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TensorFlow与量化交易

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星际迷航结构深研究飞飞浪王波浪研究家园

发表于 2018-12-6 12:53 | 显示全部楼层

TensorFlow与量化交易

来自:MACD论坛(bbs.macd.cn) 作者:alxbj 浏览:740 回复:3

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AlphaGo与柯洁的黑白大战,因为对阵的一方是中国顶级围棋高手柯洁,所以引起国人的高度关注。利用百度搜索引擎输入AlphaGo,一度可以得出7000多万条搜索结果,这远远高于其他热门词条。
事实上,AlphaGo只是Google拥有的两套人工智能系统中的一套。它是Google 2014年收购的DeepMind的人工智能系统,专注于棋赛开发。Google的另外一套人工智能系统就是本书介绍的TensorFlow系统。
在TensorFlow等人工智能系统出现之前,计算机所做的事情往往是简单重复的。计算机会按照人类编好的既定程序,简单重复、按部就班地运行,没有超越人类事先为其设定的思维边界。
计算机与人类的大脑相比,根本的区别在于不具备学习和创新能力。
计算机顶多也就是记忆的信息多,重复计算的速度快,不受情绪的影响等。但是,在TensorFlow等人工智能系统出现之后,计算机所做的事情除简单重复运行之外,更重要的是其具备了一定的自我学习和创新能力。
TensorFlow等人工智能系统使得计算机在一定程度上能够自主学习,自我提高,总结过去的经验,汲取以往的教训,具备一定的创新性。这一点在AlphaGo与柯洁对垒的3场棋局的结果中不难看出。
这正是以AlphaGo和TensorFlow为代表的人工智能系统区别于以往任何计算机技术的关键所在,也是TensorFlow被称为互联网以来唯一的“黑科技”项目的原因。
具备了一定的自我学习和创造能力的人工智能系统的出现,将对经济系统的各个领域产生重大影响。笔者有着超过20年境内外金融行业从业经历,将从一个侧面分享人工智能对金融领域的影响。
从整个金融业的历史沿革来看,这大致经历了4个阶段:纯人工阶段、单机电脑阶段、互联网(含移动互联网)阶段和人工智能阶段。
随着每个阶段的渐次演进,提供金融服务一方的人力成本投入在逐渐减少,提供金融服务的效率在提高;对于接受金融服务的一方来说,金融服务的可获得性,以及便捷程度在逐渐增加,金融服务越来越围绕着人进行,以人为中心的全方位的社会经济服务体系正在形成。
在金融服务体系中,银行服务、证券服务、保险服务等的内部界限开始变得模糊,金融服务与其他非金融的社会经济服务之间的界限开始变得不清。
特别是金融业进入人工智能阶段之后,人工智能系统将接受金融服务一方的身份特征数据、交易数据和行为数据等大数据,进行实时分析和动态跟踪,以远低于人工成本的成本,为每个人建立一个基于生命周期的综合金融模型,对每个人未来的金融行为进行预测,自动为他们提供账户资金管理、货币兑换、证券买卖、保险购买、购房购车计划、旅行休闲、子女教育、养老规划等方面的金融建议和授权代理操作,并将模型预测结果与实际情况相比对,自主学习和修正模型,以便更加贴合接受金融服务一方的真实金融意图,使得人工智能模型的预测建议和人的实际金融行为无限接近。
由此人类将从日常繁杂的各种金融交易中解放出来,投身到更需要自己或自己更感兴趣的方面。
展望未来,人工智能的应用前景无限美好;探寻当下,人工智能在世界各地的各行各业方兴未艾。
千里之行,始于足下。何海群先生的《零起点TensorFlow与量化交易》是有志于人工智能领域的IT人士的一块敲门砖和铺路石。
祝愿人工智能在华夏大地生根发芽,开花结果。
梁忠
梁忠:中国人民大学财政金融系博士,曾任里昂证券CLSA分析员;瑞银证券UBSS董事,财富管理中国研究部主管;瑞士信贷(香港)有限公司中国研究部董事;瑞信方正证券执行董事,研究部主管,具有20年国际顶级金融机构从业经历。
前言
感谢梁忠先生在百忙之中为本书撰写序言。以TensorFlow为代表的神经网络,被视为自互联网以来唯一的“黑科技”,无远弗届,无分行业领域,对社会各界从上至下带来彻底的颠覆与革命。
梁忠先生作为非IT领域的学者、专家,从第三方角度,冷静地观察这场数字革命,同时向更多的大众介绍这场革命的火花,推动行业变革,功莫大焉。
随着类似于Titanic数据集案例、梵高画风等一系列,基于TensorFlow等神经网络、深度学习项目的不断涌现,未来的各个学科都会结合人工智能(AI),进行新的学术重组。
“Python量化三部曲”
“Python量化三部曲”包括:
《零起点Python大数据与量化交易》(入门课程)
《零起点机器学习与量化交易》(重点分析SKLearn)
《零起点TensorFlow与量化交易》(重点分析TensorFlow)
此外,还有几部补充作品:
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》
《零起点Python机器学习快速入门》
《零起点TensorFlow快速入门》
《MXNet神经网络与量化交易》
《Plotly可视化数据分析》
本书是《零起点TensorFlow快速入门》的后续之作,原本是TopQuant.vip极宽量化培训课程高级班的教学课件,为了节省篇幅,删除了Python基础教程,以及SKLearn、TensorFlow等机器学习方面的入门内容。没有经验的读者,建议先阅读《零起点Python机器学习快速入门》《零起点TensorFlow快速入门》,再开始本书的学习,这样会收到事半功倍的效果。
本书是目前较好的TensorFlow神经网络与量化分析入门教程:
无需任何理论基础,全程采用MBA案例模式,懂Excel就可看懂本书。
独创的逆向式课件模式,结合TensorBoard可视化系统,案例、图表优先,层层剖析。
系统介绍TensorFlow在金融量化领域的具体应用,提供多组配套案例。
全套神经网络股票趋势预测、股票价格预测案例源码。
TDS金融数据集的创建与使用。
三位一体的课件模式:图书+开发平台+成套的教学案例,系统讲解,逐步深入。
本书采用独创的黑箱模式、MBA案例教学机制,结合大量的经典案例,介绍TensorFlow系统和常用的深度学习算法、神经网络模型,以及它们在量化分析当中的具体应用。
进一步学习
读者如有兴趣可以进一步学习“Python量化三部曲”的内容,以及《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》。
机器学习、人工智能、金融量化,它们的基本原理是相通的,本质上都是数据分析。对于“Python量化三部曲”的读者而言,本书也有很大的价值,特别是对于第一部入门课程的读者。
Python量化回溯与TensorFlow、PyTorch、MXNet等神经网络深度学习平台,都是近年来兴起的科技前沿领域,有关的理论、平台、工具目前还处于摸索阶段。“Python量化三部曲”图书和TopQuant.vip极宽智能量化系统,只是在这些领域的起步阶段,作为入门教程,抛砖引玉。
本书中的案例、程序以教学为主,进行了很多简化,以便大家能够快速理解相关内容,用最短的时间,了解Python量化回溯的整个流程,以及数据分析、机器学习、神经网络在这些领域的应用操作技巧。
神经网络、深度学习在量化实盘当中的应用,是目前全世界都在研究的顶尖课题,当前尚未有很好的模型与应用案例。
本书仅仅作为入门课程,具体的实盘策略,有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch、MXNet等新一代深度学习平台来获得。
最重要的是,还有待广大的一线实盘操作人员结合专业的金融操盘经验,与各种神经网络模型融会贯通,构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型,从而获得更好的投资回报。


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2009-11-26

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发表于 2018-12-8 12:59 | 显示全部楼层
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结构深研究炒股要低调金融群英会

发表于 2018-12-8 16:43 | 显示全部楼层
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发表于 2018-12-26 23:48 | 显示全部楼层
江恩的终极秘密莫非和傅里叶变换有关。
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