搭建人工智能量化投资平台 让金融投资更加“智能”（多图）

东北新闻网

　　借助机器学习分析金融市场

　　不过黄文坚也坦言，量化投资目前仍以机构投资使用为主，个人投资者不能直接享受该技术带来的红利。由于个人投资者经验较少，传统金融投资渠道又具有无数限制，这使得相应投资变得有风险、有难度。虽然运用大数据、人工智能等技术做量化投资被证明是一种有效的、风险可控、收益可观的投资办法，但它对技术和专业知识要求太高，一般投资者无法做到。伴随着机构投资水平不断进步和智能化，热点资讯网 ，可以预见，个人投资者的投资难度将会不断变高，最终市场将被机构所主导。

　　虽然前景光明，但在现实层面，人工智能在量化投资领域的应用，仍存在一些难度和挑战。其中，最大的难度来自于金融和人工智能两个领域的认知壁垒。人工智能背后需要高深的数理知识和大量项目开拓经验来支撑，这是金融从业者所不具备的。同样，对于人工智能开拓工程师来说，金融也是一门需要具备专业知识才干深入理解的复杂领域。

　　从刷脸支付到无人超市，从智慧医疗到无人驾驶……人工智能正以不可思议的进展速度席卷全球，刷新着人们的认知，重塑着各行各业的生态格局。其中，金融行业无疑是极具价值又充满挑战性的人工智能应用场景，受到人工智能的深刻影响

　　黄文坚告诉经济日报记者，在投资的运作模式上，他们会依据以往经验，将某些金融投资行业的金融问题量化，转化为具体的技术问题，然后提供给人工智能专家们解决。给出的人工智能解决方案在评估和改造后，将被运用到最初的实际问题中，实现相应价值。通过这一方式，金融和人工智能两个领域的人才可以专注在各自擅长的领域，并经由墨宽投资关心他们将优秀的人工智能成果运用到有价值的金融场景中去。“对于一些有实际投资想法并想运用人工智能技术但自身无法实现的机构，我们也会提供关心，发觉和解决真正有价值的金融问题。”黄文坚表示。

　　在我国，阿里巴巴、百度等大型互联网公司也举办过大量数据算法竞赛，希翼通过吸引优秀数据算法人才形成优秀的人工智能解决方案，并运用到实际中去。但是具体到金融投资领域，由于门槛更高、问题更复杂，目前国内并没有类似的大型人工智能金融投资算法竞赛，因此很难得到有价值的人工智能方案。为解决这个问题，墨宽人工智能量化投资平台借助机器学习手段，打造出一个人工智能系统来分析金融市场。

　　据墨宽投资算法总监张麟介绍，“我们参考专业的数据科学比赛模式，创建了自身竞赛模式。通过平台在网上抓取新闻、报道、交易等数据，抽象成一个投资问题，或是与金融机构合作，根据他们的实际问题抽象成数据算法赛题，由参赛者(数据算法专家)基于数据构建模型”。