从刷脸支付到无人超市，从聪慧医疗到无人驾驶……人工智能正以不可思议的发展速率席卷环球，刷新着人们的认知，重塑着各行各业的生态格局。
个中，金融行业无疑是极具代价又充满寻衅性的人工智能运用处景，受到人工智能的深刻影响

欢迎人工智能时期，精良的金融投资机构一定大力发展人工智能系统。
合理利用人工智能技能，将给金融领域注入新活力、带来新机遇——这是行业从业者的共识。

破除金融与人工智能的壁垒

人工智能须要博识的数理知识和开拓履历来支撑，这是金融从业者所不具备的，因此急需搭建起连接金融与人工智能领域的“桥梁”

虽然前景光明，但在现实层面，人工智能在量化投资领域的运用，仍存在一些难度和寻衅。
个中，最大的难度来自于金融和人工智能两个领域的认知壁垒。
人工智能背后须要博识的数理知识和大量项目开拓履历来支撑，这是金融从业者所不具备的。
同样，对付人工智能开拓工程师来说，金融也是一门须要具备专业知识才能深入理解的繁芜领域。

这种壁垒造成了很多金融机构只管对人工智能技能有发急切需求，但每每只能采取第三方办理方案。
因此，急迫须要一座桥梁，能够连接起金融与人工智能两个领域，破除认知壁垒，推进行业的深度领悟。
在这种背景下，墨宽投资公司应运而生。

墨宽投资是一家致力于将前沿人工智能技能利用在金融投资领域的公司，希望成为金融和人工智能技能结合的先驱者。
其创始人黄文坚凭借在金融投资和人工智能领域的丰富从业履历敏锐创造，金融行业包含了大量可以利用人工智能技能的场景和机遇。
由此，他选择成立墨宽投资，探索两者结合带来的各种可能性，促进金融领域的发展。

黄文坚见告经济日报，在投资的运作模式上，他们会根据以往履历，将某些金融投资行业的金融问题量化，转化为详细的技能问题，然后供应给人工智能专家们办理。
给出的人工智能办理方案在评估和改造后，将被利用到最初的实际问题中，实现相应代价。
通过这一办法，金融和人工智能两个领域的人才可以专注在各自善于的领域，并经由墨宽投资帮助他们将精良的人工智能成果利用到有代价的金融场景中去。
“对付一些有实际投资想法并想利用人工智能技能但自身无法实现的机构，我们也会供应帮助，创造和解决真正有代价的金融问题。
”黄文坚表示。

构建量化投资的投资模型

通过数量化办法投资，即用量化手段来评估收益风险而作出更理性的投资决策，前景可期

目前，天下上浩瀚出色的金融投资机构已开始将人工智能利用到产品和做事中。
海内也已经有不少券商、金融机构开始考试测验人工智能在金融领域的运用，如光大证券推出的“智能魔方”、中信银行推出的“信智投”等。
不过，这些产品属于智能投顾或智能交易等范畴，重点在于用更多维度的数据理解客户，用更精准的推举引擎推举投资组合、理财产品、风险提示等。
而墨宽投资搭建起的人工智能量化投资平台更方向于构建量化投资的投资模型。

黄文坚先容，量化投资是通过数量化办法来进行的投资。
它以获取稳定收益为目的，是用量化手段来评估收益风险而作出更理性的投资决策。
量化投资基于高度量化的数据，每个用于决策的特色都拥有精准描述，比如数值或是分级。
个中，投资的决策大多是基于概率，每个交易的进场、出场点、交易机遇，都有大量数据支撑，使得每个操作都有迹可循。
同时，量化投资还基于数学模型。
这个具有严密数据辅导的模型基于一些特定的投资想法而建立，并利用数学办法描述自身在市场的运作办法。
基于此，量化投资者可以进行剖析，作出身意营业决策。
“墨宽人工智能量化投资平台是一个量化投资的众包平台，它通过举行建模比赛来网络数据科学家的建模结果，借助人工智能技能，终极构建出面向各种资产的可靠投资模型。
”黄文坚说。

不过黄文坚也坦言，量化投资目前仍以机构投资利用为主，个人投资者不能直接享受该技能带来的红利。
由于个人投资者履历较少，传统金融投资渠道又具有很多限定，这使得相应投资变得有风险、有难度。
虽然利用大数据、人工智能等技能做量化投资被证明是一种有效的、风险可控、收益可不雅观的投资方法，但它对技能和专业知识哀求太高，普通投资者无法做到。
伴随着机构投资水平不断进步和智能化，可以预见，个人投资者的投资难度将会不断变高，终极市场将被机构所主导。

上述情形显然不符合普惠金融的目标。
对此，墨宽人工智能量化投资平台的涌现为普通投资者供应了广阔视野——让他们可以看到领先的金融公司在办理什么问题，以及开展人工智能技能的进度和情形，从而改变自身策略，适应市场；同时，也有机会直策应用由人工智能专家开拓的顶尖人工智能投资策略，帮助找到更好更优质的资产或是进行更高效的资产配置。

借助机器学习剖析金融市场

通过机器学习的方法得到金融市场投资可靠预测，辅导投资行为，进而探索出金融与人工智能互助共赢的稳定模式

在人工智能领域，举办算法比赛是一个快速常见找到问题办理方案的形式。
自大数据、人工智能在环球范围快速崛起以来，呈现出许多数据算法比赛平台。
个中，最著名的是2010年创立的卡歌网（Kaggle），是紧张为开拓商和数据科学家供应举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，也是数据算法专家脱颖而出的主要渠道。
据理解，该平台已经吸引了80多万名专业人士的关注。
2017年3月，谷歌宣告收购Kaggle，或许正是看到了Kaggle背后的巨大资源。

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比赛，希望通过吸引精良数据算法人才形成精良的人工智能办理方案，并利用到实际中去。
但是详细到金融投资领域，由于门槛更高、问题更繁芜，目前海内并没有类似的大型人工智能金融投资算法比赛，因此很难得到有代价的人工智能方案。
为办理这个问题，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剖析金融市场。

黄文坚见告，“机器学习是通过一系列算法，挖掘出历史数据中我们关心的规律的技能手段，并期望这些挖掘出的规律能帮助我们精确预测未来数据”。
在金融领域，从业者们实在也做着同样的事情。
以操持长期持有某只股票为例，剖析师们一样平常会关注公司的基本面信息、财务状况和发展方案等成分，从而对公司的未来运营状况作出预测，决定是否投资。
如果将公司的信息量化成各种数据因子，将预测目标改为公司的未来发展趋势、风险情形，全体问题就可以通过机器学习方法办理，得到可靠的预测，并辅导投资行为。

据墨宽投资算法总监张麟先容，“我们参考专业的数据科学竞赛模式，创建了自身比赛模式。
通过平台在网上抓撤消息、宣布、交易等数据，抽象成一个投资问题，或是与金融机构互助，依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”。

张麟表示，平台会供应比赛的题目、数据和评价体系以及赛前赛后支持。
详细来说，数据会分为演习和测试凑集两部分：演习凑集会完全的给到每位参赛者，包含特色和比赛目标数据；测试凑集只将特色数据供应给参赛者。
参赛选部***演习数据后，依据题目内容，利用人工智能算法构建模型，挖掘数据中特色和目标的潜在关系，并根据模型产出在测试凑集上对目标的预测结果。
平台会基于参赛选手提交的预测结果打分，用于评估模型利害。
每场比赛结束后，精良策略模型将会被平台收录，打造成人工智能量化投资系统，被实际投入到市场中利用。
末了，平台会拿出一部分投资收益回馈给模型开拓者。

可以预见，随着金融投资与人工智能领悟的不断加深，将有更多跨界互助的机会涌现，终极探索出金融与人工智能互助共赢的稳定模式。
“我们希望未来充分整合数据科学家、投资人、资产，实现众包量化金融的空想，让每一个投资者都能参与进来，共享金融科技发展成果。
”黄文坚说。
（ 刘春 沐阳）