文 | 超對稱科技CEO吳恆魁
來源 | 財視中國
整理 | 風間
AI對金融行業的變革首先發生在基礎層面，即數據層面。變革體現在市場中運用AI去理解基金公司的股價變化、收益變化等數據。而建設這樣一個能實時量化感知市場變化，提供針對基本面投資與量化投資的機器系統，需要經過幾個環節。
首先是基礎設施環節，第一步需要採集行業或平臺最底層、最細顆粒度的數據，整合成一個系統。對實時數據進行分析，將行業、品牌、公司的變化做成模型，進而分析某一家公司在某天、某月、某個季度的銷售變化。並在此基礎上，尋找不同的關聯。這需要在數據基礎上構建一個行業知識圖譜層，再利用機器學習進行深度挖掘。這些基於系統的分析、洞察可以用於金融投資等。
新型AI量化的基礎設施系統，基於最底層的數據變化，能夠實時感知市場變化，我們將最底層的、最細顆粒度的數據以及企業公告、財報、股價的數據變化輸入到系統中，由AI系統來理解市場變化、環境變化，進而幫助投資機構和投資人進行投資決策。在系統得到投資決策的反饋後，整個系統能夠進行自動演化。
在應用中，基於數據+模型的系統預測能力已經比人工分析師更強。預測過程中，系統基於線上的數據形成了一個計量模型去擬合公司的收入趨勢，再對財報進行預測，最後制定投資策略。
除了針對基本面投資者形成的機器預測企業實時變化系統外，AI在金融投資中的應用還有情緒指數等系統。這套系統是將整個互聯網上關於上市公司的文本材料，包括用戶留言等，通過NLP模型計算轉化為情緒指數，通過情緒指數來形成一個新的投資因子。簡單來說，這套體系是將互聯網的所有文本信息，通過模型生成數量化數據，再讓量化基金作為一種新的因子使用方式。
基於社交媒體、新聞等形成一套指數系統反饋群眾對某家公司的情緒變化後，情緒指數作為一個新的因子，能夠產生相對於大盤、相對於指數超額20%的收益。而用情緒指數做出的單因子模型回測非常小。
AI在金融投資中的應用系統能夠從最底層、最細顆粒度的層面去捕捉一個公司變化，隨著應用的發展與強大，AI能夠不斷地輔助投資者進行決策。未來AI在金融投資中扮演著不可或缺的角色。
聲明：本文來自於由財視中國主辦的“2018另類投資峰會”上的嘉賓發言，文章觀點僅代表作者，不代表財視中國立場，僅供讀者參考。
閱讀更多 財視中國 的文章
