23、金融领域机器学习的应用与实现

金融领域机器学习的应用与实现

1. 金融领域机器学习的潜力领域

金融行业中，有三个极具潜力的机器学习应用领域：
- 算法股票交易 ：当前的算法股票交易虽实现了手动股票交易的自动化，但缺乏机器学习在预测方面的人工智能。例如，零售股票投资者通常会研究公司新闻、进行基本面和技术分析后决定买卖股票，若依据商品通道指数（CCI）技术指标，CCI显示超卖信号时买入，超买信号时卖出。经验丰富的交易者还会使用更多技术指标，如随机震荡指标和布林带指标等。目前的算法交易只是将这些技术指标的使用自动化，缺乏对股票价格未来走势的预测能力。若构建预测模型并与算法交易结合，将能充分利用价格波动获利。
- 金融和投资顾问 ：投资者在选择投资选项时，常依赖直觉、朋友建议或人工顾问，但这种方式并不靠谱。若利用资本市场的现有数据构建预测模型，可创建不仅能生成虚拟投资组合，还能根据历史数据（如股票价格、艺术品价格、商品价格、石油价格等）为投资者提供投资建议的机器人顾问。该顾问能根据市场价格变化提前提醒投资者调整投资组合。
- 欺诈检测与预防 ：尽管该领域已有机器学习和人工智能的应用，但仍不足以全球范围内预防欺诈。洗钱和其他欺诈交易难以检测，因为系统常将违规用户识别为合法用户。通过异常值检测等技术结合其他欺诈检测算法，可构建实时阻止欺诈交易的强大系统。

2. 金融领域机器学习生命周期的实现

这里将使用监督式机器学习技术，以一个虚构但基于常见电子支付账本的会计数据集为例，展示如何在金融领域实现机器学习。

2.1 数据集介绍

数据集包