24、金融领域的机器学习应用与实践

金融领域的机器学习应用与实践

1. 机器学习简介

在机器学习算法成熟之前，许多软件应用决策是基于规则的，由一堆 if 和 else 语句组成，以根据输入数据生成相应的响应。例如，电子邮件收件箱中的垃圾邮件过滤功能，邮箱可能包含邮件服务器管理员或所有者定义的黑名单词汇，传入的电子邮件会对照黑名单词汇进行内容扫描，如果符合黑名单条件，邮件就会被标记为垃圾邮件并发送到垃圾文件夹。随着垃圾邮件不断演变以逃避检测，垃圾邮件过滤机制也必须不断更新。而借助机器学习，垃圾邮件过滤器可以自动从过去的邮件数据中学习，并根据传入的邮件计算其是否为垃圾邮件的可能性。

面部识别和图像检测背后的算法也大致以相同的方式工作。以比特和字节形式存储的数字图像会被收集、分析，并根据所有者提供的预期响应进行分类，这个过程被称为使用监督学习方法进行训练。训练好的数据随后可用于以一定的置信度预测下一组输入数据的输出响应。另一方面，如果训练数据不包含预期响应，机器学习算法则需从训练数据中自行学习，这一过程称为无监督学习。

2. 机器学习在金融领域的应用

2.1 算法交易

机器学习算法研究高度相关资产价格的统计特性，在回测期间衡量它们对历史数据的预测能力，并在一定精度内预测价格。机器学习交易算法可能涉及对订单簿、市场深度和成交量、新闻发布、财报电话会议或财务报表的分析，这些分析会转化为价格变动可能性，并用于生成交易信号。

2.2 投资组合管理

近年来，机器人顾问的概念越来越受欢迎，它们可作为自动化的对冲基金经理。它们有助于投资组合的构建、优化、分配和再平衡，甚至会根据客户的风