3 способа, которыми машинное обучение увеличивает инвестиции
Современные финансовые рынки характеризуются массовым ростом информации и быстрой скоростью, с которой данные собираются и обрабатываются, особенно с появлением альтернативных данных как новых источников преимуществ для управления инвестициями. Это требует новых методов и алгоритмов, которые могут адаптироваться к большим данным с высокой эффективностью и лучшими результатами.
Автор: Изабель Шеанг, коммерческий директор, Kavout
« 90% данных в мире было создано за последние два года. » Об этом сообщила IBM в 2013 году, а также в то время, когда большие данные стали тем, о чем все заговорили. о. Представляете, каково это сегодня?
Финансовым специалистам все труднее просто полагаться на традиционный фундаментальный или технический анализ и статистические методы старой школы, чтобы найти преимущество на сегодняшнем рынке. Таким образом, финансовое машинное обучение в последние годы набирает обороты и становится основным инструментом для решения многих проблем в области инвестирования.
Финансовое машинное обучение (ML) находится на пересечении математики, статистики и информатики. Это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая может автоматизировать статистические модели и анализ данных, чтобы учиться на данных и выявлять закономерности. Это также включает разработку алгоритмов для оптимизации решений с течением времени с минимальным вмешательством человека.
Чтобы быть ясным, финансовое ML не означает полного отказа от фундаментальной теории финансов или статистических методов. Вместо этого он увеличивает их не только с точки зрения эффективности, но и масштаба. Есть много причин, по которым подход финансового машинного обучения превосходит статистические модели в решении сложных и новых задач на сегодняшнем рынке капитала. Мы собираемся изучить три здесь.
1. Большие, сложные и неоднородные данные
Большие данные имеют несколько измерений - объем, скорость, разнообразие и полноту. Без новых вычислительных мощностей, эффективных алгоритмов и расширенных аналитических возможностей просто немыслимо обрабатывать новую информацию с такой скоростью, которая требуется ежедневно или в реальном времени, не говоря уже о том, чтобы делать выводы из нее.
Основываясь на надежной практике обработки, классификации и индексации данных, ML может обрабатывать огромное количество данных из различных источников и превращать неструктурированные данные, такие как текст, тональность и транзакции электронной коммерции, в структурированные данные, которые легче поддаются анализу. Затем инвестиционные менеджеры могут связать эти альтернативные наборы данных с фундаментальными финансовыми показателями компании, чтобы обнаружить действенные сигналы.
В отличие от статистических методов, которые ограничиваются несколькими входными факторами, для машинного обучения нет ограничений по факторам или функциям. ML может обрабатывать типы данных как широкие (большое количество атрибутов), так и глубокие (большое количество наблюдений). Новые алгоритмы, особенно с развитием глубокого обучения в последние годы, значительно улучшают возможности и эффективность сбора и моделирования полезной информации из массивных неструктурированных данных.
Многие хедж-фонды и фирмы по количественному управлению активами уже внедрили машинное обучение во многих аспектах своего бизнеса - от исследований до прогнозирования и торговли.
2. Высокая размерность и нелинейность
Хотя традиционные статистические методы полезны, они основаны на математических моделях и часто ограничиваются чистыми и определенными данными или небольшим количеством предварительно выбранных переменных или факторов. Более того, статистические модели требуют, чтобы разработчик модели заранее понимал или выдвигал гипотезы о взаимосвязях между переменными, например о линейной зависимости между независимой и зависимой переменной.
Что, если предположения ошибочны? Можно спросить.
Машинное обучение, с другой стороны, изучает закономерности в многомерном пространстве без «подпитки» заранее определенными функциями. Преимущество алгоритмов машинного обучения в том, что они ничего не предполагают до наступления событий. Он принимает большой объем наборов данных, изучает сигналы из разных мест, включая нелинейные закономерности, обучается, пытается найти закономерности, скрытые в данных, и делает прогнозы, которые невозможно представить с помощью статистических моделей.
В рамках машинного обучения методы глубокого обучения имеют высокий уровень терпимости или прощения для данных (асинхронных и категориальных), что делает их удобными для практиков, которые работают с большим количеством наборов данных и запускают несколько алгоритмов одновременно в определенный день.
Методы глубокого обучения можно использовать для прогнозирования цен на акции и другие типы активов. Модели развиваются по мере поступления новых наборов данных, а это означает, что апостериорная вероятность будет продолжать развиваться, когда она увидит больше данных или информации.
3. Адаптивность и постоянное совершенствование
Традиционные статистические или эконометрические модели не обновляют выбор, параметры или выходные данные модели по мере того, как наблюдается больше данных, поэтому неясно, приближают ли оцениваемая модель, алгоритмы или стратегии пользователя к целям с течением времени.
Ветвь машинного обучения, называемая обучением с подкреплением (RL), включает в себя разработку целенаправленных алгоритмов, которые динамически направляют оптимальное поведение для достижения целей. Ключевым преимуществом RL является то, что со временем он автоматически включает новые данные, самооценку прошлых действий и оптимизацию решений. Хотя хороший алгоритм RL может адаптироваться к изменяющейся среде, многие исследователи внимательно следят за этими алгоритмами и данными, чтобы обеспечить максимальное вознаграждение.
Нет сомнений в том, что финансовое машинное обучение продолжит играть важную роль в современном финансовом и инвестиционном пространстве, от алгоритмической торговли до прогнозирования цен и управления портфелем. Следовательно, приобретение правильного набора инструментов машинного обучения станет решающим шагом для компаний и инвесторов в адаптации к быстро меняющимся рынкам и сохранении конкурентоспособности среди коллег.
Фирмы, которым нужна помощь в создании практики машинного обучения внутри компании или в создании новых возможностей машинного обучения, могут начать работу с внешними консультантами.
Автор: Изабель Шаенг, коммерческий директор Kavout, глобальной компании InvesTech, которая предоставляет учреждениям и инвесторам расширенный интеллект для поиска преимуществ, управления богатством и достижения большего с меньшими затратами.
