# 人工智慧於金融科技之應用: 智能投資 ###### tags: `20200725` `application` 黃健峯 教授 高雄大學資訊工程系 ## 智能投資 Statista, 2018-2022, 38.2%/yr, $145-billion-USD 這邊說的資產規模是指廣義的人工智慧 - 包含自動化的資料處理 金管會 2017年6月 自動化投資顧問服務作業要點 機器人理財在國外已經十幾年,但台灣只有半自動化 $710 MillionTWD/yr 半自動化 - 下單是人為決定的 Fintech >>> 區塊鏈 ## Challenges in Investment and Trading 歐債危機,讓主動投資者損失不少 (我沒有股票阿......) (如果沒人賠錢,賺錢的錢怎麼來) 巴菲特說,大家好好工作,把錢投資大盤(快錢他賺就好) ## 智能投資 (人才條件) 具財金科班訓練的專家 非財金科班訓練的投資從業人員 * 定量分析訓練 - 透過某一些轉換就可以進入財經領域的應用 > 雷根時代,美國太空計畫關閉,一堆人員失業,所以一些人轉戰華爾街 > 理工人才帶動智能投資 ## Investment–Stock Selection (選股) 台股有1600~1700隻股票 怎麼選? > 2020/07/24 台積電ATR大漲,怎麼預測? * 隨機猜測 - 包括財金分析專家的散布的消息 * 心血來潮 - 雜訊的交易制 * 基金經理人 - 用一些指標來算與判斷 ## Financial Attributes 在學理上可以證明,是有用的指標(Ref.) 用十四個基本面的指標來做選股 但是1000多家公司,光是要收集數據就很困難了 ## AI - based Stock Selection 股票漲跌可以預測嗎?如果是跟丟銅板一樣就沒辦法預測了! Efficient Market Hypothesis 為什麼要做選股研究呢?雖然是很困難的任務,研究的部分呢會做一些假設,但假設會有偏差,如何縮小偏差,就可以討論出比較好的模型。 以下是老師做的研究: * use SVR(神經網路的取代版) to predict stock future price * 不一來預測結果,只是利用預測值來做排序,用排序結果來決定做投資 > 突發事件,會造成預測失準。 > 需要對指標做最佳化,並且選擇更重要的指標 > 利用基因演算法(Genetic Algorithms) ## Evolution, Intelligence and Optimization: Genetic Algorithms (GA) 1970年代發明 找出最佳值 ## Simulation of Natural Evolution 去模擬自然界,優勝劣敗的自然淘汰法則。 適應性越好的下一代,就可以更好的延續。 透過交配時產生突變,去產生更佳的下一代。 ## The Hybrid GA-SVR Model for Stock Selection 整合GA和SVR兩個演算法去預測股票。 投影片上有流程圖 ## Illustation 最下面的一條線是台股的大盤 假設沒有股利的做法 根據已知的資料做出來的 ## Temporal Validation 用已知(*過去*)資料訓練,用未知(*未來*)資料來驗證 (我覺得,如果反過來訓練,就是模擬大盤一值下跌的狀況,還能夠找到會賺錢的股票,那就發了....) (這樣的訓練方法合理嗎?畢竟還是用已知的資料再玩啊?) 如果可以跟上圖一樣的績效,就真的很厲害了 ## Spurious Statistical Relationship 是否真的可以相信這個模型呢? > 很多AI模型都有未知性的問題,也就是不了解,神經網路為什麼會這樣分析!! 所以模型要有經濟學上的意義,不然就不敢用。(富貴險中求啊!!) 2003年把太陽黑子跟股票價錢有相關性。但你敢用嗎,跟算命是一樣的。 ## What Features Are Selected? 價值投資法,巴菲特的投資法 ## Ratios of Features Selected 圖片上:由上到下,分別是 * 選10股的模型 * 選20股的模型 * 選30股的模型 長條圖越高,就表示這個指標在選股的過程中被強調,換句話說,就表示這個指標越重要 ## Survival of AI-based Models ## Other Applications X軸資產持有時間長度,Y軸資產交易的速度 中間一大塊都是可以做演算法的交易 ## Short-term Tranding and Deep Learning 深度學習是顯學 DNN method VGG16 爆大量就上漲,蠻大的機率代表股票被看好 (聽聽就好別當真) ## Feature Map (特徵圖) by VGG16 ## High Frequency Tranding (HFT) 高頻交易 交易速度很快, 台股20200323開始高頻交易 ## Chromosome Encoding for GA-based Self-evolving Forecasting Systems in HFT ## Prediction Results by the Self-evolving GA-baed Models in HFT 台積電的測試結果 ## Options Trading (選擇權交易) 反正AI方法有一定的可信度 ## Conclusions AI的方法可以有一些預測 AI的方法要與經濟學的理論與模型相符,才合理