机器学习、金融工程和量化投资分享

2018 年 3 月 26 日 平均机器 王圣元


2018 年 3 月 25 号,在新加坡国立大学被 “一度AI” 邀请做了一个关于机器学习、金融工程和量化投资的演讲。进入王的机器公众号,在对话框回复 MFQ 可下载完整 PPT



这次我主要根据自己实际情况,从不同角度来分享机器学习、金融工程和量化投资的。


机器学习


自学了 2 年,学习方式是上 Coursera, Udacity 公开课,看 Youtube 视屏,看大牛博客,写写代码。在写代码的时候,我发现其实在 Python 用模型是件非常简单的事情,比如 sklearn 里面的库调用起来太友好了,很多时候不同模型调用起来只是模型名称不同而已。但是当模型产出结果不好的时候,如何改进模型,知道误差出在哪里,甚至了解训练误差和真实误差的关系,这个就要精通计算学习理论


可能有的人觉得它过于枯燥,有的人觉得它太过理论。但是计算学习理论解答了为什么机器可以学习。如果连这个都不搞清楚,那么所有算法和模型都将沦为脚下悬空的招式,模型出问题后只会效率极低毫无头绪的补补这边修修那边,不得心法,将永远是机器学习的门外汉。


基于此,我从“计算学习理论”的角度来介绍机器学习。


注:该理论只适合机器学习里的模型,不适合深度神经网络,适合后者的理论是由 Tishby 在《Opening the Black Box of Deep Neural Network via Information》论文里提出,里面的信息瓶颈是被 Hinton 号称要读一万遍才能懂的知识点。


金融工程


这个领域是我的专长,有着 6 年校内学习和 10 年业内经验。借用在金融工程高度概览一贴里一首打油诗概括:


    数据参数最重要,没有它们没有料。

    变量计算贯全场,各步所需用处广。

    曲线构建排最前,所有产品需折现。

    模型校正剔主观,优化函数来调参。

    产品估值有三法,通用一切看蒙卡。

    风险计量重之重,对冲风控用之用。


基于此,我从“系统框架”的角度来介绍金融工程。


注:2021 年 Libor 大概率会被弃用,那么如何找它的替代品,如何来对 2021 年之前的和 Libor 挂钩的产品进行处理?难道 Q-quant 的春天又要来了?


量化投资


刚刚接触半年不到,也没有怎么花功夫在上面,基本上就是东看看西看看,从来没有系统的学它。学一个新东西最快的方式就是用一个具体的特例。我主要参照了华泰的研报 Python 实战那一期,用的是假数据,但是多加了一步机器学习调整超参数步骤 (GridSearchCV)。用的支撑向量机 (SVM) 加高斯核 (提高模型复杂度来处理高维数据) 和正则项 (减小模型复杂度来防止过拟合)。策略就是每期用 SVM 预测股票涨跌,但是关注的是涨跌的概率,将其排序,选出涨的概率最大 (涨幅不见得最大) 的若干股票。


基于此,我从“具体特例”的角度来介绍量化投资。


注:量化投资的评估标准就是策略赚钱的能力,赚钱的策略没人会分享,市面能讲的就是提供一些思路。所有的东西都要靠自己试,没人能帮你。



PPT Slides:

0
议程


1
机器学习





2
金融工程



3
量化投资


4
小结




我见过机器学习非常厉害的人,也见过十分精通金融工程的人,也见过量化投资做的很溜的人,但很少见过在三个领域都很牛的人。Learning is a lifelong process. 就像下面这图一样,学习永无尽头!我想成为那种人!


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