Python量化交易系统构建(一)
(一)项目准备:关于人工智能的策略投资系统。
首先肯定是理论模型设计,系统风险管控主要分几方面展开:
1、利用自然语言处理(NLP)技术,监控网络舆情事件,对网络舆情进行情感分析,给出定量描述(利空/利好),并自动化生成内容摘要供投资经理参考。
2、利用产业链图谱,分析上市公司上下游企业经营状况(销售收入、利润及财务数据等),用来推断企业未来的盈利能力或隐藏风险。
3、监控上市公司主要产品市场价格与成交量信息,用于预测未来的营业收入。
4、对上市公司银行流水进行识别分析,从资金流的层面审视上市公司经营状况。
5、对行政、司法公告进行智能化解读,识别上市公司法律风险。
验证:
1、需要经过一段时间(6~12个月)的实盘运行,取得了模型成绩与沪深300指数对比,收益高于200%倍认为成功;低于100%则认为失败,区间应不停改进。
2、系统对上市公司风险事件几乎能够100%俘获,只要是后期出现债务违约或债券价格大跌的标的,都能被系统提前捕获(比如康美、康得新、中安消防等)。
3、错报控制,风险告警遗漏率为零,风险分布区间准确率大于80%。低于80%,属于无效预警,还可能导致调仓过度频繁,冲击成本过高;特别是债券,一时间找不到交易对手方,只能折价卖出,最终导致债券投资这部分是亏损的。
4、对"稀有事件"的提示能力。稀有事件没有历史数据可以模拟,无法计量,人工智能就更没有办法了。从信息论的角度来看,越是稀有的事件,信息量越大,市场就会过度高估它的作用,特别是出现恐慌性、群体性大跌时,大概率就是抄底好机会。结论:金融市场的走势主要受未来不可预测因素影响,已知因素对其影响非常有限,而我们投资者(包括AI),只能从已知事件中得出结论。
- 发生稀有的大事件,市场没有经验,你认为自己可以更深刻地解读它,并愿意承担相应的风险。疫情事件投资属于此范畴。
- 对于已知事件,你认为市场对该事件反应过度或反应不足,尚有后期影响可以利用。在信息极其畅通的今天,公开事件往往是反应过度。
- 对于已知事件,某些资金的特性决定了,被迫做出了某些动作,而不是基于标的价值的考量。
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