科普篇:量化投资的发展历程

上一篇简单介绍了什么是量化交易,量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

这一篇就来简单介绍一下量化投资的发展历程。量化投资的发展历程可以分为量化投资的产生(60 年代)、量化投资的兴起(70 – 80 年代)、量化投资的“黄金十年”(90 年代)、量化投资的危机(2000 年以后)四个阶段。
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量化投资的人工智能时代来临

前段时间,一篇新闻再次震惊世人,AlphaGo 的弟弟 AlphaGoZero 横空出世,通过无师自通的方式,以 100:0 战绩击败他的哥哥们。当时,看到 deepmind 发布的这篇文章时,的确有点震撼,但随即而来的是余悸。印象中,2016 年,那场围棋人机大战最终以人工智能代表 AlphaGo 4:1 挑落人类最强选手李世石告终。从赛后对李世石的采访中可以看出,这位围棋界皇帝输得心服口服,意味着在围棋领域,人类选手基本已经很难战胜人工智能;而仅仅过了一年,这位当初被人类膜拜的 AlphaGo 却输得如此彻底。其实,令我惊奇的有两点,第一是人工智能发展的速度之快,但更重要的是,AlphaGoZero 完美胜利背后所使用新的机器学习方式,即在只输入围棋规则条件下,就开始自我对弈训练,和 AlphaGo 最大的区别是它不需要历史数据,放弃了人类先验的经验,同时它突破人类认知障碍,甚至可以创造知识。

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大数据在金融行业四大创新性应用

随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长,而云计算的诞生,更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇,开始向各行业渗透辐射,颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下,大数据也触动着金融行业管理者的神经,搅动着金融行业管理者的思维;大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。

大数据应用,其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值,而不是简单的数据计算。那么,对于金融行业来说,管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢?同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢?对此,笔者从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。

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