% 17.1 yıllık gelir! Hisse senetlerinin temellerine bakan bu yapay zeka biraz güçlü
Orijinal: Jeremy Kahn
Bloomberg'den derlenen kök
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Hedge Fund Euclidean Technology'nin kurucusu John Alberg ve Amazon AI Lab'da araştırmacı olan Zachary Lipton, geliştirdikleri modelin test aşamasında piyasadaki yatırım yöntemlerini geçebileceğini söyledi. Uzun vadeli stokları seçmek için yapay zeka kullanmak, Wall Street'in makine işlemeye dayalı mevcut yönteminden daha güvenilir.
Bu yılki NIPS zirvesinde, Alberg ve Lipton, Tahmin Şirketi Temelleri Tarafından Faktör Bazlı Kantitatif Yatırımın Geliştirilmesi başlıklı makalelerinden birini paylaştı. Kağıt, Stok seçimi AI (aşağıdaki şekilde LFM-MLP stratejisi), test aşamasında yıllık% 17.1'lik bir oran üretti Ve standart veri modeli (aşağıdaki şekilde QFM, nicel faktör modeli, geleneksel ekonometrik model) Sadece% 14,4'e ulaşın .
Finans kurumlarının yapay zekanın kollarına atlamak için istekli olduğu zaman geldi. Hedge fonları ve büyük yatırım bankaları NIPS üzerinde çılgın bir işe alım modeli başlattı ve özellikle sinir ağlarındaki yetenekler için istekli. Sinir ağları, konuşma tanıma ve görüntü tanımada son zamanlarda iyi ilerleme kaydetmiştir.
Şu anda, yalnızca birkaç şirket ticaret ve yatırım için sinir ağlarını kullanma yeteneğine sahip, ancak hepsi kısa vadeli yatırım stratejilerine daha fazla önem veriyor. Alberg ve Lipton'un ortak çalışması şunu gösterdi: Kar, gelir, yükümlülükler ve diğer veriler gibi yeterli şirket finansal verileri elde edilebilirse, derin bir sinir ağı, uzun vadeli yatırıma uygun hisse senetlerini etkin bir şekilde seçebilir.
Yapay zeka modeline 16 ortak finansal rapor verisi ve 1 ay, 3 ay, 6 ay ve 9 aylık bir zaman aralığında ve Ocak 1970 ile 2017 arasında hisse senedi fiyatı dalgalanmalarıyla ilgili dört başka formül verdiler. New York Menkul Kıymetler Borsası, Nasdaq ve ABD hisse senetlerinin tüm hisse senedi verileri, Eylül ayında arka arkaya 12 ay boyunca
Başlangıçta, sinir ağı modeline beş yıllık veri vermek istediler ve ardından modelin gelecek yıl için piyasa hisse senedi fiyatını tahmin edebileceğini umdular. Ancak bunu yaptıktan sonra, tahmin edilen sonucun orijinal standart modelden çok daha iyi olmadığı anlaşıldı.
"Hisse senedi fiyatı çok fazla dalgalanıyor, en azından kısa vadede, gerçekte olanlarla hiçbir ilgisi yok." Lipton ayrıca Carnage Mellon Üniversitesi'nde çalışıyor.
Alberg, "Genel olarak yapay zeka alanında veya veri bilimi çemberinde, hisse senedi fiyatı keskin bir şekilde dalgalanıyor, bu da sinir ağının bozulmasından sonraki gürültü."
Bu yüzden başka bir yöntem denediler. Bu sefer artık sinir ağının gelecek yıl için hisse senedi fiyatını tahmin etmesine izin vermiyorlar, ancak şirketin gelecekteki varlıklarının piyasa değerini ve faiz ve vergi öncesi kârı tahmin ediyorlar ve daha sonra bu tahmin edilen değeri şirketin mevcut piyasa değerine bölerek yapay zeka odaklı bir gelecek tahmini elde ediyorlar. Bileşik değer formülü. Ardından bu formüle göre en ucuz 50 hisse senedine yatırım yapın.
"Bu soruya iki bölümden bakarsak, ilk bölüm Geçmiş varlıklara dayalı olarak gelecekteki varlıkları tahmin edin İkinci bölüm O sırada piyasa değerini tahmin etmek için bu varlıkları kullanın. . Problemi bu şekilde çözdükten sonra derin ağ bir rol oynayabilir ve modelin etkinliği de geliştirilebilir. "
Alberg ve Lipton bu alanda çalışmaya devam edecek. Bir sonraki plan, bu sinir ağı modelinin tahmin edilen varlık performansının insan varlığı analistlerinden daha iyi olup olmadığını görmektir. Ayrıca, şirketin gelecekteki performansıyla ilgili diğer veriler, gelir konferans görüşmeleriyle ilgili yönetici görüşmeleri gibi modele beslenirse, modelin yıllıklandırma oranının daha da artacağını denemek istiyorlar.
Son olarak, orijinal bağlantıyı ekleyin:
https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-12-11/hedge-fund-founder-and-amazon-researcher-build-a-better-ai-stock-picker
Kağıt bağlantısı:
https://arxiv.org/abs/1711.04837
Ve hedge fund Euclidean Technology'nin kurucusu John Alberg tarafından makalenin yorumu:
https://www.linkedin.com/pulse/findings-from-our-research-applying-deep-learning-long-term-alberg/
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
