文件名称：人工智能——量化资产管理的机遇与挑战-研究论文
文件大小：259KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 09:40:31
Artificial Intelligence Machine
在图像、文本和语音识别、自动驾驶汽车或国际象棋和围棋锦标赛等应用领域取得惊人成就之后，人工智能最近受到了显着的关注。 因此，金融业也越来越多地尝试通过将自学算法纳入投资过程来改善投资决策也就不足为奇了。 就此而言，应用量化工具和算法来定义系统的交易策略在对冲基金行业已有悠久的历史。 在此背景下，量化对冲基金可能为新机器学习技术的应用提供沃土。 但是，资产管理行业的所有部门是否都表现出可以被人工智能工具利用以发现新模式的特征？ 什么可能是特别相关的领域？ 是否存在额外的计算能力和更大的数据可用性只能带来边际收益的限制？ 本研究笔记提供了一些初步答案。 它表明机器学习工具的适应性和自学习能力可以为资产管理人的整个价值链增加价值。 然而，机器学习方法固有的灵活性也是最大的挑战。 这些方法必须经过深思熟虑并在正确的上下文中应用。 我们从机器学习的一般概述开始，然后详细说明量化资产管理中的具体应用，在得出结论之前强调局限性、挑战和可能的补救措施。