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我们要做什么
图表家基于人工智能和大数据分析,以计算机和专业人员结合的方式,实现智能化策略服务,帮助投资者在金融市场中更好地做出决策,在此称之为策略2.0。在图表家,一个策略的产生经由市场数据、交易算法、迭代优化、确定模型和评估改进等步骤,能够在短时间内输出用户所需要的交易服务内容。
什么是人工智能
人工智能是指通过计算机程序的手段实现的人类智能技术,核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。如果将事物的分类做成横向和纵向,那么可以分成可统计和不可统计,以及可推理和不可推理。以往的人工智能只解决了可统计可推理的事物,这个是AI 1.0阶段,如今通过结合机器学习和神经网络得到了新的方法,比如深度学习,从新的角度和维度来进行问题的分析,就是AI 2.0阶段。

图表家正是基于AI 2.0的技术,构建出策略2.0的分析模式。
市场数据
庞大的数据是制定可靠策略的基础,但是用人工的方式来处理是不可能完成的任务,图表家借助人工智能的力量,将实时的市场数据聚类分析,区分可交易和不可交易的情况,将满足条件的交易品种挑选出来。
这是策略制定的最初一步,类似于做菜之前需要买好食材,并进行处理,人工智能能够让图表家在分秒之间处理成千上万的数据,加速市场机会的发现。
交易算法
针对满足条件的交易品种,人工智能将从算法库中筛选交易算法,分析市场行情,找到符合当前行情的交易机会。
举个例子,形态识别是一种较为直观的技术分析,但是传统的人工画图效率较低,计算机通过分析市场数据,得出相应的行情特征,并按照条件筛选符合标准的形态,最终输出理想的分析结果,在短时间内找到最为合适的交易机会。
换句话说,根据市场数据挑选算法的过程,就好比食材处理好之后,厨师会选合理的菜谱来做菜。
迭代优化
选好“菜谱”,进行迭代和优化是不可或缺的,根据市场数据中发现的规律,对既定的算法函数进行调整优化,能够更为有效地提高算法对市场的解释力度,贴合市场的运行规律。
打个比方,玩游戏,在既定的条件下优化自身的玩法,目的是尽可能获取最高分。
策略模型
经过多次迭代优化,完成算法对相应市场的适应,进而得到制定策略的模型,当有新的市场数据输入时,模型就会输出交易策略,包括品种、方向、进场条件和离场条件。
传统的策略制定,需要大量的时间来进行分析计算,无法满足效率的需求,而基于人工智能的策略模型,能够实时分析数据,输出满足条件的策略,缩减投资者的工作量,同时提高分析的精准度和盈利的可能性。
在大量的策略模型基础上,能够针对不同投资者的需求提供相应的策略内容,大幅提升服务的实时性和效率。
评估改进
策略模型的构建,并不会随着模型的确定而停止,计算机会针对每个模型运行的效果,每隔一段时间进行评估,检查输出的策略是否依然有效,金融市场变化很快,及时调整模型来保证策略的有效性,是策略2.0至关重要的一环。
这就像厨师做完了一道菜,根据外界主流口味的变化,不断对菜品进行进行调整,以满足市场的需求。

用一张图来直观表达智能化策略产生的过程:
图表家是如何产出策略的
从市场数据到策略,需要经过一系列的分析和处理,通过经典策略的回顾,可以理解完整的策略制定流程。美联储加息是金融市场备受瞩目的事件,图表家通过人工智能技术,搭建出一个事件驱动类交易模型详细步骤如下:

模型构建的品种组合为黄金和白银,输出的交易策略是美联储12月宣布加息后,做多黄金和白银,并持有至二月初。
这个策略最早在2016年底的文章《美联储加息后,黄金白银会这样走》中发布,基于大数据和人工智能分析的中长线策略,策略发布后共经历了两次12月加息,结果如下:

两次执行策略的结果为:
2016年12月加息后,黄金上涨11.61%,白银上涨17.89%,策略平均收益率为14.75%;
2017年12月加息后,黄金上涨9.39%,白银上涨11.85%,策略平均收益率为10.62%。