在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)產(chǎn)生神奇的效果，盡管它本身并沒有什么神奇之處(嗯，也許只是一點(diǎn)點(diǎn))。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的成功更多依賴于構(gòu)建高效的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、收集適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集和應(yīng)用正確的算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)正在對(duì)金融服務(wù)業(yè)產(chǎn)生重大影響。讓我們來看看為什么金融公司會(huì)關(guān)心這項(xiàng)技術(shù)，以及使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)什么解決方案和如何應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。

定義

我們可以將機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)看作是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)子集，它使用統(tǒng)計(jì)模型洞悉內(nèi)在規(guī)律并做出預(yù)測(cè)。下圖解釋了人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系。為了簡(jiǎn)單起見，我們?cè)谶@篇文章中集中討論機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的神奇之處在于，它們無需明確地編程就能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)單地說就是，選擇模型并向它們提供數(shù)據(jù)，該模型能自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，以改善結(jié)果。

數(shù)據(jù)科學(xué)家用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，然后將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中。

模型在后臺(tái)運(yùn)行，并基于以前的訓(xùn)練自動(dòng)提供結(jié)果。數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)盡可能頻繁地對(duì)模型進(jìn)行再培訓(xùn)，以保持模型的較優(yōu)。例如，我們的客戶Mercanto 每天都在重新訓(xùn)練模型。

一般來說，提供的數(shù)據(jù)越多，結(jié)果越準(zhǔn)確。巧合的是，龐大的數(shù)據(jù)集在金融服務(wù)行業(yè)非常普遍。有很多關(guān)于交易、客戶、賬單、轉(zhuǎn)賬的pb級(jí)數(shù)據(jù)。這非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)。

隨著技術(shù)的發(fā)展和較佳算法的開源，很難想象不使用機(jī)器學(xué)習(xí)金融服務(wù)的未來。

大多數(shù)金融服務(wù)公司還不能從這項(xiàng)技術(shù)中獲得真正的價(jià)值，原因如下:

公司往往對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)及自身的價(jià)值抱有完全不切實(shí)際的期望。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)成本很高。

DS/ML工程師的短缺是另一個(gè)主要問題。下圖顯示了對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技能需求的爆炸式增長(zhǎng)。

在更新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面，金融企業(yè)不夠靈活。

隨后我們會(huì)討論如何克服這些問題。首先，讓我們看看為什么金融服務(wù)公司不可忽視機(jī)器學(xué)習(xí)。

盡管存在挑戰(zhàn)，許多金融公司已經(jīng)采用了這項(xiàng)技術(shù)。如下圖所示，金融服務(wù)業(yè)的高管們非常重視機(jī)器學(xué)習(xí)，他們這么做有很多原因:

自動(dòng)化降低經(jīng)營(yíng)成本。

更高效的生產(chǎn)力和更好的用戶體驗(yàn)從而創(chuàng)收。

更好的承若并提升安全性。

有許多開源的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具非常適合金融數(shù)據(jù)。此外，老牌金融服務(wù)公司擁有大量資金，他們有能力在計(jì)算硬件方面加大投入。

由于金融領(lǐng)域大量的歷史數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可被用于增強(qiáng)金融生態(tài)系統(tǒng)的許多方面。

這就是為什么這么多金融公司都在大力投資機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)。對(duì)于落后者來說，忽視AI和ML的代價(jià)是高昂的。

在金融中機(jī)器學(xué)習(xí)可以用在哪些場(chǎng)景?

讓我們來看看未來機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的一些應(yīng)用。

過程自動(dòng)化

過程自動(dòng)化是機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域最常見的應(yīng)用之一。該技術(shù)可以替代體力勞動(dòng)，自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)，提高生產(chǎn)率。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)幫助公司優(yōu)化成本，改善客戶體驗(yàn)，擴(kuò)大服務(wù)規(guī)模。以下是過程自動(dòng)化在金融領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例:

聊天機(jī)器人

客服中心自動(dòng)化

文書工作自動(dòng)化

員工培訓(xùn)游戲化等等

以下是銀行業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的一些例子:

摩根大通(JPMorgan Chase)推出了一個(gè)利用自然語言處理(一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))的智能合同(COiN)平臺(tái)。該方案可處理法律文件并從中提取重要數(shù)據(jù)。手工審查1.2萬份年度商業(yè)信貸協(xié)議通常需要大約36萬工時(shí)。然而，使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)瀏覽相同數(shù)量的合同。

BNY Mello將過程自動(dòng)化集成到他們的銀行生態(tài)系統(tǒng)中。這項(xiàng)創(chuàng)新可每年節(jié)省30萬美元，并帶來了廣泛的操作改進(jìn)。

富國(guó)銀行(Wells Fargo)通過Facebook Messenger平臺(tái)使用一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人與用戶交流，并提供與密碼和賬戶相關(guān)的幫助。

Privatbank是一家烏克蘭銀行，在移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上使用聊天機(jī)器人助手。聊天機(jī)器人加快了一般客戶查詢的速度，并減少了人工助理的數(shù)量。

安全

隨著交易、用戶和第三方集成數(shù)量的增長(zhǎng)，金融領(lǐng)域的安全威脅也在不斷增加。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在檢測(cè)欺詐方面也很出色。

例如，銀行可以使用該技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)帳戶的數(shù)千個(gè)交易參數(shù)。該算法分析持卡人的每一個(gè)行為并嘗試發(fā)現(xiàn)該用戶行為背后的目的。這種模型能夠精確地發(fā)現(xiàn)欺詐行為。

當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別到了可疑帳戶行為，它可以向用戶詢問額外的認(rèn)證信息來驗(yàn)證該筆交易。如果有95%的可能性是欺詐的話，甚至可以完全阻止交易通過。機(jī)器學(xué)習(xí)算法只需要幾秒鐘(甚至幾秒鐘)來驗(yàn)證一個(gè)交易。這種速度有助于實(shí)時(shí)阻止欺詐行為的發(fā)生，而不只是在行為發(fā)生后的鑒定。

財(cái)務(wù)監(jiān)控是金融中機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)安全用例。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以訓(xùn)練該系統(tǒng)檢測(cè)大量微支付，并標(biāo)記諸如smurfing的洗錢技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可以顯著提高網(wǎng)絡(luò)安全性。數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)來定位和隔離網(wǎng)絡(luò)威脅，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)在分析數(shù)千個(gè)參數(shù)和實(shí)時(shí)方面的能力是有目共睹的。這項(xiàng)技術(shù)很有可能在不久的將來為最先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)力。

Adyen, Payoneer, Paypal, Stripe,和Skrill 是一些著名的金融科技公司，它們?cè)诎踩珯C(jī)器學(xué)習(xí)方面投入了大量資金。

人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

橙色及淡橙色方塊表示已經(jīng)應(yīng)用相關(guān)技術(shù)或是在未來有相關(guān)計(jì)劃

承保和信用評(píng)分

機(jī)器學(xué)習(xí)算法非常適合運(yùn)用于金融和保險(xiǎn)業(yè)中很常見的承保業(yè)務(wù)。

每個(gè)客戶檔案都有數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)條目，數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)成千上萬的客戶檔案建立模型。隨后，訓(xùn)練有素的系統(tǒng)可以在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中執(zhí)行相同的承保和信用評(píng)分任務(wù)。這種評(píng)分系統(tǒng)可以提高相關(guān)從業(yè)人員工作的效率和精確度。

銀行和保險(xiǎn)公司擁有大量消費(fèi)者歷史數(shù)據(jù)，他們可以使用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的模型。或者，他們可以使用大型電信或公用事業(yè)公司生成的數(shù)據(jù)集。

例如，BBVA Bancomer 正與一個(gè)信用評(píng)分平臺(tái)Destacame合作。該銀行旨在為拉丁美洲信用記錄不足的客戶提高獲得信貸的機(jī)會(huì)。Destacame通過開放API訪問了公用事業(yè)公司的賬單支付信息。通過對(duì)賬單支付行為進(jìn)行分析，Destacame為客戶生成信用評(píng)分并將結(jié)果發(fā)送給銀行。

算法交易

機(jī)器學(xué)習(xí)有助于改善算法交易中的交易決策。數(shù)學(xué)模型可以實(shí)時(shí)監(jiān)控新聞消息和交易結(jié)果，并檢測(cè)出可能導(dǎo)致股價(jià)波動(dòng)的模式。隨后，它可以根據(jù)自己的預(yù)測(cè)主動(dòng)選擇出售，持有或購(gòu)買股票。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以同時(shí)分析數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)源，遠(yuǎn)超人類交易員的極限。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助人類交易員獲得略高于市場(chǎng)平均水平的優(yōu)勢(shì)。鑒于交易操作次數(shù)的頻繁，這種優(yōu)勢(shì)通常會(huì)轉(zhuǎn)化為巨額利潤(rùn)。

機(jī)器人顧問

機(jī)器人顧問在金融領(lǐng)域非常普及。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)在咨詢領(lǐng)域中主要有以下兩種應(yīng)用：

投資組合管理。這是一種在線財(cái)富管理服務(wù)，它使用算法和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來分配、管理和優(yōu)化客戶的資產(chǎn)。用戶輸入他們目前的金融資產(chǎn)和目標(biāo)，例如，在50歲時(shí)存夠一百萬美元。隨后機(jī)器人顧問將根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)偏好和期望目標(biāo)在投資機(jī)會(huì)中分配現(xiàn)有資產(chǎn)。

金融產(chǎn)品推薦。許多在線保險(xiǎn)服務(wù)商使用機(jī)器人顧問向特定用戶推薦訂制化保險(xiǎn)服務(wù)。相較于個(gè)人理財(cái)顧問，客戶往往更偏好費(fèi)用較低的機(jī)器人顧問，以及個(gè)性化和校準(zhǔn)的推薦服務(wù)。

如何將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用于金融?

盡管人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有很多優(yōu)點(diǎn)，但即使是財(cái)力雄厚的公司，也很難從這項(xiàng)技術(shù)中獲取真正的價(jià)值。金融服務(wù)公司希望挖掘出機(jī)器學(xué)習(xí)的獨(dú)特價(jià)值，但對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)的運(yùn)作原理以及如何使用它，他們僅有一個(gè)模糊的概念。

他們一次次面臨相似的挑戰(zhàn)，比如缺乏合理的業(yè)績(jī)考核指標(biāo)。這導(dǎo)致了不切實(shí)際的估算并耗盡了預(yù)算。僅僅擁有合適的軟件基礎(chǔ)設(shè)施是不夠的(盡管這將是一個(gè)良好的開端)。要想成功地將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用于金融服務(wù)，你需要清晰的愿景，扎實(shí)的技術(shù)人才，以及提供有價(jià)值的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)項(xiàng)目的決心。

當(dāng)你充分理解這項(xiàng)技術(shù)將如何幫助你達(dá)成目標(biāo)時(shí)，你需要繼續(xù)在思維層面進(jìn)行驗(yàn)證。數(shù)據(jù)科學(xué)家的任務(wù)是對(duì)你的這個(gè)想法進(jìn)行審查，幫助你制定可行的KPI并做出合理的估算。

值得注意的是，你需要確保所有相關(guān)數(shù)據(jù)都收集完畢。否則，您需要數(shù)據(jù)工程師來收集和清理這些數(shù)據(jù)。根據(jù)用途和業(yè)務(wù)狀況，金融公司可以采用不同的方法應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí):

放棄機(jī)器學(xué)習(xí)，轉(zhuǎn)而專注于大數(shù)據(jù)工程

有時(shí)候金融公司在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，只需要適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)工程就可以實(shí)現(xiàn)。資深數(shù)據(jù)科學(xué)家Max Nechepurenko，在N-iX上評(píng)論：

“在開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)的解決方案時(shí)，我建議使用奧卡姆剃刀原則，這意味著模型不應(yīng)該過于復(fù)雜。大多數(shù)以機(jī)器學(xué)習(xí)為目標(biāo)的公司實(shí)際上只需要關(guān)注可靠的數(shù)據(jù)工程技術(shù)，關(guān)注將統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用于聚合數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)可視化。”

僅僅將統(tǒng)計(jì)模型應(yīng)用于已經(jīng)處理過的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)就足以讓銀行擺脫其運(yùn)營(yíng)中的許多瓶頸和低效。

這些瓶頸包括什么呢?比如某個(gè)分行的排隊(duì)問題，一些可以避免的重復(fù)性任務(wù)，低效的人力資源工作，手機(jī)銀行APP的缺陷等等。

除此之外，任何數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中最重要的部分都是構(gòu)建一個(gè)協(xié)調(diào)的平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)，從數(shù)百個(gè)信息源(例如CRM，報(bào)告軟件，電子表格等)收集分散孤立的數(shù)據(jù)。

在應(yīng)用任何算法之前，你需要整理好數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理。只有這樣，才能進(jìn)一步地從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息。實(shí)際上，機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中80%左右的時(shí)間都花在提取、轉(zhuǎn)換、載入和進(jìn)一步清理數(shù)據(jù)上。

數(shù)據(jù)工程中提取、轉(zhuǎn)換和載入數(shù)據(jù)的具體流程

使用第三方的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案

即使你的公司決定在即將開展的項(xiàng)目中使用機(jī)器學(xué)習(xí)，也不一定需要開發(fā)新的算法和模型。

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要處理的問題都已經(jīng)被解決。谷歌，微軟，亞馬遜和IBM等科技巨頭將機(jī)器學(xué)習(xí)軟件作為一種服務(wù)出售。

這些開箱即用的解決方案已經(jīng)經(jīng)過訓(xùn)練，可以解決很多種業(yè)務(wù)問題。 如果你的項(xiàng)目涉及相同的應(yīng)用場(chǎng)景，你認(rèn)為你的團(tuán)隊(duì)可以超越這些有著龐大研發(fā)中心的技術(shù)巨頭們所開發(fā)的算法嗎?

Google的多種即插即用的推薦系統(tǒng)解決方案就是一個(gè)很好的例子。該軟件適用于各種領(lǐng)域，你只需要檢查它們是否適合你的案例。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可以構(gòu)建專注于特定的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域的系統(tǒng)。專業(yè)人員需要從不同的信息源提取數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以適合此系統(tǒng)，然后接收處理的結(jié)果并進(jìn)行可視化。

你需要在對(duì)第三方系統(tǒng)的控制力和解決方案的靈活性之間權(quán)衡取舍。 此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不適合所有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。資深數(shù)據(jù)科學(xué)家Ihar Rubanau在 N-iX評(píng)論：

具有普適性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法至今還未出現(xiàn)。數(shù)據(jù)科學(xué)家們需要在應(yīng)用前根據(jù)各個(gè)領(lǐng)域不同商業(yè)案例的情況對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整。

所以如果Google的某個(gè)現(xiàn)存解決方案能夠解決你所在領(lǐng)域的特定問題，你也許可以使用它。如果不能的話，就要著眼于定制化的開發(fā)與集成。

創(chuàng)新與集成

從零開始開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案是最費(fèi)時(shí)費(fèi)錢又冒險(xiǎn)的選擇之一。然而，在某些商業(yè)案例中，這可能是應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的唯一途徑。

機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)針對(duì)的是某一利基領(lǐng)域的特定需求，這需要深入的調(diào)研。如果沒有現(xiàn)成的針對(duì)特定問題而開發(fā)的解決方案，第三方機(jī)器學(xué)習(xí)軟件可能會(huì)產(chǎn)出不準(zhǔn)確的結(jié)果。

從左到右：解決方案架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師 、大數(shù)據(jù)工程師 、后端開發(fā)人員、前端開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、商業(yè)智能專家。

至今，你仍然可能需要高度依賴于Google及其他開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。當(dāng)今的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目大多是將目前最先進(jìn)的庫應(yīng)用在某一特定領(lǐng)域和用例中。

在N-iX，我們認(rèn)為成功的企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)項(xiàng)目有如下七個(gè)共同特質(zhì)：

一個(gè)明確的目標(biāo)。在收集數(shù)據(jù)之前，你至少需要對(duì)通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)能取得的結(jié)果有大體認(rèn)識(shí)。在項(xiàng)目初期，數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)幫助把你的想法轉(zhuǎn)化成實(shí)際的KPI。

穩(wěn)健的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案架構(gòu)設(shè)計(jì)。你需要一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件架構(gòu)師來執(zhí)行這一任務(wù)。

(基于Apache Hadoop或者Spark的)適宜的大數(shù)據(jù)工程生態(tài)系統(tǒng)是必須的。它可以收集，集成，存儲(chǔ)，處理大量來源于金融服務(wù)公司的分散數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)架構(gòu)師和大數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)搭建這一生態(tài)系統(tǒng)。

在新建的生態(tài)系統(tǒng)中運(yùn)行ETL流程(提取，轉(zhuǎn)換，加載)。大數(shù)據(jù)架構(gòu)師和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師負(fù)責(zé)這一環(huán)節(jié)。

最終數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。除了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和技術(shù)清理之外，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能需要進(jìn)一步提煉數(shù)據(jù)，使其適用于特定的商業(yè)案例。

應(yīng)用恰當(dāng)?shù)乃惴▌?chuàng)建模型，調(diào)整模型，并用新數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師執(zhí)行這些任務(wù)。

清晰的洞察可視化。商業(yè)智能專家負(fù)責(zé)這一部分。除此之外，你可能需要前端開發(fā)人員來設(shè)計(jì)易用的界面面板。

小的項(xiàng)目可能需要更少的努力和更小的團(tuán)隊(duì)。比如對(duì)于一些小數(shù)據(jù)集的研發(fā)項(xiàng)目來說，他們可能并不需要經(jīng)驗(yàn)豐富的大數(shù)據(jù)工程師。在某些其他情況下，可能也并不需要復(fù)雜的控制面板和數(shù)據(jù)可視化。

重點(diǎn)回顧

金融機(jī)構(gòu)經(jīng)常使用機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)進(jìn)程自動(dòng)化與安全化。

在收集數(shù)據(jù)之前，你需要對(duì)通過數(shù)據(jù)科學(xué)獲得的結(jié)果有清晰預(yù)判。需要在項(xiàng)目開始之前設(shè)置可行的KPI，并進(jìn)行切實(shí)的估計(jì)。

很多金融服務(wù)公司對(duì)數(shù)據(jù)工程，統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)可視化的需求超過數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集越大越干凈，機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的結(jié)果就越準(zhǔn)確。

你可以一邊繼續(xù)使用現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，一邊盡可能多訓(xùn)練你的模型。

并不存在廣泛適用于不同商業(yè)案例的機(jī)器學(xué)習(xí)方案。

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有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的金融軟件開發(fā)成本很高。

Google這樣的科技巨頭創(chuàng)造了機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。如果你的項(xiàng)目涉及這些用例的話，盡量用現(xiàn)成的，因?yàn)樽约旱乃惴▋?yōu)于谷歌，亞馬遜或者IBM的可能性很低，金融領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)和其他領(lǐng)域有何區(qū)別?

在我看來，主要的區(qū)別源于數(shù)據(jù)的不同。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的噪聲(非常)大，而且通常是不穩(wěn)定的。“信號(hào)”不能用任何特定方法與噪聲剝離，這是原則性問題。舉例來說，這和圖像處理就很不同，圖像處理至少原則上可以控制噪聲等級(jí)。

另外，圖像處理也不存在不穩(wěn)定數(shù)據(jù)這一概念。包括非概率模型在內(nèi)的一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型，因?yàn)樵肼暤娘@著影響，在金融領(lǐng)域難以發(fā)揮作用。

另一區(qū)別在于數(shù)據(jù)量。金融領(lǐng)域很多有趣的問題是關(guān)于中小型數(shù)據(jù)集的問題，這使得一些有很大數(shù)據(jù)需求的方法難以應(yīng)用，比如深度學(xué)習(xí)。因此，金融上(根據(jù)使用方法)通過選擇正則化，貝葉斯先驗(yàn)或者諸如對(duì)稱性分析之類的其他一般原則來實(shí)施一些先驗(yàn)理論是很有必要的。

還有一個(gè)重要的區(qū)別是，金融上并沒有很好地定義“真實(shí)”狀態(tài)空間。有一些被稱作黑天鵝的事件——金融模型之外的事物，例如政治風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)對(duì)證券價(jià)格產(chǎn)生重大影響。

不確定性和概率(風(fēng)險(xiǎn))有所不同。大部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型(以及大部分經(jīng)典金融模型)在定義良好的狀態(tài)空間下應(yīng)用概率系統(tǒng)——他們不承認(rèn)黑天鵝的存在。他們是風(fēng)險(xiǎn)模型，但并非不確定模型。

AQF：量化金融分析師(簡(jiǎn)稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。

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AQF背景

量化投資在國(guó)外的發(fā)展已非常成熟，與此相反，曾經(jīng)在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間里，國(guó)內(nèi)量化投資領(lǐng)域發(fā)展緩慢。2017年伊始，金融業(yè)界改革消息不斷。2 月 16 日，中金所重磅發(fā)布新的股指期貨交易規(guī)則，對(duì)其日內(nèi)過度交易行為的監(jiān)管、非套期保值持倉的交易保證金標(biāo)準(zhǔn)、平倉手續(xù)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)都采取了進(jìn)一步放松限制的政策指示。

11月，人民銀行會(huì)同銀監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)、外匯局等部門起草了《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(征求意見稿)》，其中第二十二條對(duì)“智能投顧”開展資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的準(zhǔn)入門檻、業(yè)務(wù)開展規(guī)范提出全面的規(guī)范意見。量化投資在各金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)用得到了監(jiān)管層的重視，未來發(fā)展可期。面對(duì)當(dāng)下量化金融人才匱乏、需求量激增的局面，加快量化投資專業(yè)水平人才的培養(yǎng)進(jìn)程已迫在眉睫。

AQF認(rèn)證機(jī)構(gòu)介紹

中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)(China Marketing Association)經(jīng)國(guó)家民政部批準(zhǔn)(民政部：社證字第3586號(hào))于1991年3月在北京成立，由中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究院主管。中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)量化金融專業(yè)委員會(huì)(下簡(jiǎn)稱：量專委)是中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)下屬的獨(dú)立二級(jí)機(jī)構(gòu)。

量專委的宗旨在于積極有效組織各類金融理論和實(shí)踐學(xué)術(shù)研究，切實(shí)開展各界學(xué)術(shù)交流，充分利用各金融領(lǐng)域的專家資源，通過提供各類金融調(diào)研、培訓(xùn)、咨詢、出版、交流、認(rèn)證等服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“金融服務(wù)市場(chǎng)、市場(chǎng)促進(jìn)金融”的目標(biāo)，提高金融服務(wù)學(xué)術(shù)水平和服務(wù)水平，加強(qiáng)金融服務(wù)領(lǐng)域的實(shí)踐溝通和技術(shù)交流，推動(dòng)金融產(chǎn)業(yè)融合促進(jìn)與創(chuàng)新，有效搭建金融高級(jí)人才培養(yǎng)的平臺(tái)，切實(shí)為我國(guó)金融服務(wù)注入更多動(dòng)力。

量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)受量化金融專業(yè)委員會(huì)下設(shè)的專家委員會(huì)的工作指導(dǎo)，負(fù)責(zé)量化金融分析師證書體系的專業(yè)水平認(rèn)證、專業(yè)能力建設(shè)開發(fā)、研究咨詢、教育培訓(xùn)、培訓(xùn)教材修訂等方面的工作。

項(xiàng)目培養(yǎng)目標(biāo)

結(jié)合現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，量化方法在金融實(shí)務(wù)中的應(yīng)用也越來越普遍和深入。本項(xiàng)目在借鑒國(guó)外發(fā)達(dá)的量化金融分析師執(zhí)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)現(xiàn)代金融領(lǐng)域的實(shí)踐發(fā)展和實(shí)際情況，并通過研究分析相應(yīng)實(shí)戰(zhàn)崗位的專業(yè)要求和工作內(nèi)容，以培養(yǎng)量化金融分析師專業(yè)人員為目標(biāo)，通過專業(yè)理論知識(shí)與實(shí)戰(zhàn)能力的訓(xùn)練，培養(yǎng)具備量化分析能力的專業(yè)金融從業(yè)人員。

AQF項(xiàng)目培養(yǎng)對(duì)象

有志于養(yǎng)成專業(yè)的量化投資方法，并且從事或有志于從事與金融量化分析相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和專業(yè)服務(wù)工作的人員。例如：投行工作人員、股票分析師、金融分析師、量化工作者等金融行業(yè)從業(yè)人員;

有志于養(yǎng)成專業(yè)的量化投資方法的個(gè)人投資者等;

欲從其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)行進(jìn)入量化金融行業(yè)的專業(yè)人才。

AQF項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)

系統(tǒng)性

AQF證書內(nèi)容全面涵蓋了量化金融領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，并且充分地吸收了國(guó)際量化金融的前沿和發(fā)展，學(xué)習(xí)模塊包括Python語言編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、金融知識(shí)基礎(chǔ)和量化投資多平臺(tái)模擬交易等。

實(shí)戰(zhàn)性

AQF證書將量化投資交易的理論知識(shí)與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)相銜接，運(yùn)用編程技術(shù)將主流量化分析思想用于實(shí)踐，旨在達(dá)成系統(tǒng)、完善的量化投資證書體系，讓學(xué)員認(rèn)識(shí)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景。

前瞻性

AQF證書旨在結(jié)合主流的算法和經(jīng)典量化交易策略思想，提供前沿的科學(xué)知識(shí)服務(wù)。

AQF后續(xù)學(xué)習(xí)方案

獲取AQF證書的會(huì)員可參加由中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)量化金融專業(yè)委員會(huì)及其下設(shè)部門定期舉辦的各類以量化投資、量化分析等為主題的活動(dòng)，例如論壇、沙龍;可獲得其發(fā)行的優(yōu)選論文期刊、報(bào)道資訊等后續(xù)教育學(xué)習(xí)材料。AQF會(huì)員后續(xù)教育旨在為會(huì)員提供專業(yè)量化投資人士交流和學(xué)習(xí)的平臺(tái)。

AQF知識(shí)體系

AQF證書知識(shí)體系分為四大模塊，分別為：量化投資策略理論(20%)、Python語言的編程基礎(chǔ)(30%)、Python量化交易策略實(shí)現(xiàn)與回測(cè)(40%)、量化實(shí)盤交易(10%)。該課程體系旨在從理論和實(shí)踐兩個(gè)方面，幫助考生成為具有扎實(shí)理論功底和實(shí)踐能力的量化交易專業(yè)人才。

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掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

AQF量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目學(xué)習(xí)大綱

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1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測(cè)

3.整體代碼介紹

1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時(shí)

3.動(dòng)量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動(dòng)與相對(duì)價(jià)值

6.市場(chǎng)中性和多因子

7.事件驅(qū)動(dòng)

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

1.1.3. 第三部分：Python編程知識(shí)

Python語言環(huán)境搭建	1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運(yùn)算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進(jìn)階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲(chǔ)
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時(shí)獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性
	3.金融時(shí)間序列分析_1.Python下的時(shí)間處理
	3.金融時(shí)間序列分析_2.Pandas時(shí)間格式
	3.金融時(shí)間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動(dòng)量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對(duì)交易策略	2.配對(duì)交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識(shí)別和移動(dòng)止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢(shì)跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)

1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、?shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺(tái)的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

1.1.6. 第六部分 實(shí)盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺(tái)的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺(tái)介紹
	2.優(yōu)礦平臺(tái)回測(cè)框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對(duì)象、account和position對(duì)象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之Oanda	1.Oanda平臺(tái)介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價(jià)單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級(jí)交易訂單
	7. Oanda其它高級(jí)功能
	8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交易
	9. Oanda通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之IB	1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)請(qǐng)求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請(qǐng)求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實(shí)盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號(hào)、策略展示等全講解。

1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測(cè)與策略框架

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)介

1.3.2擇時(shí)策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時(shí)

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)簡(jiǎn)介

2.2.2 MACD擇時(shí)策略

2.2.3 WVAD擇時(shí)策略

2.2.4 RSI擇時(shí)策略

2.2.5 MFI擇時(shí)策略

2.2.6 CCI擇時(shí)策略

2.2.7技術(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動(dòng)量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長(zhǎng)投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價(jià)值投資策略

3.2.4小型價(jià)值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

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