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金融是一個相對復(fù)雜的體系，而人工智能金融量化分析，更是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。怎么解讀這項(xiàng)工程呢？這篇文章里，作者嘗試總結(jié)了金融資產(chǎn)進(jìn)行量化分析的一套方法，以真實(shí)數(shù)據(jù)作為實(shí)戰(zhàn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型搭建，一起來看。

金融是一個非常復(fù)雜的體系，客觀反映了社會運(yùn)行的狀況，金融市場的數(shù)據(jù)指標(biāo)也是社會經(jīng)濟(jì)的晴雨表。對于金融的量化分析，可以從微觀和宏觀兩個方面進(jìn)行。微觀注重個體，宏觀代表趨勢。

本文主要是通過對金融領(lǐng)域中某種資產(chǎn)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行匯總，從宏觀上探究其規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)計算機(jī)對資產(chǎn)價格進(jìn)行智能預(yù)測。

既然是實(shí)戰(zhàn)，本文采用資本二級市場公開的真實(shí)數(shù)據(jù)作為實(shí)戰(zhàn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型搭建。對于實(shí)戰(zhàn)結(jié)果，僅作為分析參考，并不構(gòu)成投資建議。

對于AI（ArtificialIntelligence，人工智能）領(lǐng)域而言，是個非常龐大且復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及非常多的基礎(chǔ)知識，人工智能離不開數(shù)據(jù)標(biāo)注，也離不開特征工程，依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)，又依賴于深度學(xué)習(xí)，同時又涉及非常多的人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的框架。

我們知道，機(jī)器學(xué)習(xí)最常見最基礎(chǔ)的的分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）和半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-SupervisedLearning）。

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)：在給定的數(shù)據(jù)標(biāo)簽中給新數(shù)據(jù)打標(biāo)。
• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：給定數(shù)據(jù)類別未知，通過機(jī)器自動分類，進(jìn)行標(biāo)注。
• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：有些數(shù)據(jù)有標(biāo)簽，有些數(shù)據(jù)無標(biāo)簽，機(jī)器進(jìn)行分類。

實(shí)現(xiàn)人工智能的前提，在于能將場景數(shù)字化，從而可以進(jìn)行量化分析，并智能執(zhí)行某些策略。可以簡單理解為給定若干輸出，讓計算機(jī)給出輸出，以數(shù)學(xué)的視角進(jìn)行觀測，其實(shí)是在事物與機(jī)器之間建立一個函數(shù)關(guān)系。

我們看到一個小孩，預(yù)測這個小孩將來能長多高，通過經(jīng)驗(yàn)判斷，往往是看小孩子的父母身是多少。父母的身高，其實(shí)就是一個輸入的指標(biāo)，對小孩身高的預(yù)測，就是輸出的結(jié)果。

為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，我們可以增加多個輸入的指標(biāo)，例如：小孩的營養(yǎng)狀況，體育鍛煉情況，小孩家族其他長輩們的身高等指標(biāo)。

人工智能對于金融的量化分析，我們也可以采用這種思路，將金融資產(chǎn)的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行定義，通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)多維度的指標(biāo)作為輸入條件，現(xiàn)有數(shù)據(jù)多維度指標(biāo)對應(yīng)的輸出結(jié)果進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立數(shù)據(jù)模型，然后將新的金融多維數(shù)據(jù)作為參數(shù)輸入，由人工智能引擎結(jié)合數(shù)據(jù)模型給出相應(yīng)的結(jié)果輸出。

金融量化模型構(gòu)建基礎(chǔ)邏輯，就是選取相近的金融資產(chǎn)，根據(jù)這些相近的金融資產(chǎn)各項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)樣本，最后通過輸入一個新的金融資產(chǎn)，來通過其各項(xiàng)指標(biāo)預(yù)測輸入金融資產(chǎn)具備的價值。主要過程如下。

1）建立指標(biāo)。我們首先建立對金融資產(chǎn)進(jìn)行量化分析的指標(biāo)，本文中，我們可以建立的指標(biāo)主要如下。當(dāng)然實(shí)際分析中，我們也可以選擇其他維度的指標(biāo)進(jìn)行補(bǔ)充。通過對機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的評價，以及模型的不斷調(diào)整，從而選取更優(yōu)秀的指標(biāo)，從而提升機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量。

2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。有了以上指標(biāo)，我們對相似的資產(chǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備?？紤]到篇幅限制，為了在一個頁面中顯示的數(shù)據(jù)清晰些，指標(biāo)我們做一些精減，精減后的數(shù)據(jù)樣例如下。機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是第2行之后的數(shù)據(jù)，之后我們通過輸入第2行的參數(shù)，來預(yù)測【上海臨港】的資產(chǎn)價格。

在選取機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)時，我們盡可能的選擇量化分析同類型的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，例如本文的實(shí)戰(zhàn)中想預(yù)測【上海臨港】資產(chǎn)的價格，我們要找同【上海臨港】相近的資產(chǎn)標(biāo)的?！旧虾ＥR港】屬于房地產(chǎn)業(yè)，而且又屬于國資改革、園區(qū)開發(fā)、創(chuàng)投等概念題材。

我們可以根據(jù)策略，獲取彼此相近的全量數(shù)據(jù)，之后我們再對全是數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)選，這個評價的過程，類似于比賽中的評委評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，例如，我們選取的數(shù)據(jù)中，市盈率和其他數(shù)據(jù)的市盈率偏差非常大的，我們也可以舍去。當(dāng)然實(shí)際過程還有很多影響因子，需要具體情況具體分析。

3）工具準(zhǔn)備。本次機(jī)器學(xué)習(xí)使用的工具是Spyder，通過Python語言實(shí)現(xiàn)。Python相關(guān)環(huán)境的搭建比較基礎(chǔ)，在這里不做太多講解，大家直接下載一個ANACONDA開發(fā)工具即可。

當(dāng)然，大家如果習(xí)慣使用其他機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，也可以采用其他的，只要方便的就可以，基礎(chǔ)原理其實(shí)都是一樣的。

4）數(shù)據(jù)整理。我們開始以準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)文件為樣例讀入，并進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)做準(zhǔn)備。

我們可以查看導(dǎo)入的數(shù)據(jù)，來檢查導(dǎo)入的數(shù)據(jù)是否有遺漏。

之后，我們將導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，去掉【資產(chǎn)名稱】和【資產(chǎn)代碼】，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)在我們的機(jī)器學(xué)習(xí)過程中無使用價值。整理后的數(shù)據(jù)，如下所示。

5）機(jī)器學(xué)習(xí)。接下來我們對已有的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型有很多，本文使用比較簡單的線性回歸模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。在項(xiàng)目中引入Sklearn，受于篇幅限制Sklearn詳細(xì)用法，大家可以在網(wǎng)上查閱相關(guān)資料。

6）結(jié)果預(yù)測。我們將對【上海臨港】資產(chǎn)價格進(jìn)行預(yù)測，其基本的指標(biāo)如下。

將以上指標(biāo)作為輸入條件錄入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，生成結(jié)果。

預(yù)測結(jié)果：

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相當(dāng)數(shù)據(jù)后，對【上海臨港】資產(chǎn)預(yù)測是【13.19元】，也就意味著結(jié)合與其相似的資產(chǎn)的現(xiàn)狀，給出【上海臨港】在當(dāng)前背景下，資金價格應(yīng)該值【13.19元】。

我們看了一下【2024年1月31日11:30】這個時點(diǎn)的【上海臨港】的價格為【10.11元】，這說明在當(dāng)前背景下，【上海臨港】的價格相對于同類資產(chǎn)，其實(shí)是低估的，仍然有一定的增長空間。

雖然我們在本次人工智能金融量化分析實(shí)戰(zhàn)使用的是真實(shí)的金融數(shù)據(jù)，但是由于數(shù)據(jù)樣本量太少，機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)論可能精度不夠。我們使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也比較單一，我們可以結(jié)合更多的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來提升機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量。

機(jī)器學(xué)習(xí)的過程也需要依賴非常多的基礎(chǔ)條件才能不斷提升機(jī)器學(xué)習(xí)效果，需要海量的數(shù)據(jù)，也需要不斷對指標(biāo)和模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以及結(jié)合各種評價方法，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)論可以邏輯自洽。

對于本文而言，最大的價值在于我們建立了一個對金融資產(chǎn)進(jìn)行量化分析的簡單方法。在此方法基礎(chǔ)上，我們可以結(jié)合更多的數(shù)據(jù)以及指標(biāo)，來使得機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果更為精準(zhǔn)。

在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個金融人工智能的平臺，對其他資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時快速預(yù)測從而判斷當(dāng)前的資產(chǎn)價格是高估還是低估，以及是否有投資的空間。從而進(jìn)一步作為計算機(jī)交易的參考因子，結(jié)合其他量化模型，給出決策參考或是智能投資。

另外我們在基礎(chǔ)的金融量化分析模型的基礎(chǔ)上，還可以升級為量化分析引擎，作為金融大模型的基礎(chǔ)服務(wù)之一，使用ChatGPT或是其他嵌入式的工具，快速為用戶或是機(jī)構(gòu)提供便捷準(zhǔn)確的金融服務(wù)，進(jìn)而提升整個社會的金融運(yùn)行效率以及質(zhì)量。

人工智能金融量化分析，是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，受限于作者水平，不能面面俱到，如果有不足之處，請大家指正！也非常歡迎朋友們隨時交流。感謝大家閱讀！