幫助決策,但算法的實踐需要持續(xù)的人工監(jiān)督。

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