基于人工智能的量化投資分析與應用

目錄人工智能給量化公司帶來哪些競爭優勢？為量化投資提供服務金融科技公司量化投資的智能化趨勢人工智能在量化策略設計中的地位3人工智能給量化公司帶來哪些競爭優勢？量化投資公司的競爭力更多的信息（網絡爬蟲獲得信息，人工智能所能處理的非結構化信息）更及時的信息（對于同樣的信息，誰先獲得誰具有優勢，這對算法的速度提出了要求）對信息的正確解讀（金融邏輯）5人工智能能提供網絡爬蟲獲得更多的信息人工智能可以處理非結構化信息（文字識別、圖像識別、語音識別，要求處理的越快越好）處理信息的算法6Twitter預測股價人工智能的提供更多非結構化信息Remote

sensingMetrics

是一家衛星情報分析公司，通過遙感衛星記錄商場客流量。-衛星追蹤星巴克、沃爾瑪的人流數據和車場車輛變化-通過停車場的監控數據、公司對賣場的客流量、市場份額、競爭對手情況進行分析。-并以周度、閱讀或季度頻率向客戶發送報告。2021年，twitter推送新聞稱兩顆炸彈在白宮爆炸，標準普爾下跌1%，美國大量的對沖基金使用twitter的數據進行自動化的交易人工智能可以提供非線性算法（AdaBoost)動態模型的選股機制能夠對復雜多變的股票市場做出及時的反應，從而能夠更加貼近市場的最新變化。傳統多因子模型無法對市場風格變換做出反應按照因子值大小對股票排序根據排序確定個股權重構建投資組合AdaBoost對傳統非線性因子的改善算法中每一層的弱分類器本質上是把原本非線性的區分能力進行了線性化MACD因子9、人的價值，在招收誘惑的一瞬間被決定。2023/2/32023/2/3Friday,February3,202310、低頭要有勇氣，抬頭要有低氣。2023/2/32023/2/32023/2/32/3/20234:35:16PM11、人總是珍惜為得到。2023/2/32023/2/32023/2/3Feb-2303-Feb-2312、人亂于心，不寬余請。2023/2/32023/2/32023/2/3Friday,February3,202313、生氣是拿別人做錯的事來懲罰自己。2023/2/32023/2/32023/2/32023/2/32/3/202314、抱最大的希望，作最大的努力。03二月20232023/2/32023/2/32023/2/315、一個人炫耀什么，說明他內心缺少什么。。二月232023/2/32023/2/32023/2/32/3/202316、業余生活要有意義，不要越軌。2023/2/32023/2/303February202317、一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。2023/2/32023/2/32023/2/32023/2/3用分類樹方法預測股票是否高送轉非參數方法根據數據自動生成最優分類樹

“樹枝”具有較低相關性，防止“過度擬合”9、人的價值，在招收誘惑的一瞬間被決定。2023/2/32023/2/3Friday,February3,202310、低頭要有勇氣，抬頭要有低氣。2023/2/32023/2/32023/2/32/3/20234:35:16PM11、人總是珍惜為得到。2023/2/32023/2/32023/2/3Feb-2303-Feb-2312、人亂于心，不寬余請。2023/2/32023/2/32023/2/3Friday,February3,202313、生氣是拿別人做錯的事來懲罰自己。2023/2/32023/2/32023/2/32023/2/32/3/202314、抱最大的希望，作最大的努力。03二月20232023/2/32023/2/32023/2/315、一個人炫耀什么，說明他內心缺少什么。。二月232023/2/32023/2/32023/2/32/3/202316、業余生活要有意義，不要越軌。2023/2/32023/2/303February202317、一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。2023/2/32023/2/32023/2/32023/2/3人工智能在學術界的應用媒體語氣會影響股票收益嗎？——基于互聯網媒體的經驗證據-數據：51家國內主流互聯網媒體最新A股上市公司的新聞報道-方法：運用計算機信息抽取和自然語言處理技術，-邏輯：將媒體新聞劃分為正面、中性和負面報道，考察媒體語氣對股票收益率的影響。

姜富偉管理層情緒與資產定價（JFE

已接收）-數據：上市公司財報和電視電話會議文本文檔-方法：使用文本大數據挖掘方法掃描數據-邏輯：提取公司財報和電視電話會議文本文檔里隱含的積極或消極情緒信息，構建反應經理人情緒狀態的經理人情緒指數。為量化投資提供服務的金融科技公司商業模式金融科技提供量化投資服務的業態金融科技公司提供的量化投資服務C端的策略回測平臺優況、聚寬、米寬、大寬（量邦科技）、點寬提供了傳統的金融信息與易用的系統策略保密性無法保證在C端無法實現商業利益，部分平臺提供給券商研究所用于策略報告的撰寫，無法進入量化基金市C端的期權交易平臺小期旺期權更易懂、投入更低提供了散戶投資期權的機會金融科技公司提供的量化投資服務C端的智能投顧-為散戶提供擇股服務-為散戶提供擇時服務-散戶更關注漲停股而不關注倉位B端的金融科技公司-FoF系統，提供基金遴選、資產配置量化分析（況客科技、數字動能）-投研系統，提供研究報告寫作系統和知識管理系統（

況客科技）-策略回測系統，提供本地的回測，解決了策略保密性的問題（

數字動能）-QuantEye

，提供關鍵詞搜索、熱度，及策略回測（拉普拉斯公司）-朝陽永續，提供一致預期數據優況回測平臺優礦，聚寬，中量網，大寬網，米礦等RentFinancitChapter9,Copyright?JohnC.Hull202219信富二級市場情緒指數若指數向上增加，說明市場看好，建議加倉若指數向下減少，說明市場看衰，建議減倉京東金融智能投資顧問智能投資顧問原理（基于BlackLitterman）：

問卷分數S風險容忍系數λ市場厭惡系數δ協方差矩陣Σ資產市值權重ωmkt

市場均衡收益∏=δΣωmkt

觀點收益Q觀點誤差Ω

觀點分布N～（Q，Ω）

新合成的收益分布Π＝Π＋τΣP′Ω＋τPΣP′?1(Q?PΠ)

主觀觀點2得到最優的權重Maxω′ER?λω′Σω

歷史收益京東金融智能投資顧問基于風險容忍能力系數

50分-110分資產配置分布對比圖

20%10%0%30%40%50%60%70%90%80%100%50分5.63157860分5.10526370分4.578947380分4.0526315790分3.5263157100分3110分2.473684美元黃金債券股票貨幣基金況客科技的FOF系統：資產配置功能況客科技的FoF系統：基金的風格分析QuantEye事件搜索關鍵詞：共享單車QuantEye事件搜索"共享單車"的熱度（新聞）走勢圖QuantEye事件搜索事件前后資產漲跌幅走勢圖對商業模式的反思先進的技術未必成就好成功的商業商業成功的前提必須為剛需必須有客戶支付意愿量化投資的智能化趨勢國內外量化基金虧損嚴重2021年10月13日，在紐交所上市的知名對沖基金城堡投資集團宣布，因連續虧損和撤資，公司將關閉其旗艦對沖基金堡壘宏觀基金（Fortress

Macro

Funds），并向投資者返還現金。對沖基金巨頭復興科技投資公司宣布，因為虧損嚴重，將旗下一只量化對沖策略基金——復興機構期貨基金（RIFF）清盤，并向投資者返還資金。美國貝恩資本Bain

Capital宣布將旗下的絕對收益資本對沖基金清盤，返還投資者所有投資。該基金截至2021年8月底虧損超過14%。2017年國內80%的量化基金都處于虧損，小市值因子階段性失效2021年以來諸多Alpha因子失效從收益來源看，對沖基金通常追求絕對收益，通過做多和做空一籃子股票獲取Alpha收益：指數基金被動跟蹤股票指數，在一個持續性的大牛市中，指數基金通常能為投資者提供穩定的beta回報，不過，alpha收益是很難獲取的，并且隨著對沖基金行業規模的不斷擴大，基金對alpha收益的競爭也越來越激烈，以最簡單的因子模型為例，2021年1月至7月，大部分股票因子都無法提供正的收益，這也是為什么對沖基金表現比較低迷的原因。10%6%5%-5%-8%-9%-9%-11%-15%-10%-5%0%5%10%15%規模因子股息因子估值因子波動因子收益因子報表因子成長因子動量因子2021YDT現代人工智能的突破AI與機器學習傳統編程機器學習人工智能六大應用Autonamy

自動化Optimize

complex

systems

優化復雜系統Understandingwhat’shappeninginpicsandvideos

理解圖片和視頻Understand

people

using

language

理解語言，理解人們Create

content

創建內容Making

prediction

做預測無用階級的出現人工智能引致的量化投資趨勢智能化：Fintech的興起給量化投資帶來了技術上的支持人工智能——非結構化式數據（文本、圖像、聲音等）→結構化式數據人工智能算法——線性的人工建模→非線性的建模元知識學習——用機器選擇不同的投資策略機構化：散戶慢慢被淘汰35人工智能對量化投資的影響人工智能會取代一部分基金經理，但不會全部取代人工智能的優勢費用更低廉

基于算法的量化投資速度更快和準確度更高人工智能的劣勢黑箱，缺乏金融邏輯需要大數據的支持，數據隱私、數據脫敏問題

量化投資是一門科技-AQR，D.E.Shaw,復興科技與城堡基金AQR（應用量化研究），CliffAsness研究——基于“系統的一致的方法”來構建投資組合四種風格——價值，動量，防守和持有風險平價策略，基于潛在風險而非資產類別的均衡配置D.E.Shaw（DavidE.Shaw）斯坦福的博士，哥倫比亞大學的計算機科學，計算生物學以及生物信息學教授一個投資于全球的技術開發公司，嘗試做其他公司認為不可能的，或者根本沒想過的事情復興科技（JamesSimons）石溪大學數學系主任量化交易，大數據分析，動態定價，電腦驅動城堡基金（KennethGriffin）高頻交易電子市場全球量化投資行業的新方向大數據系統+策略眾包（

/link?url=DSOYnZeCC_rsz34r-YGLDyY1WHfztAcUG_H1iKm2_78.&query=quantotian）人工智能+智能投顧-策略配置-另類化擇時人工智能在量化策略設計中的地位人工智能的應用領域人工智能高度依賴數據

人工智能對非結構化數據的處理

-文本

-圖像

-聲音

人工智能本質上是一種非線性算法

-非線性的擬合的好，但是不穩健

-可能出現過擬合現象，

只要神經元足夠多，可以逼近任何一個函數

-策略參數可能不穩健

人工智能不能取代金融邏輯人工智能的重要技術——機器學習、深度學習是黑箱，但量化策略路演時要向投資者解釋金融邏輯。

策略的改進依靠金融邏輯，能知道賺的誰的錢、策略為什么能賺錢。策略的失效管理也依靠金融邏輯，知道策略的哪些前提假設不成立了、為什么會失效。人工智能進入量化策略的方式金融邏輯+適當的參數優化數據挖掘出賺錢策略+給