从AlphaGo预见智能资管未来

从AlphaGo预见智能资管未来
2016年04月19日 16:12 量子金服

前方高能预警:

这是篇“非典型”知识分享文章 建议在亲朋好友陪同下阅读

引言:

曾经,人工智能(Artificial Intelligence)对世人而言,只是个不明觉厉的名词;各种炫酷碉堡的装备也只能在科幻大片里过下眼瘾而已,电影落幕后回归现实的失落与唏嘘,相信大家都深有感触。科技前沿与柴米油盐的生活之间,似乎遥不可及。

直到2016年3月9日,一切都改变了。全球新闻头条都被一个陌生的名字席卷:阿尔法围棋“AlphaGo”;它的出现,让人们猛然意识到,生活早已被那些“传说中”高科技渗透—“阿法狗”引爆了社会蓄积已久的科技兴趣话题爆点。

世界,时刻都在被技术变革驱动着滚滚向前;而技术演进、迭代作为人类社会发展的源动力,正时刻改变、颠覆着世界的模样。

跟随“量子金服 | 微讲堂”,带你前往人工智能领域最前沿,看它给投资市场带来了哪些颠覆与改变,一窥智能资管未来。

人工智能简史:

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授定义为:“人工智能是一门关于怎样表示、获取及使用知识的科学。”;美国麻省理工学院温斯顿教授则定义为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”

1956年西蒙、纽厄尔及肖共同编写了世界公认的第一个启发程序—“逻辑理论机”;同年,在达特茅斯人工智能夏季研究会上正式命名“人工智能”后,该领域随即进入蓬勃发展期。此后因政府官僚与风投资本态度摇摆不定而几经沉浮,人工智能发展也步入难点突破与瓶颈期,在缓慢积累中隐忍蓄力;在经历长达40年的技术积淀后终于开花结果:1997年5月IBM以改进型“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫。而20年后的今天,AlphaGo终于代表多年人工智能的科研结晶,在素有“人类智力的最后堡垒”—围棋项目上以4:1的绝对优势击败李世石,站上了人工智能的新巅峰。

AlphaGo点亮智能资管未来:

人工智能领域每次创新从不缺乏话题,“阿法狗”全面点燃了世界对智慧未来的热情。刹那间人们发现人工智能早已如影随形:iPhone Siri智能语音助手、京东JIMI智能客服、Windows10中的个人智能助理产品都是成熟应用案例—智慧化生活将人类从案牍劳形的重度脑力劳动中解放。而资产管理作为长期依赖高精尖科技、在科技持续变革中高速发展的行业,基于大数据、精准快速计算等成熟技术,早已张开双臂拥抱人工智能与资管智能时代的来临。

先举几个成功案例:

  • 高频程序化交易Virtu Financial LLC公司连续1238个交易日内,仅一个交易日出现亏损。

  • 全球首只以AI技术为核心运营能力的基金Rebellion预测了2008年的股市崩盘,并在2009年9月给希腊债券F评级—当时惠誉的评级仍然为A。借助人工智能,Rebellion比官方降级提前近一个月。

  • 掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum使用AI技术,自2009年至今无单月亏损记录。

投资人愈发青睐借助AI投顾来管理财富。2015年花旗银行研究报告显示:AI投顾管理的资产规模,从2012年0美元飞速暴涨至2014年140亿美元;预计在未来10年内将呈指数级增长,该模式管理的资产规模将近5万亿美元。

量化交易作为投资市场主旋律,人工智能又将怎样与之融合、带来哪些改变?大数据分析是量化核心,但海量数据早已超出人脑处理能力,引入人工智能让机器掌握深度学习,将从技术角度提升量化交易质量。伴随人工智能领域机器学习理论的进步、计算及数据传输能力的提升,分析师将能“快、准、稳”的执行数据分析、拟合并预测趋势、制定可靠的投资策略。

人工智能以三个阶段渐进融入量化交易:

  1. 机器学习:

    分析师将数据建模,分析其中显著特征,利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。两大弊端:数据不够全面,仅限于交易数据;其次它受限于特征的选取与组合,模型好坏取决于分析师对数据的敏感程度。

  2. 自然语言处理:

    为修正数字推测模型可能产生决策维度的缺失,引入新闻、社交网络中的资讯情报并运用自然语言处理技术分析,将非结构化信息结构化处理,从中探寻影响市场变动的线索。

  3. 知识图谱:

    上述技术经常会在一些意外发生的时候预测失败,如遇到熔断机制,AI系统会因历史经验缺失而无法应对—此时AI系统管理资产将面临巨大风险。此外,机器学习仅擅长发现数据间的逻辑关联而非事物深层的因果联系。机器学习无法区分数据间相关性是否真实、可持续。此时,就需要专家设置知识规则避免被虚假相关性误导。

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,根据预设规则与不同种类的实体连结成关系网络。基于知识图谱,机器将具备从“关系”的角度去分析问题的能力。就金融领域而言,规则可以是专家对行业的理解、投资的逻辑、风控的把握,关系可以是企业的合作伙伴/竞争对手、子母公司、投资等关系,可以是高管与企业间的任职等关系,也可以是行业间的逻辑关系,实体则是投资机构、投资人、企业等,把他们知识图谱表示出来,从而进行更深入的知识推理。

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