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Go-Goal学院|安信证券杨勇:突破混沌力量,把握“周期”

“小小荷才露尖尖角,早有蜻蜓立上头”。在阿尔法狗相继战胜人类顶级围棋高手后,人工智能、机器深度学习逐渐成为许多领域的C位技术,越来越多的机构将之深度融入到实际应用场景中。但在蒙眼前…

“小小荷才露尖尖角,早有蜻蜓立上头”。在阿尔法狗相继战胜人类顶级围棋高手后,人工智能、机器深度学习逐渐成为许多领域的C位技术,越来越多的机构将之深度融入到实际应用场景中。但在蒙眼前进的路上,也遇到了一些问题,比如今年首例无人驾驶车祸死亡事件。


无人驾驶领域或许真的还有很长的路要走,那么在智能投资领域呢?在1月3日Go-Goal学院《大V密语》节目中,安信证券金融工程首席分析师杨勇表示,投资与工业领域对人工智能应用的目标函数并不一样。对于金融领域来说,不要求那么高的准确性,更多要求提高胜率及发生错误时能帮助及时止损。在节目中,杨勇亦分享了安信证券在这方面的思考与研究成果。
从Fin到Tech,方有无限可能
全球首支人工智能ETF——AIEQ已经上市了,从开始第一个月跑输大盘,到后面的连续跑赢标普500指数,令人工智能再次吸睛无数。
但是这又带来了一个新问题,如果人工智能反复、大量的在市场上应用,会不会导致市场拥挤呢?
杨勇认为可以思考,但无需担心。因为海量的大数据、强大的计算力,能自动、批量地产生大量满足要求的N个策略,而且确保这些策略之间的相关度比较低,这样也就不妨碍许多人同时使用它。


而且,他进一步补充,正在更新、改进的数据集也能够挖掘出无穷无尽的策略,所以这个问题通过加大数据挖掘的范围,在一定程度上可以得到解决。
加大数据挖掘范围后,又该如何应用于金融领域?杨勇认为,这就需要理解金融场景,从Fin到Tech,也就是从场景到技术,才有无限可能。
识别市场波动的驱动力量
每日、每月、每年,甚至每小时、每分钟,K线的起起伏伏,背后的驱动力量从表面上看是资金力量,但实际上可能更应该称为周期力量。
杨勇认为,周期是影响市场波动的驱动力量。许多人认可周期的存在,也对之永远有争论,比如去年业内的新周期之争。在他看来,这是因为周期力量是一个非线性、负反馈的动力学系统,也就是通常所说的混沌体系。混沌体系里最代表的理论就是蝴蝶效应,它对误差非常非常的敏感。在判断周期时,某个误差或者变量使用,就可能带来完全不一样的结果。
但是要避开混沌力量,研究周期并不是件容易的事情。因为任何时间点,都是多个周期同时存在,库存周期、康波周期、朱格拉周期、房地产周期……长中短周期交叉。在这种情况下,研究当前市场、经济数据的波动原因,不仅要识别市场周期,还要分辨影响当前市场的波动的主要周期。
“周期黑科技”滤掉混沌力量
识别周期,就要做信号处理。工业界对信号的处理,有个既定前堤,即信号源本身是稳定的,显然金融领域并非如此。所以沿用工业领域的方法论,能帮助处理一些低频或者高频的信号,但对中频却爱莫能助。
这也就是说,金融领域的周期识别不仅要能识别,还要有自适应机制。杨勇团队潜心研究并提出了自己的解决方案——周期黑科技,主要是引入了双均线,“均线是个滤波器,可以把一些波动过滤掉”。由均线的数学性质可知,若将均线参数设定为某给定周期的长度,那么均线的滤波和平滑功能可以使得该均线将完全过滤掉对应周期的波动。


(来源:杨勇课程PPT)
杨勇解释,这个理论有一个前堤,即资本市场上绝大部分的价格序列波动都可以看成是多个不同周期函数叠加后共同作用的结果,一旦能有效识别出价格序列中若干个重要的周期波动特性,则有可能准确的把握住市场的运行规律。注:对均线进行向左平移的操作,是因为均线对应的数学函数是一个有滞后性质的函数,因此需要将对应的均线向左平移来消除滞后性。
(来源:杨勇课程PPT)
这个神奇的“周期黑科技”能够通过金叉还是死叉来判断当前的趋势运行方向,通过交点的位臵来计算对应趋势潜在的目标位。具体这个理论还有何神奇之处,可下载朝阳永续Go-Goal金融终端(移动版)回看节目,细细听杨勇分享。
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