10月25日下午，由深圳市资产管理学会和平安期货联合主办的资产管理主题系列课程之金融衍生品专题第二十六期圆满结束，本期讲座特邀广州量化基金管理有限公司投资管理部总经理——张振武先生担任主讲嘉宾，以“人工智能技术在金融市场及衍生品投资中的应用”为主题展开分享。
讲座伊始，张振武先生向我们介绍了人工智能的历史，人工智能可以简单的理解为人造的智能，它是机器与人的行为的一门科学，或者说一门方法。人工智能的发展可以追溯到上世纪上世纪的40~50年代，那个时候可以认为是人工智能的1.0时代。发展到现在人工智能已经是以深度学习的机器学习的4.0时代。人工智能的技术体系包括迁移学习、监督学习、无监督学习和强化学习。
接着，张振武先生分析了人工智能的深度学习的原理。如下图，神经网络连接图。
基于现实使用场景中，神经网络结构要比这个理论模型复杂很多，而且会有很多非线性的变化。那么怎么去训练一个模型呢？如下图。在模型训练开始之前，我们需要对我们的数据进行整理，主要是为了剔除，比如说异常值或者弥补一些缺失值。数据整理工作做完之后，我们就开始进入迭代性的工作。
然后，作为本次讲座的重点，张振武先生分享了人工智能在金融市场的应用案例。
1.最热门的应用是量化选股，人工智能量化选股跟普通传统的量化选股是有所区别的，主要区别在于人工智能的量化选股并不会去关注因子的有效性，它只会关注股票未来还能不能涨，我们在训练的时候会给模型去看一张张的股票走势图。然后我们会告诉模型，这样的走势在未来它还会涨多少或者跌多少。当它看过了足够多的图之后，模型就能形成自己的判断，从而知道投资方向。如下图是我们的一个模型回撤的收益率表现。
2.人工智能算法在股票市场的另外一个运用是T+0交易。实际上A股是没有真正意义上的T+0的，这些所谓的T+0都是由底层的T+0，截取了前100只做T+0的效果，如图。
3.人工智能在金融市场的另外一个方面的应用是算法交易，算法交易是一类能降低我们冲击成本的一类下单的方法。比如说我要在10:00~10:30卖5万股的茅台，那么我就可以把这5万股平均的分配到10:00~10:30，这一区间的每一个时间段，这样就可以减少我们的冲击中成本。
4.人工智能下金融衍生品种的运用，人工智能算法跟衍生品或者说期货的结合点是更好的。因为期货有T+0，这点股票上是没有的，其次期货有低成本的自动化交易，股票在这一点需要达到一定规模，然后才会才能申请。
最后，张振武先生展望了人工智能的未来。人工智能未来主要是伴随着三点发展起来的，主要是数据、硬件和算法3个信息点。在未来，人工智能算法不能取得进一步突破时，会不会使人们再度感到失望？也是有可能的。即使如此，人工智能在某些方面的应用所取得的成就是远超人类的，而且科学家也从未停下探索的脚步，所以未来总是值得期待的。
问题1.人工智能的话，对高频交易有较好的辅助作用吗？
答：人工智能对高频交易有较好的辅助作用，实际上是可以的。目前我们所了解到的有一些友商在做的算法交易上面，这一点最后是可以达到一年比较理想的情况下是可以达到有4个点到5个点的提升。
问题2.人工智能策略根据股票走势判断涨跌和股票技术形态分析有什么异同？
答：实际上我们所使用的数据里边大概有90%的，因此或者说特征都是基于量价，然后基本面其实占的很少，
本期活动由深圳市资产管理学会、平安期货有限公司联合主办。
（文字|胡丹，编辑|李俊骁，责编|冯星鑫）
