郭涛:人工智能在大宗商品智能决策支持中应用

郭涛:人工智能在大宗商品智能决策支持中应用
2021年09月30日 20:46 郭涛观察

大宗产品期现及衍生品投资市场拥有海量、实时数据,可得性和丰富度都很高,为大数据、人工智能的赋能提供了肥沃的土壤。与此同时,大宗商品期现及衍生品交易极度依赖数据驱动决策的,人工智能在赋能和模式创新方面的价值非常明显。

信息处理能力更强。相比于传统分析,大数据、人工智能等技术可以处理更多的信息,对各类结构和非结构性的数据都能轻松处理,能够考虑的信息面更全,信息量更大,可以达到的预测效果上限更高。从效率上说,人工智能技术能够进行模糊数据筛选,能够在很短的时间内从大量数据中筛选出真正有用的数据。

投资策略更为多样化。传统的量化模型大多基于静态,过于僵化并不具备灵活性,而近年兴起的线性加权量化模型,由于不同因子间存在多重共线性,模型也非常不稳定,难以快速适应市场风格切换,导致模型阶段性失效。具备“深度学习”能力的人工智能技术可以自动提炼有效数据,不断挖掘全新和独特的有效因子,优化投资组合,以适应不同的市场环境,提高投资策略的准确性及稳定性。

决策中回避人性弱点。从交易角度,人工智能带来的一个巨大的优势是在决策中可以回避人性弱点,例如性格、情感、贪婪、恐惧等因素,始终保持客观的态度。对于绝大多数的普通投资者,市场的波动或多或少会影响人的情绪,进而影响之后的投资决策,使人做出一些错误的决定。人工智能则不会受到市场波动的影响,市场的波动只是客观的数据,算法会一致地贯彻自己的交易策略。

有效降低各方面成本。相对于传统方法,大数据、人工智能等技术将助力决策的标准化、模型化、智能化,减少了交易风险事件的发生,同时降低了人工投入成本,极大提高了工作效率;人工智能交易策略或模型的开发成本虽高,但复制推广和运营维护成本低。策略的后期维护也只需要修改对应模型参数或者某个程序模块,以适应市场的变化;利用智能交易则可辅助交易人员运用智能化交易策略,寻找交易最佳时机,降低交易成本。

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