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北大经院《对话投资总监》系列讲座(十五)| 石云峰:人工智能技术在量化投资全链路场景中的应用

发布时间:2024-09-23

 

  2024年9月18日,北京大学经济学院和北京大学金融工程实验室在经济学院107会议室联合举办了“对话投资总监”系列讲座本年度第十五场。本次讲座邀请嘉沃资产管理有限公司总经理石云峰作为演讲嘉宾,以“人工智能技术在量化投资全链路场景中的应用”为题,为北京大学师生作了主题报告。讲座由北大金融工程实验室黎新平博士主持,40余名师生参与了讲座。

 

  

 

  石云峰围绕AI技术在量化投资领域的应用展开讲座,并分享了嘉沃资产在这一领域的相关研究成果及思考。他首先概述了国内量化投资产业的发展历程。从萌芽期的探索起步,到蛰伏期的缓慢成长,再到快速发展期的蓬勃发展,国内量化投资行业已经步入了机遇与挑战并存的机遇挑战期。随着行业竞争的日益激烈和策略同质化现象的出现,量化投资领域对技术创新的需求日益迫切,这为AI技术的广泛应用和发展提供了肥沃的土壤。

 

 

 

  随后,投研团队成员简要介绍了量化投资策略的常见类型,这些策略通常根据交易频率、投资标的和研究方法等因素进行分类。团队成员指出,随着数据获取能力的增强、计算能力的提升以及算法的不断进步,AI技术正在量化投资领域展现出蓬勃的发展态势。AI技术在算法交易、风险管理和预测分析等多个方面均得到了广泛的应用。量化投资作为一个融合了计算机科学、统计学和经济金融等多个领域的交叉学科,其发展离不开AI技术的支持。AI技术在量化投资的整个研究与开发流程中扮演着关键角色,包括自动化因子挖掘、训练非线性选股模型、优化代码编写等。以股票交易为例,AI技术贯穿于数据收集、清洗、特征工程、模型拟合、组合构建和优化以及算法交易的整个流程,为量化投资提供了强大的技术支撑。

 

 

  投研团队成员在分享工作经验时提出,在将AI算法应用于量化投资时,模型的可解释性和复杂度是关注的重点;在训练模型时,过拟合和盲目调参是必须避免的陷阱;数据质量和成本问题也是实际操作中需要特别关注的问题。

 

 

 

  在问答环节,投研团队成员与与会师生就政策调整、市场波动、机器学习模型的应用、传统模型失效、期权市场现状以及学生招聘背景偏好等问题进行了深入探讨。

 

 

  黎新平博士在总结发言时指出了不同学术背景的学生之间的相互融合与合作的重要性。他表示,技术问题是不可回避的,尤其是在金融或经济模型与技术相结合时,因而跨学科的合作尤为关键。同学们要逐渐掌握将自己在金融领域的专长与先进技术相结合的本领,以便更有效地将掌握的技术应用于实际场景中。最后,黎新平博士对嘉沃资产团队的到来表达了感谢。

  本场讲座集中阐述了如何通过人工智能技术赋能量化投资,并探讨了如何通过AI技术帮助量化投资团队提高决策效率、降低风险、优化策略,以及如何处理和分析大量复杂的数据以做出更准确的预测。与会同学们通过讲座得以窥见AI技术在量化投资全流程中的应用。与此同时,这些新思路和新方法也为投资者开拓了更为广阔的创新研究领域,并提供了先进的技术工具。

 

  主讲人公司简介  嘉沃资产  

  嘉沃资产是一家专长于股票、固收、衍生品投资交易的量化私募基金公司,团队成员毕业于海内外名校,具有知名金融机构和金融监管机构从业经历。公司致力于践行“勤勉尽责,规范专业,科学投资”的理念,为投资人提供专业、靠谱的投资管理服务。

 

  北京大学金融工程实验室简介 

  北京大学金融工程实验室是依托北京大学经济学院搭建的研究和教学平台,致力于推动量化投资、金融工程、大数据金融以及金融科技方面的学术研究与实践应用,实现学术界与金融业界良好的互动交流。  

  实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究,以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究,同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。实验室课题研究包括:量化基本面、金融科技及AI、市场交易行为、高频数据、风险预警与管理。

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