基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

韓璐 9年前 (2017-01-12)

當(dāng)下,國內(nèi)的智能投顧正在逐步崛起,服務(wù)主要面向公募基金。然而,基于深度學(xué)習(xí)算法,從多個方面來看,比特幣似乎更容易在智能投顧實現(xiàn)落地。

李開復(fù)曾說過,人工智能深度學(xué)習(xí)最先產(chǎn)生成果的,一個是自動駕駛,一個就是金融領(lǐng)域。如今,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,F(xiàn)intech(金融科技)正在受到資本的追捧,“智能投顧”這一職業(yè)也漸漸崛起。

智能投顧,亦稱機器人投資顧問。根據(jù)美國金融業(yè)管理局(FINRA)的官方定義,智能投顧是指利用大數(shù)據(jù)分析、量化金融模型以及智能化算法,根據(jù)投資者的風(fēng)險承受水平、財務(wù)狀況、預(yù)期收益目標(biāo)以及投資風(fēng)格偏好等要求,運用一系列智能算法,投資組合優(yōu)化等理論模型,為用戶提供智能化和自動化的資產(chǎn)配置建議。從定義中我們獲悉,在智能顧問的運行過程中,依靠大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)算法占據(jù)著很大的重要性,而基于此,相對于股票、債券等金融產(chǎn)品,時下大熱的比特幣似乎更適合智能投顧。

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

為什么比特幣更適用于智能投顧?

根據(jù)Wind數(shù)據(jù),截至2016年7月,總共只有130只可交易的ETF,資產(chǎn)規(guī)模累計4729億元,主要是傳統(tǒng)的指數(shù)型ETF,債券型ETF、商品型ETF等較少,而美國市場同期有近1600支ETF,管理資產(chǎn)規(guī)模累計2.15萬億美元,且類目也更為全面。

在ETF產(chǎn)品和資產(chǎn)規(guī)模的兩相對比之下,國內(nèi)的智能投顧顯然不適合模仿美國,轉(zhuǎn)而將目光放在了公募基金。與此同時,“比特幣”的投資熱也正在崛起,雖然因為政府的介入,其幾度發(fā)生大起大落,但這依然阻擋不了人們的投資熱情,甚至連享譽國內(nèi)外的“中國大媽”都加入了投資者陣列。

一個是當(dāng)下競相追捧的理財產(chǎn)品,一個是正在崛起的理財分析師,其實,它們兩個才是最“匹配”的,對于依據(jù)深度學(xué)習(xí)算法的智能投顧,比特幣是最容易實現(xiàn)“落地”的產(chǎn)品。至于為什么這么說,主要有兩點:

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

比特幣的交易特性更符合深度學(xué)習(xí)算法的高效率。在國內(nèi),為了維持市場的穩(wěn)定,國家將交易制度由T+0變換為現(xiàn)在的T+1,在某種程度上,該制度嚴(yán)重限制了處于信息劣勢的中小投資者,交易效率也有了一定的降低。不同于T+1的交易制度,比特幣所采用的是T+0,因而可以無限次的當(dāng)天買當(dāng)天賣,提高了交易效率,而這恰巧符合深度學(xué)習(xí)算法的高效率。

不管是訓(xùn)練還是投入使用,深度學(xué)習(xí)算法都是以大數(shù)據(jù)為依托,在計算機的高效運作之下,算法可以對數(shù)據(jù)進行實時分析預(yù)測。在此前提之下,相對于需要在下一個工作日進行交易的股票基金等理財產(chǎn)品,能夠隨買隨賣的比特幣顯然更適合于這種方式,畢竟?jié)q落有時就在那一剎那間發(fā)生。

此外,在短期預(yù)測上面,深度學(xué)習(xí)算法目前已經(jīng)有了不錯的成果。近日,一個由10名來自加拿大和捷克的研究員開發(fā)出了一種叫做“DeepStack”的算法,在德州撲克這種依據(jù)非完美信息進行博弈的游戲中,該算法戰(zhàn)勝了多名專業(yè)撲克選手,證明了深度學(xué)習(xí)算法在博弈中的預(yù)測還是相當(dāng)準(zhǔn)確的。從目前來看,智能投顧更適合做一些短期預(yù)測,而對于其主要面向的中小型投資者群體,短期實現(xiàn)收益也更能迎合他們的需求,就像能夠隨買隨賣的比特幣。

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

比特幣的信息透明更有利于深度學(xué)習(xí)算法。就如前面所講,大數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)中的核心之一,從一開始算法模型的搭建,以及后來的理財服務(wù),每一環(huán)每一扣中都有著數(shù)據(jù)的參與,因而,只有數(shù)據(jù)足夠全面,屆時算法的預(yù)測和理財建議才能更準(zhǔn)確。

借助于底層的區(qū)塊鏈技術(shù),比特幣的每一筆交易、每一次變化都將記錄在案,為深度學(xué)習(xí)提供一份完整、全面的數(shù)據(jù),為之后模型的建立和所提供的理財服務(wù)打下一個很好的開始。對于比特幣而言,數(shù)據(jù)的獲得還是不難的,但對于股票基金等理財產(chǎn)品就是個大問題了。

眾所周知,“信息不透明”是股票基金等市場的一個特性,而一些基金的相關(guān)數(shù)據(jù)則被掌握在相關(guān)機構(gòu)手中,由此,想要獲得理財產(chǎn)品的數(shù)據(jù)是向相當(dāng)具有難度的。并且,在另一方面,擁有這些數(shù)據(jù)的機構(gòu)也只能基于自己已經(jīng)掌握的產(chǎn)品進行理財建議,相對于比特幣,該理財服務(wù)的限制性更大一些,遠不如比特幣來的全面、透明。

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

比特幣落地智能投顧前,深度學(xué)習(xí)還需做到這些

除了交易制度帶來的高效以及數(shù)據(jù)的公開透明,比特幣也是時下最受歡迎的投資理財產(chǎn)品之一,如此下來,在基于深度學(xué)習(xí)的智能投顧上,比特幣確實是一個很好的“合作伙伴”。并且,在監(jiān)管上,比特幣的交易也已受到了國家相關(guān)部門的重視,預(yù)計相關(guān)法律法規(guī)也將陸續(xù)出臺,屆時,比特幣的交易將更為嚴(yán)謹(jǐn)。那么,與此同時,為了提供更好地比特幣理財服務(wù),基于深度學(xué)習(xí)算法的智能投顧也需在多方面行動起來。

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搭建最優(yōu)模型

基于對投資者風(fēng)險承受水平、財務(wù)狀況、預(yù)期收益目標(biāo)以及投資風(fēng)格偏好等方面的分析,智能投顧可以為其選擇最優(yōu)配置方案,在這之中,起到?jīng)Q定性作用的就是深度學(xué)習(xí)算法模型。根據(jù)經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗證的算法模型,智能投顧就可以在很快的時間內(nèi)將投資者與理財產(chǎn)品進行匹配,從而選出適合投資者的最佳方案。

與股票基金產(chǎn)品類似,要想實現(xiàn)比特幣在智能投顧的“落地”,一個算法模型的建立是必須的。在如今現(xiàn)有的智能投顧產(chǎn)品中,馬克維茨提出的現(xiàn)代組合理論是其算法模型的開發(fā)依據(jù)之一,根據(jù)該理論來搭建算法模型,智能投顧就可以向投資者提供不同的理財組合,從而將危險分散開,將風(fēng)險降到最低。

一如此類,在比特幣落地智能投顧之前,深度學(xué)習(xí)算法也應(yīng)當(dāng)在相關(guān)影響因素、金融理論的基礎(chǔ)上,開發(fā)搭建一個適用于比特幣投資運作的算法模型。

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

搜集多方數(shù)據(jù)

上文也已經(jīng)提過了,對于智能投顧的深度學(xué)習(xí)算法而言,數(shù)據(jù)就是一切所在。沒有數(shù)據(jù),算法就得不到訓(xùn)練,繼而就不能得到優(yōu)化和提升,以為投資者提供精準(zhǔn)的服務(wù),而沒有數(shù)據(jù)支撐的“智能投顧”就是一偽概念。

在數(shù)據(jù)方面,因為區(qū)塊鏈的技術(shù),比特幣的相關(guān)數(shù)據(jù)還是很容易獲得的,其真實性也能夠得到保證。配合政策、匯率等因素,基于比特幣自出世以來的走勢分析,智能投顧可以對其未來走向進行短期預(yù)測。舉個例子,在2013年,由于國家出臺了《關(guān)于防范比特幣風(fēng)險的通知》,消息發(fā)布后一個小時內(nèi),此前呈現(xiàn)大漲趨勢的比特幣隨即下跌35%,最終由1242美元(按當(dāng)時匯率,約7540.9元人民幣)跌倒了2000元人民幣。而就在最近,在大漲之時,國家又約談了主要比特幣交易平臺的負(fù)責(zé)人,一時間,比特幣的幣值又開始下跌,與4年前的情況極其類似,對此,只要數(shù)據(jù)足夠全面,深度學(xué)習(xí)算法也是可以預(yù)測到這種結(jié)果的。

此外,除了比特幣的相關(guān)數(shù)據(jù),投資者的行為習(xí)慣、財務(wù)狀況等也是智能投顧需要搜集的數(shù)據(jù)。對比特幣的數(shù)據(jù)分析只是對其走勢的一個分析,判定此時應(yīng)該是買入、補倉還是賣出,而服務(wù)的提供則需要依人而定?;趯ν顿Y者相關(guān)數(shù)據(jù)的分析,智能投顧的建議能夠精確到買入的時間點,就像有的人喜歡在中途買入,有的人選擇低價的時候買入,以此來提供個性化的服務(wù)。

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

配備高效硬件

對于深度學(xué)習(xí)在比特幣交易中的優(yōu)勢,某業(yè)內(nèi)人士稱,比特幣這類金融交易中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量特別大,而深度學(xué)習(xí)正需要大數(shù)據(jù)的支撐,兩者相輔相成。從另一個角度來看,在搜集數(shù)據(jù)的同時,數(shù)據(jù)的處理也是一個關(guān)鍵所在,尤其是在深度學(xué)習(xí)算法中。

在智能投顧中,金融市場的瞬息萬變要求數(shù)據(jù)的運行達到實時高效,而這需要芯片等硬件的支撐。目前,在人工智能技術(shù)的研究中,數(shù)據(jù)的高速運行是必備的條件,為此,期望抓住人工智能機遇的不少硬件廠商都在進行專屬硬件的研發(fā),比如正在研制自動駕駛芯片的英特爾、打造出世上第一臺人工智能超級計算機的英偉達等等。相比于自動駕駛等人工智能行業(yè),智能投顧對數(shù)據(jù)的要求或許沒那么高,但依舊是一個需要重視的問題,只有數(shù)據(jù)高速運行,才能實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法的高效率,為投資者提供極致服務(wù)。

基于深度學(xué)習(xí)算法,似乎比特幣更容易在智能投顧實現(xiàn)落地

結(jié)語

當(dāng)下,智能投顧已在國內(nèi)形成了一股風(fēng)向,截至目前,包括銀行在內(nèi),國內(nèi)已有不下于20家智能投顧機構(gòu)或公司。因為中國比特幣的交易平臺沒有手續(xù)費,所以交易是十分活躍的,占據(jù)了全球比特幣交易量的90%。根據(jù)分析,在落地上,相比于股票基金等,智能投顧的環(huán)境更適用于比特幣。

不過,基于當(dāng)前比特幣監(jiān)管的空缺、可參考數(shù)據(jù)的不足以及平臺倒閉等多種因素的存在,在服務(wù)中,智能投顧還不足以獨當(dāng)一面,在必要的時候,人類投資顧問還是需要出面進行決策的。當(dāng)下,相關(guān)比特幣交易平臺負(fù)責(zé)人正在與政府進行約談,在政府的介入下,相信比特幣的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)將逐步建立,一如火幣網(wǎng)創(chuàng)始人兼CEO李林所言:“行業(yè)聯(lián)盟即將誕生。”屆時,在完善的比特幣制度下,智能投顧的運行將更為便利,而比特幣的落地也將加快進程。

目前,由于市場的不成熟,投資者們對“智能投顧”的接受度并不是太高,那也就意味著還有更大的市場在等待挖掘。據(jù)招商證券預(yù)計,到2020年,中國智能投顧市場規(guī)模將高達5.22萬億元,而這其中,還包含了我國資本市場產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一、投資者尚不成熟等多變因素。相比于人類投資者和投資顧問,在降低成本的同時,智能投顧的理想也避免了人類在投資中的“貪婪”和“沖動”。在市場發(fā)展成熟之前,智能投顧的出現(xiàn)將極大影響投資者的行為,并且,當(dāng)投資者變得理性,雖不至于完全消失,但市場的動蕩將逐步減少。

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