律星光

金融市場(chǎng)的不斷成熟，使人們?cè)诶碡?cái)時(shí)更加注重交易策略的應(yīng)用。北京人人金服投資管理有限公司、北京人人智慧科技有限公司CEO李暉在交易策略開(kāi)發(fā)方面有著較高的成就，他利用程序化交易技術(shù)和人工智能技術(shù)研發(fā)出多種行業(yè)領(lǐng)先的金融交易策略，并以大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)為核心，研發(fā)出相關(guān)的服務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)，為眾多理財(cái)者及相關(guān)金融從業(yè)人員提供了最精確、最便捷的交易“利器”。

將先進(jìn)技術(shù)融入到交易策略研發(fā)中去

金融市場(chǎng)有著極大的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，人們?cè)谶M(jìn)行理財(cái)或交易的過(guò)程中希望能夠在獲取收益的同時(shí)，也可以避開(kāi)“陷阱”，減少或避免損失，因此就會(huì)想辦法采用最優(yōu)交易策略，以獲取理想的利潤(rùn)?！捌鋵?shí)采用多元化的理財(cái)方式已經(jīng)成為人們減少損失、創(chuàng)造收益最大化的主要手段，但如何對(duì)各理財(cái)產(chǎn)品進(jìn)行選擇與組合，才能實(shí)現(xiàn)收益最大化，則是人們面臨最大的考驗(yàn)。”李暉表示，就拿股票市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，在各種股票短期內(nèi)的趨勢(shì)難以判斷時(shí)，買進(jìn)多種股票則可以降低一定風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樵谝话闱闆r下，一種或幾種股票市價(jià)下跌，收益受損，但總會(huì)有另一些股票市價(jià)上升，收益增加，從而能夠彌補(bǔ)部分或全部損失。在選擇股票時(shí)，要選擇盈利多、收益大的，但要同時(shí)兼顧安全性，盡可能以還本付息可靠性強(qiáng)、收益有保障的股票為選擇對(duì)象。一般來(lái)說(shuō)，收益高的股票，其安全性、流動(dòng)性較差，而流動(dòng)性高的股票收益也較低。因此優(yōu)秀的交易策略就要權(quán)衡收益性、安全性及流動(dòng)性這三個(gè)基本方面，采取合理的策略來(lái)選擇股票種類的組合。確定科學(xué)的投資策略非常重要，加強(qiáng)交易形勢(shì)分析，對(duì)個(gè)人及金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)都有關(guān)鍵意義。在具體運(yùn)用多元化交易策略時(shí)，人們需要對(duì)時(shí)弊進(jìn)行全面分析，選擇那些收益高、風(fēng)險(xiǎn)小、期限短、變現(xiàn)性好的為交易對(duì)象，并根據(jù)自身?xiàng)l件制訂相應(yīng)的目標(biāo)，權(quán)衡利弊作出恰當(dāng)?shù)臎Q策，把握時(shí)機(jī)。

傳統(tǒng)的金融交易策略制定更多的是依靠個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)分析能力，主觀性比較強(qiáng)，這也就決定了這種策略的科學(xué)性和可靠性較低。同時(shí)，傳統(tǒng)的金融交易策略需要花費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)，而金融市場(chǎng)的變化速度卻非?？?，有時(shí)機(jī)會(huì)一閃即逝，因此難以保證策略制定的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，這也限制了策略在交易中發(fā)揮的作用。在李暉看來(lái)，科學(xué)的金融交易策略隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展而被廣泛的接受和采用?！艾F(xiàn)今的金融市場(chǎng)已經(jīng)充滿了先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)生產(chǎn)力，特別是人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使金融機(jī)構(gòu)在交易策略上的的研究方法更加科學(xué)，交易策略也更加精細(xì)化、高效化和自動(dòng)化。如何將最好、最先進(jìn)的技術(shù)融入到交易策略的研發(fā)中已經(jīng)成為了各大金融機(jī)構(gòu)提高競(jìng)爭(zhēng)力而競(jìng)相發(fā)展的重點(diǎn)項(xiàng)目。”

人人金服、人人智慧在李暉的帶領(lǐng)下，很早就將研究的重心轉(zhuǎn)移到交易策略開(kāi)發(fā)上來(lái)。公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)針對(duì)不同金融產(chǎn)品的特點(diǎn)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，將人工智能和程序化交易相結(jié)合，構(gòu)建了獨(dú)有的金融交易研究分析框架。分析框架由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、結(jié)果應(yīng)用四部分組成，其中數(shù)據(jù)采集部分可對(duì)金融產(chǎn)品相關(guān)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集，不僅包括與產(chǎn)品關(guān)聯(lián)最直接的凈值數(shù)據(jù)、分紅數(shù)據(jù)和定期報(bào)告數(shù)據(jù)，還包括政策公告、輿論新聞等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、業(yè)績(jī)歸因、自然語(yǔ)言處理等手段，將原始數(shù)據(jù)處理為可供后續(xù)模型直接使用的特征數(shù)據(jù)，涉及到金融產(chǎn)品的動(dòng)量數(shù)據(jù)、風(fēng)格、能力、市場(chǎng)情緒等;模型訓(xùn)練根據(jù)所生成的策略進(jìn)行模擬演化，通過(guò)預(yù)測(cè)交易效果來(lái)檢驗(yàn)策略的可行性;當(dāng)模型訓(xùn)練達(dá)到預(yù)期效果后，結(jié)果應(yīng)用便利用產(chǎn)品的周期性輪動(dòng)篩選配置、用戶自定義需求參數(shù)等，實(shí)現(xiàn)金融交易的一系列智能策略服務(wù)。

為交易策略系統(tǒng)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

分析框架的開(kāi)發(fā)成功，為多種金融交易策略系統(tǒng)的應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在分析框架的支撐下，適用于股票、基金等不同金融產(chǎn)品的交易策略系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，由李暉主持開(kāi)發(fā)的用于股票量化對(duì)沖策略制定的軟件系統(tǒng)就是其中最具代表性的一款。

該系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和分析等技術(shù)，在海量數(shù)據(jù)中識(shí)別出影響股價(jià)變動(dòng)的潛在模式，量化定制AI模型和金融量化因子庫(kù)，可快速生成交易策略。系統(tǒng)設(shè)置了數(shù)量龐大的量化策略開(kāi)發(fā)常用模塊，可滿足不同形勢(shì)下股票量化對(duì)沖策略的需求，更能滿足更多的個(gè)性化定制需求。用戶只需拖拽相關(guān)模塊，通過(guò)連線搭積木的方式即可完成策略開(kāi)發(fā)，使策略開(kāi)發(fā)和調(diào)試更加高效。在策略開(kāi)發(fā)的模型訓(xùn)練過(guò)程中，系統(tǒng)首先利用歷史行情對(duì)其進(jìn)行回測(cè)，當(dāng)回測(cè)過(guò)關(guān)后，進(jìn)入下一步的模擬交易測(cè)試，短時(shí)間內(nèi)知曉該策略的可行度，并根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的策略調(diào)整。此外，系統(tǒng)還有一大特色，即可與實(shí)盤數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)接，進(jìn)行實(shí)盤的模擬交易，并根據(jù)模擬交易結(jié)果向用戶提供收益率參考、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、策略日志等全面信息。

人人金服的金融交易策略服務(wù)系統(tǒng)以全面的數(shù)據(jù)、先進(jìn)的算法、精確的策略組合在金融領(lǐng)域引起了極佳的反響。目前，公司所提供的技術(shù)與服務(wù)已覆蓋并服務(wù)國(guó)內(nèi)大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)，為眾多從業(yè)者和個(gè)人用戶提供了先進(jìn)的交易策略開(kāi)發(fā)服務(wù)。李暉表示，交易策略的廣泛應(yīng)用是金融市場(chǎng)成熟的明顯標(biāo)志之一，人們只有更加理性的參與金融市場(chǎng)活動(dòng)，整個(gè)市場(chǎng)才能向著健康、有序、繁榮的方向發(fā)展。