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1、2016.6,人工智能引领投资新方向,桂征辉 博时基金指数与量化投资部,主要内容,人工智能基础知识,人工智能在金融中的应用举例,02,思考与展望,03,01,2,人工智能基础知识,3,4,关联Netflix, 豆瓣的电影推荐引擎Amazon的图书推荐有监督学习 分类各种识别： 物体，人脸，车牌， 语音 回归广告点击率预测无监督学习聚类: 文本主题自动发掘强化学习棋类(Alpha-GO)，自动驾驶,基础知识： AI, ML, PR, DM, DS,机器学习: Machine learning is programming computers to optimize a performance c
2、riterion using example data or past experience.,80年代,90-05年代,人工神经网络,Boosting,Logistic regression,SVM,06, Hinton,深度神经网络DNN,05-至今,概率图模型,大致阶段划分及代表算法,5,深度学习超越人类,6,12年： 9层15年：152层,人工智能在金融领域的应用举例,7,8,对冲基金巨头在AI领域招兵买马,主要应用领域,股票领域应用与大数据结合，产生新的Alpha来源直接预测金融时间序列资产配置，择时， 选股，套利构建更智能的量化模型交易组合优化金融领域的智能问答(Kensho)其他
3、金融领域应用违约监测信用卡欺诈检测衍生品定价,9,传统量化日渐成熟何处寻找新的Alpha来源？ 数据即信息，新的信息可以带来新的收益,人工智能从大数据挖掘新的Alpha因子,从大数据挖掘新的Alpha因子,10,文本： 公告 新闻研报社交网络投资者情绪度量： 搜索热度股吧评论社交媒体的情绪基本面数据线上线下的销售数据合理预测,博时基金大数据系列产品,11,旗舰产品： 淘金100 (15.6成立)相对中证500 超额收益年化 25%， 月胜率近75%， IR 42016年至今(20160616)， 相对中证500超额收益 10%, 年化 20%,金融时间序列预测,12,金融时间序列预测,13,金
4、融时间序列预测,Classication-based Financial Markets Prediction using Deep Neural Networks Matthew Dixon etc. 2016数据43种大宗商品和外汇期货1991 到 2014年， 5分钟线数据.25,000 个观测作为训练，12,500作为测试9895个特征，包括自身的MA, Lag的回报, 互相的相关等等方法5层神经网络， 第一个隐层包含1000个神经元， 最后一层129（3*43）对应每个品种的三种状态，一共12,174,500个权重。结果,14,更智能的量化模型,Yin Luo, etc. 2012:
5、 The rise of machine 传统多因子模型 + AdaBoost,15,交易,Machine Learning for Market Microstructure and High Frequency Trading通过增强学习获得最佳执行指定时间和买卖股数，最佳执行方法： RL, 定义状态和目标， 学习action类比： VWAP, 只有时间和未执行股数。,16,思考与展望,17,思考,机器学习: 能拟合任何函数, 能处理上千万甚至更多的数据,18,挑战,小数据低信噪比 黑箱技术壁垒市场信息不对称市场进化缺少理论基础,19,展望,在复杂的金融市场，可预见的未来，人工智能还是不能
6、取代人类大数据+人工智能 提供决策依据利用金融领域知识，挖掘市场无效性，提取更好的，更可区分的新特征(因子)， 在此基础上采用机器学习的方法能够进一步提高在外界突发干扰较少，模式重现性较高, 数据量大的高频领域更有用武之地,20,博时量化,起步早，人员多，经验丰富量化产品业绩突出产品线丰富, 管理资产规模大： 指数 (黄金，标普，债券， A股， 大数据指数）指数增强 (裕富沪深300， 社保委托专户)主动量化绝对收益专户,21,博时基金大数据系列产品,22,旗舰产品： 淘金100 (15.6成立)相对中证500 超额收益年化 25%， 月胜率近75%， IR 42016年至今(20160616)， 相对中证500超额收益 10%, 年化20%,