AI賦能金融量化發(fā)展 中譯語(yǔ)通深挖另類數(shù)據(jù)價(jià)值

　　數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新型生產(chǎn)資料，其中尤以金融行業(yè)的數(shù)據(jù)資源最為豐富，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融合，大大推動(dòng)了我國(guó)金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，用科技賦能金融成為最新流行趨勢(shì)。

　　作為行業(yè)領(lǐng)先的人工智能、大數(shù)據(jù)企業(yè)，中譯語(yǔ)通也在金融業(yè)務(wù)中發(fā)揮大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，深度布局金融科技，豐富金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生態(tài)。

　　AI賦能金融量化

　　如何以大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)金融量化發(fā)展，挖掘另類數(shù)據(jù)潛力并實(shí)現(xiàn)其價(jià)值最大化，中譯語(yǔ)通CEO于洋結(jié)合中譯語(yǔ)通的實(shí)踐給出了詳細(xì)的闡述。

　　中譯語(yǔ)通基于強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)，對(duì)全球海量開(kāi)放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化分析和深度挖掘，構(gòu)建量化模型，用量化數(shù)據(jù)計(jì)算市場(chǎng)信息、投資者信心等另類數(shù)據(jù)，為投資者提供投資機(jī)會(huì)分析，從全球角度制定最佳投資策略。

　　于洋重點(diǎn)從市場(chǎng)情緒、市場(chǎng)情感、全球恐慌指數(shù)等獨(dú)有算法與數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)、知識(shí)圖譜構(gòu)建能力等角度介紹了中譯語(yǔ)通探索全球海量金融另類數(shù)據(jù)價(jià)值的技術(shù)實(shí)力和實(shí)踐成果。其中，中譯語(yǔ)通構(gòu)建的上證指數(shù)量化模型超過(guò)三個(gè)月的連續(xù)交易預(yù)測(cè)趨勢(shì)準(zhǔn)確率超過(guò)85%、并且能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)周期、短周期和每日股指數(shù)值進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算。

　　具體來(lái)說(shuō)，反映和影響市場(chǎng)變化的情緒指標(biāo)是基于市場(chǎng)漲跌速率變化、股價(jià)、股票成交量等因子指標(biāo)分析市場(chǎng)買賣人氣;分析情緒級(jí)別、熱度、變化程度及速度，通過(guò)量化方法估算全球投資者的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)變化情況、投資態(tài)度、投資決策以及風(fēng)險(xiǎn)承受度等指標(biāo)，分析有關(guān)收益預(yù)期、利率預(yù)測(cè)等觀點(diǎn)，反映市場(chǎng)買賣意愿的程度;利用外匯收益和外匯風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)系數(shù)等因子指標(biāo)建立風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)，反映市場(chǎng)投資者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，通過(guò)提供不同視角的市場(chǎng)洞察分析，幫助金融從業(yè)者做出更合適的決策，提升投資回報(bào)。

　　推動(dòng)金融量化新變革

　　傳統(tǒng)的量化投資主要是通過(guò)對(duì)基本面數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)收益。其中，基本面數(shù)據(jù)是指與公司相關(guān)或者與宏觀相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如盈利，分紅，GDP，CPI，利率等等;交易數(shù)據(jù)則是與技術(shù)分析相關(guān)，例如價(jià)格，成交量，資金流向等等，基于金融大數(shù)據(jù)，將以前人工較難考慮的因素納入到投資模型中去，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方式去挖掘歷史規(guī)律，發(fā)現(xiàn)可行的投資策略。

　　隨著技術(shù)不斷發(fā)展，量化投資還需要大量的投資者行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)輿論和情緒數(shù)據(jù)等等。對(duì)此，中譯語(yǔ)通CEO于洋表示，中譯語(yǔ)通五年間在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域持續(xù)深耕，積累了互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)、科技數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)等龐大的數(shù)據(jù)資源，正是這些數(shù)據(jù)資源造就了龐大的市場(chǎng)情緒，助力另類數(shù)據(jù)在金融量化領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。

　　對(duì)于金融市場(chǎng)行情而言，觸發(fā)市場(chǎng)情緒將助力更高效的市場(chǎng)決策，全方位感知與測(cè)量市場(chǎng)情緒，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確判斷對(duì)市場(chǎng)的影響，對(duì)金融量化有重大意義。隨著金融科技與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)，中譯語(yǔ)通將通過(guò)持續(xù)深耕大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，運(yùn)用NLP金融市場(chǎng)情緒算法，分析政策因子、情緒因子、風(fēng)控因子和成長(zhǎng)因子等多維度參考因子，并應(yīng)用至投資交易、大宗商品貿(mào)易、行業(yè)監(jiān)管等不同領(lǐng)域，推動(dòng)金融量化科技的創(chuàng)新發(fā)展，為投資者提供不同視角的市場(chǎng)洞察分析，發(fā)現(xiàn)新的市場(chǎng)投資機(jī)會(huì)。