人工智能在金融量化投资的综述（Python）

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本文介绍了量化交易中常用的机器学习算法，以及自动交易系统。

量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。

随着人工智能和大数据时代的到来，人工智能与量化交易相结合而衍生出的智能量化交易逐渐成为股票投资的新趋势。本文介绍了量化交易中常用的机器学习算法，以及自动交易系统。

1 量化交易遇上人工智能

1.1 机器学习在量化交易中的应用

量化交易利用计算机技术从历史数据中筛选出高概率事件作为特征因素，制定投资策略以减少投资者情绪波动的影响。大数据时代为人工智能的应用提供了充足、全面的分析数据。机器学习作为人工智能的核心部分，在数据提取、数据处理、构建策略三个方面发挥作用。数据提取包括从互联网获取图像、声音、视频等信息，提高研究效率和准确性。数据处理方面，机器学习能够对海量数据进行降维，将非结构化数据存储为结构化数据并进行分析。构建策略方面，可以使用机器学习算法来挖掘非线性关系并进行分析，构建预期超过线性关系投资回报的投资策略。

1.2 常见机器学习算法

1.2.1 传统机器学习算法

决策树，能根据数据集的特征进行预测，通过数据构建一个类似树状的决策模型来工作，每个分支代表不同的决策或结果。

决策树在金融投资和量化交易中用于分类任务，其优势在于简单易懂、解释性强，能处理复杂数据集和非线性关系。但未经适当修剪的决策树可能过拟合，降低泛化能力。

决策树的使用案例如下：

import numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 构建样本数据X = [[0, 0], [1, 1]]Y = [0, 1]
# 创建决策树分类器clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型clf = clf.fit(X, Y)
# 打印预测结果print(clf.predict([[2., 2.]]))

集成学习，是一种训练和组合模型的方法，可通过组合多个基础模型/算法以提高多因素选股策略的计算速度。一般分为Bagging和Boosting两类，前者是并行训练多个弱模型再组合，后者是串行训练，下一级弱模型根据前一级的“残差”针对性训练，以提升上一级的“短板”。集成学习还有Stacking和Cascading等更复杂的方法。

随机森林就属于Bagging集成学习，常用于金融投资和量化交易。Boosting集成学习包括GBDT、Adaboost、XGBoost和LightGBM，其中LightGBM常用于组合多因子模型。

LightGBM的使用案例如下：

import numpy as npimport lightgbm as lgb
# 加载训练集和测试集数据X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()
# 训练模型gbm = lgb.train(params={'learning_rate': 0.05,                        'lambda_l1': 0.1,                        'lambda_l2': 0.2,                        'max_depth': 3,                        'objective': 'multiclass',                          'num_class': 3},                train_set=lgb.Dataset(X_train, label=y_train))
# 预测新数据predictions = gbm.predict(X_test)predictions = [list(v).index(max(v)) for v in predictions]
# 打印预测结果print(predictions)

聚类算法，用于找出短期内成长性较强且具有动量特征的股票，以构建投资组合获得较高回报。常用的聚类方法包括K-均值算法、近邻传播算法、最小生成树算法、分层聚类算法等。

K-均值的使用案例如下：

import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans
# 构建样本数据X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
# 创建KMeans模型model = KMeans(n_clusters=2, random_state=0, n_init='auto')
# 训练模型model.fit(X)
# 预测新数据predictions = model.predict([[0, 0], [4, 4]])
# 打印预测结果print(predictions)

贝叶斯统计方法，是一种基于先验概率和后验概率进行统计推断的方法。它通过更新先验概率，利用新观察到的数据来计算后验概率，从而实现对未知参数的估计。包括贝叶斯网络、贝叶斯分类器。贝叶斯统计可以用于评估金融风险，如股票价格波动、衰减率等，也可用于预测未来价差，辅助套利交易。

朴素贝叶斯分类器的使用案例如下：

import numpy as npfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 加载训练集和测试集数据X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()
# 创建朴素贝叶斯分类器model = GaussianNB()
# 训练模型model.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据predictions = model.predict(X_test)
# 打印预测结果print(predictions)

1.2.2 深度学习算法

深度学习，包括深度神经网络（DNN）、Transformer、多层深度自编码器（DBNs）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。在金融领域，DL已被应用于算法交易、加密货币投资管理等。

另外的，当前热门的大模型主要基于Transformer架构，利用大模型做股票价格的时间序列预测也是一个热门方向。

基于深度学习的算法交易模型主要集中在股票价格预测和分类基于（Buy-sellSignal,或TrendDetection）的算法交易模型。

#  利用Keras创建RNN模型
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import SimpleRNN,LSTMfrom keras.layers import Dropout

# 初始化顺序模型regressor = Sequential()
# 定义输入层及带5个神经元的隐藏层


    
regressor.add(SimpleRNN(units = 5, input_shape = (X_train.shape[1], 1)))
# 定义线性的输出层regressor.add(Dense(units = 1))
# 模型编译：定义优化算法adam， 目标函数均方根MSEregressor.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mean_squared_error')
# 模型训练history = regressor.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 100, validation_split=0.1)
regressor.summary()

1.2.3 强化学习算法

强化学习，在量化交易领域有着广泛的应用，它通过学习和优化交易策略来实现最大化利润。其应用大致分为4种：Portfolio Management（投资组合管理），Single-asset trading signal （单资产交易信号），Execution（交易执行）以及Option hedging（期权对冲和定价）。其中PM一般是低频交易，单资产交易信号一般是中高频，交易执行一般是高频tick级数据上的策略，至于期权定价则是理论和实践统一起来的工作。

1.2.4 深度强化学习算法

深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，利用深度学习在证券市场中提取特征作为强化学习的状态，以帮助人工智能做出正确的买卖决策并提高回报。例如，FRDNN算法利用深度神经网络提取股票数据特征，并将其输入到循环强化学习模型中，以做出交易行为。TFJ-DRL模型对深度学习提取的特征进行加权，并将上次交易决策的动作添加到强化学习算法中，以实现更好的效果。DDPG算法通过限制权重、分散风险的方式应用于投资组合管理。

1.3 智能量化交易相对于传统量化交易的优势

智能量化交易通过获取更多、更广泛的数据，进行逻辑推演，找出传统量化交易未关注的特征因素。它通过学习过程形成机器自己的投资决策，不断更新。人工智能算法、知识图谱等技术可预测市场，构建更有效的策略模型。智能量化交易24小时监控市场环境，及时掌握市场走向，并能在遇到“黑天鹅”事件时自动执行操作指令，减少损失。

2 交易系统方法

自动交易系统基于大量企业信息，依赖大数据分析建模预测股票、商品等市场价格走势。也称为算法交易，实质上是企业信息系统（EIS）范畴内的实时决策系统。随着技术发展，自动化交易系统底层机制日益多样化。学术界和交易公司都在挖掘可能产生更高利润的潜在因素。交易系统方法分为技术分析、文本分析和高频交易。

2.1 基于技术分析的交易系统

技术分析交易系统是一种基于历史价格和交易量数据，通过图表和技术指标来分析和预测未来市场走势的交易并广泛应用于金融市场交易的方法。这种系统可以帮助投资者在市场中找到潜在的交易机会，并制定相应的交易策略。

优点。首先，技术分析交易系统能够提供较为准确的预测，帮助投资者把握市场趋势和波动。通过分析历史价格数据，技术分析交易系统能够发现市场中的规律和趋势，为投资者提供有力的参考依据。其次，技术分析交易系统具有较高的灵活性和适应性，可以针对不同的市场环境和投资者风险偏好制定相应的策略。此外，技术分析交易系统还可以通过程序化交易实现自动化交易，提高交易效率和准确性。

缺点。首先，技术分析交易系统无法完全避免市场风险和不确定性。虽然技术分析能够提供对未来价格的预测，但市场走势受到多种因素的影响，包括政策、经济、社会等方面。因此，技术分析交易系统无法保证100%的准确性和稳定性。其次，技术分析交易系统需要具备一定的专业知识和技能，需要投资者具备一定的投资经验和风险意识。此外，技术分析交易系统的建立和维护需要投入大量的人力和物力资源，成本较高。

2.2 基于文本分析的交易系统

基于文本分析的交易系统主要利用自然语言处理（NLP）技术，对大量的文本数据进行处理和分析，将文本信息转化为结构化的数据，然后利用机器学习算法训练模型，以预测市场走势和股票价格等指标。这些模型可以基于不同的数据集和不同的算法，例如线性回归、支持向量机、神经网络等。

优点。基于文本分析的交易系统可以自动化处理大量的文本信息，提高交易的效率和准确性。此外，通过机器学习技术，交易系统可以自我学习和自我优化，不断提高预测的准确性和交易的效益。

缺点。自然语言处理技术本身存在一些难点，例如语义歧义和语法不规范等问题，可能会影响文本信息的准确性和精度。此外，基于文本分析的交易系统需要大量的数据和算法支持，需要消耗大量的时间和成本。最后，基于文本分析的交易系统可能存在一些技术上的风险和漏洞，例如模型过拟合和数据泄露等问题，可能会影响系统的可靠性和安全性。

图1 基于文本分析的系统的通用框架

表1 基于文本分析的交易方法和系统

2.3 高频交易

高频交易是一种高度自动化的交易策略，通过快速执行大量交易来获取微小利润。它通常利用高速计算机系统和复杂的算法来分析和预测市场的短期趋势，并在极短的时间内做出买卖决策。

优点。高频交易利用技术和算法快速捕捉市场微小价格差异，在短时间内获得高利润。当股票在不同交易所间存在价格差时，高频交易能毫秒级别进行套利，快速响应市场波动，精准执行交易，充分利用市场流动性。此外，高频交易通过算法和数据决策，避免了主观情绪干扰，提高交易稳定性。同时，它可分散风险并迅速捕捉不同市场的价格差异进行套利。

缺点。高频交易需要支付高额的手续费和佣金，交易成本较高；高频交易需要具备先进的计算机技术和算法，技术难度较大，需要专业人才支持；虽然高频交易可以降低风险，但同时也存在监管风险和技术风险，一旦出现错误操作或市场异常波动，可能会导致巨额亏损；高频交易需要具备一定的投资经验和风险承受能力，对于普通投资者来说并不适合，投资者需了解其缺点，并在适当时机谨慎进行高频交易。

图2 交易所交易平台（左）、基于 FPGA 的交易系统（中）和未优化的 PC 交易系统（右）。将应用层和网络层从CPU卸载到FPGA将大大减少延迟。

总结

我们深入了解了人工智能在金融量化投资领域的应用和影响。人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等，为金融投资带来了前所未有的机会和挑战。这些技术能够处理大量数据、发现潜在模式、预测市场趋势，并优化投资策略。

然而，人工智能在金融量化投资中的应用也存在一些挑战和限制。例如，数据质量和完整性、算法的可解释性、监管和伦理问题等。因此，在利用人工智能进行金融投资时，需要综合考虑其优势和局限性，并采取适当的风险控制措施。随着人工智能技术的不断进步和应用的深入探索，相信未来会有更多的创新和突破。

编辑：黄继彦