机器学习在量化领域中的应用优势
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随着交易数据量越来越大，金融领域的各种应用已经验证了使用人工智能可以更好地进行投资或业务决策，也越来越多人相信人工智能技术在金融领域的应用前景。人工智能提供了一种适用于从个人数据到业务流程的高效数据分析工具。 与此同时，越来越多金融机构开始使用机器学习方法，以期在市场竞争中赢得优势。量化投资机构逐渐抛弃传统的分析方法，转而使用机器学习算法预测市场走势和选择投资组合。 与传统投资方式相比，量化投资方式具有更高效率及准确性。量化投资是一种基于计算机系统而生成的投资策略选择方法，可以对数学模型进行监理，在实现交易理念活动过程中构建更为完善规范的量化投资评价体系。在对模型进行监理的基础上，再对历史数据进行回测检验，从而保证在不同行情中模型的稳定使用，进而获得预期收益。 机器学习应用于量化投资，主要优势在于：能够提供非线性关系的模糊处理，弥补了人脑思维模式，同时利用相关算法，可以大幅提高数据挖掘、处理效率。借助机器学习，量化投资策略会变得更加丰富。 不过，机器学习在量化投资中的应用也会面临一些挑战。不当使用机器学习算法，可能导致结果过拟合严重，降低历史数据和预测的相关性。机器学习算法目前在投资领域应用方式较为单一，大多数的应用是定义为涨跌幅预测的回归任务或者涨跌的分类任务，这面临的问题是金融信号的低信噪比。简单模型能滤掉噪声，同时也会滤掉信号，复杂模型则反之。 另外，机器学习算法也需要和传统量化投资的专业知识相结合，专业知识的结合不仅可以帮助改进模型，还能从经济金融学的角度来理解模型的行为。如果能够得到相互印证，那么模型输出的可信度便可能大大提升。 今年以来，有许多量化指增产品在熊市中依然保持稳定超额，也有量化中性产品能够维持盈利，机器学习在其中的作用不可忽视。非凸科技也将在量化投资领域持续发力，基于机器学习功底、数据挖掘能力和产品研发实力，全力协助金融机构推动量化产品的落地。同时，非凸科技通过每年投入超过1000万元的自建超算中心的强大算力，实现模型和策略的高效迭代，保证算法持续有效。
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