期貨日報(bào)網(wǎng)訊（記者 崔蕾）12月19日，由中國期貨業(yè)協(xié)會、深圳市期貨業(yè)協(xié)會主辦的“2020年第16屆中國（深圳）國際期貨大會”以線上、線下相結(jié)合的方式舉辦，在下午由南華期貨和交通銀行承辦的金融科技與期貨行業(yè)融合發(fā)展分論壇上，創(chuàng)新工場南京AI研究院執(zhí)行院長、倍漾科技CEO馮霽介紹了面向數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融工程與應(yīng)用即人工智能在量化交易方面的應(yīng)用。

　　他表示，人工智能已無處不在，人工智能在量化領(lǐng)域的應(yīng)用將是顛覆性的。而人工智能在量化交易中的常見應(yīng)用場景主要在特征工程、非線性多因子模型、優(yōu)化算法、智能回測和算法交易執(zhí)行五個(gè)方面。特征工程可以處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如新聞、公告、衛(wèi)星圖像等，把非數(shù)字化的內(nèi)容數(shù)字化，建立非常有意義的特征，建立盈利性的模型的基礎(chǔ)。非線性多因子模型方面，因?yàn)槭袌錾洗蟛糠智闆r都不是線性模型能表現(xiàn)的，非線性多因子模型能更好的觀測市場微觀結(jié)果。優(yōu)化算法可以把復(fù)雜的數(shù)學(xué)任務(wù)求導(dǎo)最優(yōu)解。智能回測方面，人工智能技術(shù)已經(jīng)能夠制造分布，做無數(shù)次采樣，模擬環(huán)境和真實(shí)數(shù)據(jù)這樣建立的回測能更有效的進(jìn)行回測。算法交易執(zhí)行可以強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)能更有效的執(zhí)行。