交易“利器”

律星光

金融市場的不斷成熟，使人們在理財時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)平臺系統(tǒng)，為眾多理財者及相關(guān)金融從業(yè)人員提供了最精確、最便捷的交易“利器”。

將先進技術(shù)融入到交易策略研發(fā)中去

金融市場有著極大的風(fēng)險和不確定性，人們在進行理財或交易的過程中希望能夠在獲取收益的同時，也可以避開“陷阱”，減少或避免損失，因此就會想辦法采用最優(yōu)交易策略，以獲取理想的利潤?！捌鋵嵅捎枚嘣睦碡敺绞揭呀?jīng)成為人們減少損失、創(chuàng)造收益最大化的主要手段，但如何對各理財產(chǎn)品進行選擇與組合，才能實現(xiàn)收益最大化，則是人們面臨最大的考驗?！崩顣煴硎荆湍霉善笔袌鰜碚f，在各種股票短期內(nèi)的趨勢難以判斷時，買進多種股票則可以降低一定風(fēng)險，因為在一般情況下，一種或幾種股票市價下跌，收益受損，但總會有另一些股票市價上升，收益增加，從而能夠彌補部分或全部損失。在選擇股票時，要選擇盈利多、收益大的，但要同時兼顧安全性，盡可能以還本付息可靠性強、收益有保障的股票為選擇對象。一般來說，收益高的股票，其安全性、流動性較差，而流動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、安全性及流動性這三個基本方面，采取合理的策略來選擇股票種類的組合。確定科學(xué)的投資策略非常重要，加強交易形勢分析，對個人及金融機構(gòu)來說都有關(guān)鍵意義。在具體運用多元化交易策略時，人們需要對時弊進行全面分析，選擇那些收益高、風(fēng)險小、期限短、變現(xiàn)性好的為交易對象，并根據(jù)自身條件制訂相應(yīng)的目標，權(quán)衡利弊作出恰當?shù)臎Q策，把握時機。

傳統(tǒng)的金融交易策略制定更多的是依靠個人的經(jīng)驗和專業(yè)分析能力，主觀性比較強，這也就決定了這種策略的科學(xué)性和可靠性較低。同時，傳統(tǒng)的金融交易策略需要花費的時間較長，而金融市場的變化速度卻非?？?，有時機會一閃即逝，因此難以保證策略制定的及時性和準確性，這也限制了策略在交易中發(fā)揮的作用。在李暉看來，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。“現(xiàn)今的金融市場已經(jīng)充滿了先進的科學(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化、高效化和自動化。如何將最好、最先進的技術(shù)融入到交易策略的研發(fā)中已經(jīng)成為了各大金融機構(gòu)提高競爭力而競相發(fā)展的重點項目?！?/p>

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)移到交易策略開發(fā)上來。公司技術(shù)團隊針對不同金融產(chǎn)品的特點，利用強化學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(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)采集部分可對金融產(chǎn)品相關(guān)的原始數(shù)據(jù)進行全面收集，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、業(yè)績歸因、自然語言處理等手段，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)品的動量數(shù)據(jù)、風(fēng)格、能力、市場情緒等;模型訓(xùn)練根據(jù)所生成的策略進行模擬演化，通過預(yù)測交易效果來檢驗策略的可行性;當模型訓(xùn)練達到預(yù)期效果后，結(jié)果應(yīng)用便利用產(chǎn)品的周期性輪動篩選配置、用戶自定義需求參數(shù)等，實現(xiàn)金融交易的一系列智能策略服務(wù)。

為交易策略系統(tǒng)打下堅實基礎(chǔ)

分析框架的開發(fā)成功，為多種金融交易策略系統(tǒng)的應(yīng)用打下了堅實的基礎(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)運而生，由李暉主持開發(fā)的用于股票量化對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)中識別出影響股價變動的潛在模式，量化定制AI模型和金融量化因子庫，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發(fā)常用模塊，可滿足不同形勢下股票量化對沖策略的需求，更能滿足更多的個性化定制需求。用戶只需拖拽相關(guān)模塊，通過連線搭積木的方式即可完成策略開發(fā)，使策略開發(fā)和調(diào)試更加高效。在策略開發(fā)的模型訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)首先利用歷史行情對其進行回測，當回測過關(guān)后，進入下一步的模擬交易測試，短時間內(nèi)知曉該策略的可行度，并根據(jù)測試結(jié)果進行相應(yīng)的策略調(diào)整。此外，系統(tǒng)還有一大特色，即可與實盤數(shù)據(jù)進行對接，進行實盤的模擬交易，并根據(jù)模擬交易結(jié)果向用戶提供收益率參考、風(fēng)險指標、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)國內(nèi)大多數(shù)金融機構(gòu)，為眾多從業(yè)者和個人用戶提供了先進的交易策略開發(fā)服務(wù)。李暉表示，交易策略的廣泛應(yīng)用是金融市場成熟的明顯標志之一，人們只有更加理性的參與金融市場活動，整個市場才能向著健康、有序、繁榮的方向發(fā)展。