金融科技助力量化投资新纪元
金融科技助力量化投资新纪元
随着金融科技的快速发展，量化投资正迎来新的发展纪元。通过先进的数据处理技术和智能交易系统，量化机构能够更精准地分析市场数据，制定高效的交易策略。私募排排网指出，量化投资中的IT支持系统在提升交易效率和准确性方面发挥着关键作用。这些技术不仅提高了交易的客观性和自动化水平，还为投资者提供了更多个性化选择。金融科技的发展正在重塑金融市场格局，成为推动量化投资不断前进的重要力量。
金融科技与量化金融的融合发展
金融科技与量化金融的融合发展，是金融行业未来的重要趋势。一方面，金融科技为量化金融提供了更为丰富、高效的数据源和计算资源；另一方面，量化金融的精准决策能力也为金融科技的创新应用提供了有力支撑。
金融科技助力量化金融
- 数据共享与整合：金融科技平台通过API接口等方式，实现数据的共享与整合，为量化金融模型提供更为全面、准确的数据支持。
- 计算能力提升：云计算等技术的应用，为量化金融模型的高效计算提供了有力保障。
- 智能投顾与量化策略：智能投顾平台结合量化金融策略，为投资者提供更为个性化、智能化的投资服务。
量化金融推动金融科技创新
- 算法交易与自动化交易：量化金融的算法交易技术，为金融科技的自动化交易系统提供了重要支持。
- 风险管理创新：量化金融在风险管理方面的优势，为金融科技在风险管理领域的创新提供了新思路。
- 金融产品创新：量化金融的精准分析能力，有助于金融机构开发出更符合市场需求的新型金融产品。
机器学习在量化投资中的应用
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计技术为计算机模型提供从数据集学习的能力，允许模型在没有显示编程的情况下执行特定任务。近年来，机器学习技术激增，人们对其在金融领域的应用也越来越感兴趣。在投资管理中，已被应用于新闻的情绪分析、趋势分析、投资组合优化、风险建模等。那么，机器学习在量化投资中有哪些潜在应用呢？
常见的机器学习算法
机器学习算法主要有三种：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是在已知输入和输出的情况下训练出一个模型，将输入映射到输出。无监督学习是使用无标记的数据，从中发现隐藏的模式信息。强化学习是使算法根据过去经验的反馈，通过试错进行学习。强化学习与无监督学习一样，不需要标记数据。半监督学习，则结合了监督学习和无监督学习，使用了有标记的数据和无标记的数据来训练模型，这在数据有限或使用有标记数据的过程中可能有偏差的情况下非常有益处。
监督学习的主要研究领域是回归和分类，这种方法通常应用于开发预测模型。回归技术使用线性回归、决策树和人工神经网络（ANN）之类的算法来预测连续响应；分类技术则使用逻辑回归、支持向量机（SVM）或K-最近邻（KNN）等算法来预测离散响应。无监督学习的主要研究领域是聚类，聚类是按照给定的相似性将数据分组，使得同组数据彼此相似，而不同组数据不相似。
人工神经网络（ANN）已成为机器学习发展的关键技术。首次提出还是在七十多年前，灵感来自于人类大脑的运作。它们是在神经元层面复制生物大脑过程的算法集合。
人工神经网络有很多种，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和递归神经网络等。卷积神经网络（CNN）是图像分类和视频处理的理想选择，因为它们能通过聚焦图像片段来识别模式。循环神经网络（RNN）则更适合处理语音或文本分析之类的，因为它们使用时间序列信息，例如利用每月股票价格数据来预测下个月的数据。生成式对抗网络（GAN）自2014年首次推出以来，引起了人们极大的兴趣。生成式对抗网络（GAN）由两个相互竞争的神经网络组成，一个神经网络生成与训练数据集相似的数据，另一个神经网络则判别数据是来自训练数据集还是生成网络。
除了神经网络外，还有其他人工智能算法，包括SVM、KNN。其中，SVM用于分类和回归分析，寻找n纬空间中距离超平面最近的一组数据点。贝叶斯网络是根据概率分布构建的，使用概率法则进行预测和异常检测。KNN则选择训练数据集中最近的数据点，算法以相同的方式对未来的数据输入进行分类。重要的是，评估算法的有效性，可帮助你在未来的应用和研究中选择合适的算法。
量化投资的演变
1929年华尔街崩盘后，Graham and Dodd 著作的《证券分析》（Security Analysis）于1934年出版，是关于基本面投资的开创性著作，至今仍在出版。它是最早将投资与投机进行区分的书籍，提倡使用系统的证券分析框架来选股。
1952年出版的《投资组合选择》（Portfolio Selection），提出了投资组合构建和风险分析的系统方法。书中，Markowitz将风险的定义为收益的标准差。该方法侧重于通过优化风险和回报之间的权衡来最大化投资组合收益，这是现代投资组合理论的基础，为投资组合的构建和分析提供了框架。
随着计算机技术的进步，收集和分析大量市场数据成为可能，市场分析的量化方法也越来越受欢迎。这使得市场模型的开发和验证达到了前所未有的规模，对理解金融市场做出了重大贡献，包括资本资产定价模型（CAPM）和有效市场假说（EMH）。
1973年，Fama 和 MacBeth 利用证券价格研究中心（CRSP）的金融数据集（首批此类数据集）对CAPM进行了实证分析。分析表明，CAPM在为市场数据的实证横截面分析设定标准的同时，为证券价格的行为提供了一个很好的定量近似值。
从Markowitz投资组合优化到CAPM、EMH和因子模型，量化投资者已表明他们愿意接受新的技术和策略。将机器学习技术应用于金融的关键点是，机器学习方法捕捉了数据中的非线性关系。在输出与输入不成正比的情况下，需要使用非线性方法对数据进行建模，许多传统的分析方法假设线性关系，或可以简化为线性模型的非线性模型。典型的非线性机器学习方法包括KNN和ANN。
机器学习已应用于量化投资的多个领域，包括投资组合优化、因子投资、债券风险可预测性、衍生品定价、对冲和拟合以及回测，都取得了很好的成果。
常见的机器学习案例和算法
表1展示了学术报告中重复出现的主题，出现次数最多的是：回报预测、投资组合构建、风险建模。
表2展示了在这三个主题下不同机器学习算法出现的频率。
（1）投资组合构建 投资组合构建是结合回报预测和风险模型，在给定投资者约束条件的情况下创建最优投资组合的过程。各种ANN方法被应用于投资组合优化，通常优于传统的优化技术。在投资组合构建的背景下，深度学习在这次搜索中多次出现。深度学习是指由非线性信息处理的多个层或阶段组成的模型（例如，具有许多隐藏层的神经网络）。使用层次聚类和强化学习来改进投资组合多样化。多篇论文还讨论了应用马尔可夫（Markov）模型预测股票表现的方法。马尔可夫模型是一种对随时间随机变化的变量进行建模的机器学习方法。全球市场的复杂性使得使用这种模式成为一种可行的选择。
（2）回报预测 回报预测，即预测资产或资产类别的投资回报，是投资管理的核心，在文献中占有重要地位。测试了许多类型的ANN预测收益的能力。深度神经网络、CNN、LSTM都被应用于收益预测。第一种，新的机器学习技术被应用于改进传统输入预测（如基本会计数据或技术指标）。第二种，使用机器学习从可选数据中提取新的输入，例如从新闻数据中提取情感。最后，作者在市场层面而不是在单个证券层面预测动态，例如使用机器学习来识别。
（3）风险建模 在风险的大标题下确定了三个不同的主题。第一个主题尝试使用机器学习来改进均值方差框架中使用的传统风险度量。第二个主题是寻找有违约或破产风险的公司，自然语言处理等技术用于识别表示较高风险的词语。最后一个主题则是使用机器学习来开发对冲策略，一些作者着眼于确定哪种机器学习方法的选择最适合风险建模问题。
随着新工具和技术的出现，各种机器学习方法已广泛应用于量化投资领域，最流行的方法是MLP，其次是SVM和LSTM。机器学习已应用于回报预测、投资组合构建和风险建模等领域。这些机器学习方法利用传统的金融数据，以及新类型的替代数据。大数据正在提供需要分析的新数据，而机器学习技术能够对复杂（非线性）关系建模并分析新数据。
值得注意的是，传统对冲基金雇佣越来越多的STEM毕业生担任投资组合构建职位，因为他们具备复杂分析和计算机建模所需的数学技能。所以，对机器学习的认知，以及构建复杂模型所需的语言和框架，对量化投资至关重要。
大数据分析提升量化投资效率
大数据分析和机器学习正在改变量化投资的方式，能够处理大规模数据并发现复杂模式，但同时也需要重新思考金融市场的建模方式。
在量化金融领域，许多伪数学框架已经出现并消失，通常是从附近的科学借用的：从物理学的热力学，Eto's Lemma，信息论，网络理论，各种来自数论的部分，偶尔还有从不太高科技但不情愿承认的社会科学，比如心理学。它们来了，又走了，被市场吸收（而不是被击败）。
机器学习和极端模式识别专注于大规模经验数据，以前所未见的规模转化和分析数据，揭示以前无法检测到的细节模式。有趣的是，机器学习在概念框架方面几乎没有提供任何东西。在某些圈子里，它以缺乏概念框架为傲，认为这是其优势，并且消除了否则会限制模型的人类偏见。无论你是否认为它是一个好工具，你都必须尊重这样一个观念，即过程速度只会变得更快更强大。
明天我们可以称之为神经网络或其他名称，最终我们将达到一个几乎可以在接近实时的情况下发现和检查大多数甚至所有模式排列组合的地步，此时焦点几乎完全集中在定义客观函数而不是框架结构上。
本章的其余部分是关于机器学习如何帮助我们更多地了解金融市场的一组观察和例子，以及正在这样做。它不仅来自我的经验，还来自与学者、从业者、计算机科学家的许多交流，以及大量关于这些主题的书籍、文章、播客和如今参与其中的广阔智慧海洋。
现在是一个让人着迷并且具有量化思维的不可思议的时代，我们至少可以成为未来几代人思考这些问题的有效媒介，以一种审慎和科学的方式思考，即使他们使用这些庞大的技术工具。
复制还是重塑
世界的量化再次成为人类的迷恋。这里的量化是指我们可以将我们作为人类观察到的模式分解为组成部分，并在更大的观察范围内以更快的方式复制它们的想法。量化金融的基础可以追溯到投资原则，或者说是几代敏锐的投资者所做的观察，他们识别出了这些想法，而无需大规模数据的帮助。
早期的因子投资和量化金融的想法是对这些见解的复制；它们并没有发明投资原则。价值投资的概念（对资产和公司进行组件估值）是许多代人研究和理解的概念。量化金融将这些想法拆解，取得可观察和可扩展的元素，并将它们扩展到大量（可比较的）公司之间。
实现规模的成本仍然是如何将特定的投资见解应用于特定公司的复杂性和细微差别，但是假定这些细微差别在较大规模的投资组合中被分散，而且仍然被大部分忽视。投资见解与未来回报之间的关系被复制为曝光和回报之间的线性关系，很少关注非线性动态或复杂性，而是专注于多样化和大规模应用，这被认为是现代投资组合的更好结果。
然而，从早期因子研究中出现了一种微妙的共同运动和相关性的认识，它现在是现代风险管理技术的核心。这个想法是具有共同特征（让我们称之为量化投资见解）的股票也可能在宏观风格因素上具有相关性和相互依赖。
在我看来，这个小小的观察实际上是对到那个时候，以及在许多圈子里仍然如此，孤立地思考股票的投资世界的一种重新发明，将焦点从单个股票移动到连接许多个别没有直接业务关系但仍具有相似特征的股票的常见“线索”或因子，这可能意味着它们会一起买卖。这种“因子”链接成为投资过程的目标，并且其识别和改进成为许多投资过程的目标——现在（在 2010 年代后期）它正在再次引起兴趣。重要的是，我们开始将世界看作一系列因素，有些是暂时的，有些是长期存在的，有些是短期和长期的预测，有些提供风险并且需要消除，有些提供高风险回报。
因子代表了编织全球金融市场图景的看不见（但可检测到的）线索。当我们（量化研究者）努力发现和理解这些线索时，世界上很多人都专注于公司、产品和周期性收益的可见世界。我们将世界描绘成一个网络，其中连接和节点是最重要的，而其他人则将其描述为一系列投资理念和事件。
重塑发生在兴趣对象的转变上，从个别股票到一系列网络关系，以及它们随时间的起伏。这种转变既微妙又严重，可能仍然没有完全被理解。良好的因子时间模型很少见，关于如何思考时间的活跃辩论仍在进行中。情境因子模型更加罕见，对实证和理论工作提出了特别有趣的领域。
机器学习的重塑
使用机器学习进行重塑为我们提供了类似的机会，让我们重新思考金融市场的方式，我认为这种方式包括对投资对象的识别以及我们对金融网络的看法。
请允许我用一个简单的类比来进行思维练习。在手写或面部识别中，我们作为人类寻找某些模式来帮助我们理解世界。在意识、感知的层面上，我们寻找人的脸上的模式，鼻子、眼睛和嘴巴。在这个例子中，感知的对象是那些单元，我们评估它们与我们所知的其他对象的相似性。然后，我们的模式识别在组件方面的维度相当低。我们已经将问题分解为一组有限的分组信息（在这种情况下，是面部的特征）。
在现代机器学习技术中，人脸或手写数字被分解成更小、因此更多的组件，然后我们对这些类别进行评估。以手写数字为例，图片的像素被转换为数值表示，然后使用深度学习算法寻找像素中的模式。
我们拥有不可思议的工具来处理大规模数据，并在样本的亚原子水平上寻找模式。在人脸、数字和许多其他事物的情况下，我们可以通过复杂的模式找到这些模式，这些模式已经不再直观或可以被我们（有意识地）理解；它们不是识别鼻子或眼睛，而是在信息的深层折叠中寻找模式。有时，这些工具可以更加高效地找到模式，比我们更快，而我们的直觉无法跟上。
将这个类比运用到金融领域，大部分资产管理都涉及到财务（基本）数据，如收入表、资产负债表和收益。这些项目有效地表征了一家公司，就像一个人的主要特征可以表征一个人一样。如果我们拿这些项目来用，可能有几百个，并将它们用于像机器学习这样的大规模算法中，我们可能会发现我们在开始之前已经给自己造成了严重限制。
神经网络的“魔力”在于它们能够识别原子级别（例如，像素级）信息，并通过向它们提供更高级的结构，我们可能已经在限制它们发现新模式的能力，即超出我们在线性框架中已经识别的模式。再创新在于我们找到新的构造和更“原子”的投资表示形式的能力，以使这些算法更好地发现模式。这可能意味着远离报告的季度或年度财务报表，也许使用销售和收入的更高频率指标（依赖于替代数据源），作为发现更高频率、潜在更连贯的模式的一种方式，以便预测价格波动。
通过机器学习进行再创新也可能意味着将我们的注意力转向将金融市场建模为一个复杂（或者只是庞大）的网络，其中问题的维度可能会爆炸性地高，难以让我们的思维来处理。
未来发展趋势
金融科技与量化金融的深度融合，正在重塑金融行业的未来。随着技术的不断进步，我们可以预见以下几个发展趋势：
智能化程度将进一步提升：随着人工智能技术的发展，量化投资将更加智能化，能够处理更复杂的数据和模型，提供更精准的投资决策。
个性化服务将更加普及：金融科技将为投资者提供更加个性化的投资建议和服务，满足不同投资者的需求。
风险管理将更加精准：通过大数据和机器学习，金融机构能够更准确地识别和管理风险，提高金融系统的稳定性。
监管科技将同步发展：随着金融科技的发展，监管科技也将不断创新，以应对新的风险和挑战，确保金融市场的健康发展。
金融科技与量化金融的结合，正在开启金融行业的新纪元。它们不仅改变了金融服务的方式，更为投资者和金融机构提供了更科学、更高效的决策工具。随着技术的不断进步，我们有理由相信，金融科技与量化金融将为金融行业带来更多的创新和机遇。