哈喽大家好啊我是篱笆导师Derek。机器学习这项技术相信大家并不陌生，今天呢我们就来聊一聊机器学习在量化金融领域的机遇和挑战。
机器学习技术呢在金融市场中的应用正以非常惊人的速度引领着这个行业的革新，随着我们可以获得的数据量越来越大，金融领域的各种应用也已经验证了使用人工智能确实可以更好的进行投资或者业务决策，人们呢也更加愿意相信人工智能技术在金融领域的应用前景。但人工智能它是提供了一种适用于从个人数据到业务流程的高效数据分析工具，同时呢我们也看到越来越多的金融机构开始使用机器学习方法，从而期望在市场竞争中获得一个优势。包括有一些量化投资机构也已经在逐渐的抛弃传统的分析方法，转而使用机器学习算法预测市场走势和选择投资组合。
与传统投资方式相比量化投资具有更高的效率和准确性，因为其更多的是依托于数据模型寻找计算啊最优的这样一个投资策略。而机器学习的优势就在于能够提供对于非线性关系的模糊处理弥补了我们人脑这样一个思维模式，同时利用相关算法也可以大幅的提高数据挖掘处理的效率。借助机器学习确实是可以让我们的量化投资策略变得更加丰富。
拿一些实际的应用来举例子。像rebellion research是世界首款完全由人工智能驱动的一个基金，在应用过程中对于2008年的股市公盘进行了非常精准的预测，并且在下一年9月就对希腊债券信用评级给出了f评级这样一个结果，这个结果是早于汇率评级给出的结果的。
像rebellion research这样一个人工智能系统，通过自我学习全球53个国家的股票债券外汇和大宗商品的交易数据来评估各种资产组合的未来收益和潜在风险，从而帮助客户去这样合理配置资产。像该模型的人工智能系统呢基于贝叶斯算法，对于宏观、行业和公司的三个层面的数据进行分析，而且呢该模型还能够自动将历史数据和最新数据进行整合，使得它能够自动的来预测市场的这样一个走势。
当然了我们也看到机器学习的应用并不是完美的，像在投资领域应用机器学习算法仍然存在着不少的问题和挑战。
相对于传统的方法而言机器学习方法存在四个很大的优势：非线性的优势、数据化优势、速度优势和复杂度优势。但是金融数据的高噪音、低维输入、动态性的特点给这些应用带来了非常大的挑战。像我们常用的实时金融数据集范围大幅的增加，包括从在线交易记录到高频的限价单试驾单等各种数据，由于呢这些数据的低信噪比和复杂多模态等特点常常使得我们的模型学习效果不能得到一个很好的稳定性的保证。像数据中的噪音可能会被误读为交易信号从而导致潜在的财务损失甚至引发非常严重的危机。
而机器学习它最容易陷入的误区就是对于数据的过度挖掘，不当的使用机器学习算法可能导致结果过拟和严重降低历史数据和预测的相关性。机器学习算法目前在这个投资领域的应用方式其实也较为单一，大多数像我们熟知的定义为涨跌幅的预测的回归任务或者是涨跌幅的分类任务，像这样一来它面临的就是金融信号的低性噪比一个简单的模型，它能够过滤掉噪音但是同时也会把交易信号过滤掉，复杂的模型的相反。
所以最好来说一般机器学习算法也需要和传统量化投资的专业知识进行一个相结合，专业知识的相结合不仅可以帮我们改进模型还能够从经济金融学的角度来理解模型的行为，如果能够得到这样相互的一个印证那么其实我们的模型输出可信度便可以大大的提升。
综上所述我们不难看出机器学习这项技术在量化金融领域其实还是有非常广阔的应用前景的，但其实就像任何一样新兴技术总是机遇和挑战并存的。所以以后希望在化金融领域从业的同学们一定要勇于探索、深入了解和掌握这项技术，我们才能与时俱进不被淘汰。
以上这些是我们今天分享的全部内容，如果还有任何关于机器学习相关的问题，随时可以咨询篱笆老师，我们下期再见啦！
