從刷臉支付到無人超市，從智慧醫(yī)療到無人駕駛……人工智能正以不可思議的發(fā)展速度席卷全球，刷新著人們的認知，重塑著各行各業(yè)的生態(tài)格局。其中，金融行業(yè)無疑是極具價值又充滿挑戰(zhàn)性的人工智能應用場景，受到人工智能的深刻影響。

　　迎接人工智能時代，優(yōu)秀的金融投資機構(gòu)必然大力發(fā)展人工智能系統(tǒng)。合理運用人工智能技術(shù)，將給金融領(lǐng)域注入新活力、帶來新機遇——這是行業(yè)從業(yè)者的共識。

　　破除金融與人工智能的壁壘

　　人工智能需要高深的數(shù)理知識和開發(fā)經(jīng)驗來支撐，這是金融從業(yè)者所不具備的，因此急需搭建起連接金融與人工智能領(lǐng)域的“橋梁”

　　雖然前景光明，但在現(xiàn)實層面，人工智能在量化投資領(lǐng)域的應用，仍存在一些難度和挑戰(zhàn)。其中，最大的難度來自於金融和人工智能兩個領(lǐng)域的認知壁壘。人工智能背后需要高深的數(shù)理知識和大量項目開發(fā)經(jīng)驗來支撐，這是金融從業(yè)者所不具備的。同樣，對於人工智能開發(fā)工程師來說，金融也是一門需要具備專業(yè)知識才能深入理解的復雜領(lǐng)域。

　　這種壁壘造成了很多金融機構(gòu)盡管對人工智能技術(shù)有著迫切需求，但往往只能采用第三方解決方案。因此，迫切需要一座橋梁，能夠連接起金融與人工智能兩個領(lǐng)域，破除認知壁壘，推進行業(yè)的深度融合。在這種背景下，墨寬投資公司應運而生。

　　墨寬投資是一家致力於將前沿人工智能技術(shù)運用在金融投資領(lǐng)域的公司，希望成為金融和人工智能技術(shù)結(jié)合的先驅(qū)者。其創(chuàng)始人黃文堅憑借在金融投資和人工智能領(lǐng)域的豐富從業(yè)經(jīng)驗敏銳發(fā)現(xiàn)，金融行業(yè)包含了大量可以運用人工智能技術(shù)的場景和機遇。由此，他選擇成立墨寬投資，探索兩者結(jié)合帶來的各種可能性，促進金融領(lǐng)域的發(fā)展。

　　黃文堅告訴記者，在投資的運作模式上，他們會根據(jù)以往經(jīng)驗，將某些金融投資行業(yè)的金融問題量化，轉(zhuǎn)化為具體的技術(shù)問題，然后提供給人工智能專家們解決。給出的人工智能解決方案在評估和改造后，將被運用到最初的實際問題中，實現(xiàn)相應價值。通過這一方式，金融和人工智能兩個領(lǐng)域的人才可以專注在各自擅長的領(lǐng)域，并經(jīng)由墨寬投資幫助他們將優(yōu)秀的人工智能成果運用到有價值的金融場景中去。“對於一些有實際投資想法并想運用人工智能技術(shù)但自身無法實現(xiàn)的機構(gòu)，我們也會提供幫助，發(fā)現(xiàn)和解決真正有價值的金融問題?！秉S文堅表示。

　　構(gòu)建量化投資的投資模型

　　通過數(shù)量化方式投資，即用量化手段來評估收益風險而作出更理性的投資決策，前景可期

　　目前，世界上眾多出色的金融投資機構(gòu)已開始將人工智能運用到產(chǎn)品和服務中。國內(nèi)也已經(jīng)有不少券商、金融機構(gòu)開始嘗試人工智能在金融領(lǐng)域的應用，如光大證券推出的“智能魔方”、中信銀行推出的“信智投”等。不過，這些產(chǎn)品屬於智能投顧或智能交易等范疇，重點在於用更多維度的數(shù)據(jù)了解客戶，用更精準的推薦引擎推薦投資組合、理財產(chǎn)品、風險提示等。而墨寬投資搭建起的人工智能量化投資平臺更傾向於構(gòu)建量化投資的投資模型。

　　黃文堅介紹，量化投資是通過數(shù)量化方式來進行的投資。它以獲取穩(wěn)定收益為目的，是用量化手段來評估收益風險而作出更理性的投資決策。量化投資基於高度量化的數(shù)據(jù)，每個用於決策的特征都擁有精準描述，比如數(shù)值或是分級。其中，投資的決策大多是基於概率，每個交易的進場、出場點、交易時機，都有大量數(shù)據(jù)支撐，使得每個操作都有跡可循。同時，量化投資還基於數(shù)學模型。這個具有嚴密數(shù)據(jù)指導的模型基於一些特定的投資想法而建立，并運用數(shù)學方式描述自身在市場的運作方式?；洞耍炕顿Y者可以進行分析，作出交易決策?！澳珜捜斯ぶ悄芰炕顿Y平臺是一個量化投資的眾包平臺，它通過舉行建模比賽來收集數(shù)據(jù)科學家的建模結(jié)果，借助人工智能技術(shù)，最終構(gòu)建出面向各類資產(chǎn)的可靠投資模型?！秉S文堅說。

　　不過黃文堅也坦言，量化投資目前仍以機構(gòu)投資使用為主，個人投資者不能直接享受該技術(shù)帶來的紅利。由於個人投資者經(jīng)驗較少，傳統(tǒng)金融投資渠道又具有很多限制，這使得相應投資變得有風險、有難度。雖然運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)做量化投資被證明是一種有效的、風險可控、收益可觀的投資方法，但它對技術(shù)和專業(yè)知識要求太高，普通投資者無法做到。伴隨著機構(gòu)投資水平不斷進步和智能化，可以預見，個人投資者的投資難度將會不斷變高，最終市場將被機構(gòu)所主導。

　　上述情況顯然不符合普惠金融的目標。對此，墨寬人工智能量化投資平臺的出現(xiàn)為普通投資者提供了廣闊視野——讓他們可以看到領(lǐng)先的金融公司在解決什麼問題，以及開展人工智能技術(shù)的進度和情況，從而改變自身策略，適應市場﹔同時，也有機會直接使用由人工智能專家開發(fā)的頂尖人工智能投資策略，幫助找到更好更優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)或是進行更高效的資產(chǎn)配置。

　　借助機器學習分析金融市場

　　通過機器學習的方法獲得金融市場投資可靠預測，指導投資行為，進而探索出金融與人工智能合作共贏的穩(wěn)定模式

　　在人工智能領(lǐng)域，舉辦算法比賽是一個快速常見找到問題解決方案的形式。自大數(shù)據(jù)、人工智能在全球范圍快速崛起以來，涌現(xiàn)出許多數(shù)據(jù)算法比賽平臺。其中，最著名的是2010年創(chuàng)立的卡歌網(wǎng)(Kaggle)，是主要為開發(fā)商和數(shù)據(jù)科學家提供舉辦機器學習競賽、托管數(shù)據(jù)庫、編寫和分享代碼的平臺，也是數(shù)據(jù)算法專家脫穎而出的重要渠道。據(jù)了解，該平臺已經(jīng)吸引了80多萬名專業(yè)人士的關(guān)注。2017年3月，谷歌宣布收購Kaggle，或許正是看到了Kaggle背后的巨大資源。

　　在我國，阿里巴巴、百度等大型互聯(lián)網(wǎng)公司也舉辦過大量數(shù)據(jù)算法比賽，希望通過吸引優(yōu)秀數(shù)據(jù)算法人才形成優(yōu)秀的人工智能解決方案，并運用到實際中去。但是具體到金融投資領(lǐng)域，由於門檻更高、問題更復雜，目前國內(nèi)并沒有類似的大型人工智能金融投資算法比賽，因此很難得到有價值的人工智能方案。為解決這個問題，墨寬人工智能量化投資平臺借助機器學習手段，打造出一個人工智能系統(tǒng)來分析金融市場。

　　黃文堅告訴記者，“機器學習是通過一系列算法，挖掘出歷史數(shù)據(jù)中我們關(guān)心的規(guī)律的技術(shù)手段，并期望這些挖掘出的規(guī)律能幫助我們正確預測未來數(shù)據(jù)”。在金融領(lǐng)域，從業(yè)者們其實也做著同樣的工作。以計劃長期持有某只股票為例，分析師們一般會關(guān)注公司的基本面信息、財務狀況和發(fā)展規(guī)劃等因素，從而對公司的未來運營狀況作出預測，決定是否投資。如果將公司的信息量化成各種數(shù)據(jù)因子，將預測目標改為公司的未來發(fā)展趨勢、風險情況，整個問題就可以通過機器學習方法解決，獲得可靠的預測，并指導投資行為。

　　據(jù)墨寬投資算法總監(jiān)張麟介紹，“我們參考專業(yè)的數(shù)據(jù)科學競賽模式，創(chuàng)建了自身比賽模式。通過平臺在網(wǎng)上抓取新聞、報道、交易等數(shù)據(jù)，抽象成一個投資問題，或是與金融機構(gòu)合作，依據(jù)他們的實際問題抽象成數(shù)據(jù)算法賽題，由參賽者(數(shù)據(jù)算法專家)基於數(shù)據(jù)構(gòu)建模型”。

　　張麟表示，平臺會提供比賽的題目、數(shù)據(jù)和評價體系以及賽前賽后支持。具體來說，數(shù)據(jù)會分為訓練和測試集合兩部分：訓練集合會完整的給到每位參賽者，包含特征和比賽目標數(shù)據(jù)﹔測試集合只將特征數(shù)據(jù)提供給參賽者。參賽選手下載訓練數(shù)據(jù)后，依據(jù)題目內(nèi)容，運用人工智能算法構(gòu)建模型，挖掘數(shù)據(jù)中特征和目標的潛在關(guān)系，并根據(jù)模型產(chǎn)出在測試集合上對目標的預測結(jié)果。平臺會基於參賽選手提交的預測結(jié)果打分，用於評估模型優(yōu)劣。每場比賽結(jié)束后，優(yōu)秀策略模型將會被平臺收錄，打造成人工智能量化投資系統(tǒng)，被實際投入到市場中使用。最后，平臺會拿出一部分投資收益回饋給模型開發(fā)者。

　　可以預見，隨著金融投資與人工智能融合的不斷加深，將有更多跨界合作的機會出現(xiàn)，最終探索出金融與人工智能合作共贏的穩(wěn)定模式?！拔覀兿Ｍ磥沓浞终蠑?shù)據(jù)科學家、投資人、資產(chǎn)，實現(xiàn)眾包量化金融的理想，讓每一個投資者都能參與進來，共享金融科技發(fā)展成果。”黃文堅說。