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智能投資的實踐與應用

2018-09-10 00:00聯合線上企劃/ 陳怡君

人工智慧 (AI, Artificial Intelligent)與深度學習(Deep Learning)儼然已成為2018年最炙熱火紅的字眼。在今年由CFA Institute於北京共同舉辦的一場研討會中,也就AI對『資產管理產業』的影響為主題,談到在未來變化快速的環境下,AI帶來的衝擊將使得目前主流使用的模型顯得過時。其中所指的模型不單單僅只是技術面,也需廣義的考量到管理與營收模式,以及專注於使用者需求與資料導向的企業文化建立。

結合AI取得8項發明與新型專利

將場景移回而台灣的資產管理業者中,目前公募基金規模最大的元大投信,近幾年也積極發展AI及Fintech相關運用,並貫徹到公司前中後台營運管理,從投資研究、智能營銷、風控系統、財務會計作業系統等皆積極結合AI相關技術,以落實智能化與自動化,目前已取得8項發明與新型專利,涵蓋投資研究、產品設計、財會作業、客戶服務等面向的多樣創新,充分展現創新發展企圖心與AI應用能力。

其中「動態評估用戶交易特性之伺服設備及用戶設備」新型專利為例,即是利用過去基金客戶實際交易行為之特徵(超過500萬筆資料),透過非監督式學習的K-Means演算法將客戶分群,此應用將體現於未來新客戶於客戶盡職調查 (KYC)時,問卷將依投資人交易特徵問題來判斷客戶風險屬性與分群,進而推薦適合的投資組合予客戶參考。

發表全球股債相對強弱趨勢預測研究成果

除此之外,元大投信也積極與第三方學術單位台灣人工智慧學校進行AI學術研究合作,9月2日台灣人工智慧學校第二期的結業典禮中,11組獲選發表的優異成果中,即有組別發表「全球股債相對強弱趨勢預測」的研究成果,係利用元大投信所提供的資料與標籤,將深度學習方法中的LSTM類神經網路以及機器學習方法中的XGBoost模型用於預測投資市場的變化。元大投信總經理劉宗聖表示,智能化投資流程已是現在進行式,必須持續投入R&D與人才培育,方能提供更佳的績效表現與風險控管的能力。

什麼是機器學習?

簡單的說,機器學習是利用統計方法讓運算系統有能力從資料中學習,展現人類般的智能去完成被賦予的特定任務。而機器學習又具有許多不同的方法,其中深度學習或者是XGBoost都屬於機器學習的一個分支。

深度學習等類神經網路技術是基於人類目前對於大腦運作機制的理解,透過人工的方式模仿電子訊號在大腦皮質層中的神經元間傳遞而成的技術。例如辨識出一隻貓的過程中,人工類神經網路受到人類大腦運作方式的啟發,透過將圖像轉為機器可以理解的像素,以數值的形式輸入至建置好的類神經網路,並佈署人工神經元來連接輸入層、隱藏層以及輸出層等人工神經層,經過運算提供最終的決策。金融相關的問題中,尤其是資產價格預測相關的應用,也可以使用類似的架構在模型訓練的過程中給予個股的歷史價格、技術指標、總體經濟指標以及財務報表等基本面資料作為輸入,並以目前的個股價格作為正確答案讓模型輸出的預測值與之比較,進而達到學習的目的。

想像未來透過AI技術的運用,基金經理人並不會消失,而是走向人機合作,智能化將協助基金經理人在複雜的金融數據中看到更多機會與風險,也讓其擁有更多的時間進行策略建構與決策。

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