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活用《国际观金融理财》:进行预测可采卷积神经网络技术精炼数据︱居外专栏

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2020-05-26  来源:居外原创

金融期货市场存在大量的数据有着非常大的噪声交易(Noise Deal,在金融期货市场中,现货价格与期货价格之间存在着一个基差,这个基差就是噪声),不仅在输入端,更在输出端。这些数据很多时候不能反映真实的期货市场情况,甚至基差还会覆盖掉有用的数据。因此需要人工智能(AI: Artificial Intelligence)去对这些数据进行提炼,从而获得有价值的数据及算法进行预测。

<读友提问题>上海台商大千庄园黄董问到:“金融期货在人工智能(AI)技术应用层面所面临的挑战有解吗?

答:金融期货市场和数据的不稳定性所导致的挑战很大程度上是由于金融期货的竞争特性所决定的。同时,激烈的竞争还会让新开发的统计模型和算法渐渐失去它们的有效性,因此,人工智能建模需要非常特殊的人工智能技术来解决。比如用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)技术去处理数据做预测。

人工智能赋能后,金融期货投资领域就能够对异构数据(比如:基本面与技术面的不同数据)或非标准金融数据进行更精准的分析。这是因为深度神经网络可以很自然地将异构数据整合在一起。随着算法不断改进,以及计算能力不断提升,卷积神经网络技术在金融AI理财发挥关键有解的作用。

金融期货的时间序列通常包含多个维度,不同维度数据的采样频率也不一致。多层的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)技术,可采用3层卷积,在保证神经网络学习深度的同时,也增加了卷积神经网络对时间序列数据的适应性;对混频时间序列进行特征提取,再去处理数据做价格预测,比如,这在金融期货指数AI就发挥关键有解的作用。

 

【国际观金融理财专栏写作缘起】

笔者“国际观金融理财”理念与居外(Juwai)一致,遂欣然接下专栏写作,分享给您。

理财:金融投资成功的心理素质秘诀:“与神建立亲密关系,以及荣耀神。”(参阅圣经:提摩太前书:6:7~8)

理善:陈锦芳博士14岁时因受梵谷(Vincent Willem van Gogh)画作感动,立志到巴黎当画家。

1960年代获法国巴黎大学美术史博士并在巴黎艺术学院深造7年。
1969年建立“五次元世界文化观”,创立“新意象派”,其艺术画作整合古今中西的文化意象加以创新表现,艺以载道,成为“后现代先驱”;
如今仍以“联合国文化大使”身分持续推动艺术教育及促进全球“爱与和平”之文化的建立。

陈锦芳博士的夫人侯馆长透过纽约“陈锦芳文化馆”及“为人类而艺术基金会”推广以爱为宗的全球新文艺复兴。陈锦芳博士的画作被编入全球33个国家300多本教科书、艺术书籍及杂志;画作广被全球各大美术馆及企业家收藏 。

笔者,遂将陈锦芳博士的“上海世博”百幅画作、“北京奥运”66幅画作以及新意象派的诸多著名画作,传递给中华民族的读者及您们的后代子孙。

 

钟博 Dr. Chung - Peter
《国际观金融理财》
联系邮箱:DoctorChung99@gmail.com

 

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