机器学习在量化投资中的应用探讨( 21 页)

目录

海外对冲基金加大人工智能/机器学习（AI/ML）投入......... 1

量化型基金包揽对冲基金规模榜前六........ 1

巴克莱对冲基金调查显示过半受访者使用AI/ML 进行投资决策............. 1

各大金融机构在AI/ML 领域争相布局........ 2

近十年AI 对冲基金表现不俗............ 4

机器学习算法概述.......... 6

机器学习算法的应用逻辑........ 7

为什么要用机器学习算法？..... 7

金融数据的特点：高噪、低维输入、动态.......... 8

机器学习算法和专业知识相结合...... 9

跳出收益率预测的思维定式..... 9

现有的机器学习方法在投资领域的应用场景.............10

文献中机器学习方法应用的汇总.............10

预测问题.....10

资产定价..... 11

交易执行.....13

文本分析.....14

组合优化.....14

机器学习在量化投资中应用的经典文献整理.............15

插图目录

图 1：巴克莱2017 和2018 年调查：使用AI/ML 的比例提升...... 2

图2：巴克莱2018 调查中AI/ML 的使用形式............. 2

图3：使用AI/ML 的时间长度.......... 2

图4：使用AI/ML 管理的资产规模............ 2

图5：围棋AI 击败人类顶尖棋手李世石............ 3

图6：德扑AI 击败人类顶尖高手..... 3

图7：Man AHL 的模型里程碑......... 4

图8：Eurekahedge 的旗舰对冲基金指数与AI 对冲基金指数表现........ 5

图9：机器学习算法导图......... 6

图10：神经元的连接..... 7

图11：肺病诊断的图模型表示......... 7

图12：机器学习算法在投资领域应用导图......10

图13：人工神经网络............ 11

图14：k 近邻...... 11

图15：支持向量机....... 11

图 16：两种状态的隐马尔可夫模型预测波动率........ 11

图17：核方法的原空间........12

图18：核方法的映射空间.....12

图19：自动编码器算法原理..........12

图20：决策树算法原理........12

图21：强化学习原理示意图..........13

图22：循环神经网络............13

图23：基于模式匹配方法的资产组合构建......14

表格目录

表 1：2004 和2018 年全球对冲基金资管规模排名............. 1

表2：金融机构布局机器学习相关消息梳理....... 3

表3：机器学习顶级学术会议NeurIPS 的投资相关赞助商........... 3

表4：使用AI/ML 投资的ETF.......... 5

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