机器学习是啥?能用在量化投资上吗?很多朋友都问过类似的问题,今天团队AI方向的专家来给大家尽量通俗易懂的讲一讲。
机器学习是人工智能的一个分支。按照Mitchell大神的定义,是电脑程序通过学习经验,最终改善具体算法的性能。还是听不懂?呃。。这样说吧,我的目的是削(xue二声)好苹果。但是以前我没做过,第一次削的结果就是苹果坑坑洼洼,很多果肉和皮一起被削掉了。。通过一次次滴削,一点点的经验就慢慢学习到了,苹果自然也就越削越好,做得也是越来越快。最终,我就学会了“如何削好苹果”这个技能。
机器学习算法,是从数据中分析获得规律,寻找潜在的模式,学习到知识,之后再利用学到的洞察对未知数据进行预测。最好的例子,就是去年围棋下遍天下人类无敌手的AlphaGo和AlphaGo Zero。不管你是觉得震惊,害怕,还是幸喜。。事实上,当今的算法已经在一些方面做得比一般人强了。但是,请牢记!!今天的机器学习,还是应对部分场景的“弱”AI。
机器学习是典型的多领域交叉学科。简单来说,它是 “计算机技术” + “数学” 构成的。就现在的发展来看,除了神经网络以外,机器学习就是统计学习。哪里统计学习应用过,哪里机器学习就可能适用。量化就是典型的统计学习应用场景,so here we are!!!多说一句,神经网络也被人证明,在量化金融中有不错的效果。
量化金融中使用机器学习的消息层出不穷,从Renaissance Technologies,JP Morgan到Blackrock,无一例外。我们和它们有两大区别:第一,他们是Top 10,我们才刚出生不久。第二,我们不光拥有先进的技术,还拥有在国内资本市场摸爬滚打几十年、拥有优秀业绩的基金管理人!我们始终相信再先进的技术也仍然需要人来把握,因此,如何将人与机器有效的结合并运用于金融市场,会是我们长期的努力方向。
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