5、金融市场机器学习的最新进展

金融市场机器学习的最新进展

1. 金融市场概述

金融市场是交易金融资产的市场，这些金融资产包括证券（如股票和债券）、商品（如贵金属或农产品）、货币持有（如货币）、衍生品（如期货和期权）以及其他对实物资产的债权形式。根据交易的金融资产类型，金融市场有几种亚型，如股票市场、商品市场、外汇市场、期权市场等。

金融市场为交易者服务于多种目的，如借贷、风险管理和风险分担等。无论目的如何，交易（买卖）金融资产都涉及决策。金融市场中的决策是一个复杂的过程，一个错误的决策可能会导致数百万甚至数十亿美元的损失，并给管理公共资金的金融机构带来金融灾难。

1.1 高效市场假说及问题

金融理论中使用的一个重要模型是有效市场假说（EMH），该假说假设金融市场中资产的价格基于试图最大化其投资或头寸的交易者的理性预期。因此，根据EMH，过去的信息不能用于预测未来的价格，并且假设市场没有市场参与者的相互作用，或者换句话说，它没有自身的内部动态。

然而，有实证证据表明金融市场的价格模式确实有其自身的内部动态。市场不会立即处理新信息，并且由于交易者的乐观或悲观情绪，市场可能会反应过度。

多年来，人工智能（AI）技术，如机器学习、专家系统、神经网络、模糊集和遗传算法，已被用于模拟金融市场。AI在金融市场的应用取得了不同程度的成功。

2. 当前方法与解决方案

2.1 理解市场

当前机器学习在模拟金融市场中的应用方法和解决方案主要使用基于代理的模型（ABM）和人工市场模型（AMM）。

2.1.1 基于代理的模型（ABM）

ABM越来越受欢迎，是因为