基于機器學習的金融投資應(yīng)用分析

騰訊計算機系統(tǒng)有限公司 劉玉琳

機器學習在很多領(lǐng)域都取得了非常好的成績。機器學習算法在金融投資方面取得了比人更好的結(jié)果。由于金融分析是一門原始科學，因此很難將機器學習應(yīng)用于金融領(lǐng)域。因此，本文分析了機器學習在金融投資中的應(yīng)用。

近年來，越來越多的人已經(jīng)習慣了人臉識別、信用欺詐甚至人工智能的應(yīng)用，在國際象棋和空中取得了突出的成就。許多人開始樂觀地認為，機器學習算法在不久的將來會取得比投資二級市場更好的結(jié)果。但是，財務(wù)分析是一門從頭開始的科學，因此無法進行受控實驗。數(shù)據(jù)自適應(yīng)現(xiàn)象的存在使得復(fù)雜的機器學習算法成為在歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)無效命中的有效工具，而得到的結(jié)果實際上是誤導(dǎo)性的模式。

1 機器學習在金融學領(lǐng)域應(yīng)用特點

金融和人工智能一直是研究的主題。在經(jīng)濟高速發(fā)展的今天，金融投資活動日益頻繁，金融行業(yè)的勞動力更加緊張。機器學習可以使用計算機進行訓練和分析，因此可以快速分析大數(shù)據(jù)。這種處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力比手動計算強大得多。因此，機器學習在金融投資中的應(yīng)用具有速度快、處理能力強、全球化強、可擴展性強等特點。但是，在詳細處理和模式生成方面，機器學習效果不佳。大多數(shù)情況下，機器學習只是在處理實際數(shù)據(jù)后給你一個乏味無用的解決方案，與操作本身無關(guān)，得不到好的結(jié)果[1]。

在當今世界經(jīng)濟不斷發(fā)展的趨勢下，越來越多的個人和企業(yè)將資產(chǎn)投入市場，金融信息服務(wù)的投資和借貸越來越受歡迎。這類企業(yè)一般涉及大量財產(chǎn)或貸款的轉(zhuǎn)讓。一旦發(fā)生金融風暴、商業(yè)欺詐、管理方法疏忽或其他問題，投資者被迫承擔的會計損失是無限的。金融行業(yè)的風險一直是科研人員的熱門話題。眾所周知，科學研究受到限制，原因是科研成本不斷增加，缺乏數(shù)據(jù)和信息。如何管理金融行業(yè)的風險仍然是一個亟待解決的問題。但由于數(shù)據(jù)來源有限，他們建立的風險管控實體模型過低，無法對貸款人進行綜合評估。隨著信息時代的到來和數(shù)據(jù)信息的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)風險管控實體模型的一維、有限的評估能力逐漸顯現(xiàn)。大規(guī)模大數(shù)據(jù)挖掘的研究思路正在慢慢應(yīng)用到金融行業(yè)。作為行業(yè)的關(guān)鍵組成部分，金融風險管理方法的實體模型也是一項至關(guān)重要的研究內(nèi)容。近年來，分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢和大數(shù)據(jù)平臺的結(jié)構(gòu)逐步完善，可存儲的信息量和產(chǎn)品質(zhì)量有了質(zhì)的飛躍。

金融大數(shù)據(jù)風險管控實體模型利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和風險評價實體模型，根據(jù)評估點對付款人的支付意圖、支付意圖和欺詐風險進行預(yù)測和分析，然后應(yīng)用數(shù)據(jù)信息。實施科學合理的風險管控?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可以完善個人征信系統(tǒng)，協(xié)助金融公司推出金融理財產(chǎn)品，降低信用風險。同時，可以利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)來衡量互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，分析實際法律法規(guī)，完善申請表，完善知情同意。在獲得更加合理的法律法規(guī)后，完善備案審查形式，穩(wěn)步發(fā)展。除了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，深度學習優(yōu)化算法還可以充分發(fā)揮風險管控實體模型的構(gòu)建水平。SVM算法優(yōu)化算法和隨機森林等隨機森林算法可以根據(jù)人的特征和方法進行分析，使復(fù)雜的風險管控實體模型更加準確和詳細。關(guān)鍵是發(fā)生在移動互聯(lián)網(wǎng)上的金融行業(yè)大數(shù)據(jù)?？蛻羯暾堖^程引起的總流量中的大部分可以反映消費者的個人行為。這些人的基本信息和移動互聯(lián)網(wǎng)上的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為探索金融風險管理方法的物理模型提供了堅實的基礎(chǔ)[2]。

2 機器學習在金融投資方面的應(yīng)用方法

投資理財風險管控實體模型的定義日益突出，其基本功能是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，對未來風險提供預(yù)警。在IT行業(yè)盛行的時候，P2P、小額信貸等金融公司作為傳統(tǒng)金融行業(yè)的填充物，開始受到大家的關(guān)注。早期，線上理財產(chǎn)品多為線上產(chǎn)品。除了更低的配額制、更敏感的金額、更敏感的支付方式和方式外，它與傳統(tǒng)商品沒有太大區(qū)別。如果不考慮風險管控階段，銷售市場將領(lǐng)先，風險管理最終會落后。整個領(lǐng)域的拖延率和壞賬率遠遠超過金融機構(gòu)。在這種情況下，風險管控問題逐漸引起了社會各界的關(guān)注，成為電子設(shè)備金融行業(yè)未來發(fā)展的最大障礙。

文章的研究方向分為四個關(guān)鍵部分:數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)處理方法、優(yōu)化算法分析和測試認證。首先應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)尋找金融行業(yè)風險評估的最佳數(shù)據(jù)庫，然后應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方法對數(shù)據(jù)進行技術(shù)性解決，并利用模擬等方法得到客戶的識別。將信息與原始記錄配對。獲取高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。同時，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)搜索經(jīng)濟發(fā)展風險評價的優(yōu)化算法。最后利用優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)進行訓練和訓練，根據(jù)實驗完成金融行業(yè)風控系統(tǒng)。并確認了有效性。一是分析經(jīng)濟發(fā)展，審視個人內(nèi)部行為。商務(wù)接待移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息實時存儲了大量數(shù)據(jù)信息，但并非所有信息都對科學研究有效。運營商的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是由所有移動設(shè)備引起的許多不同應(yīng)用和數(shù)據(jù)流的組合，包括所有地區(qū)使用移動設(shè)備的人的任何互聯(lián)網(wǎng)瀏覽日志。二是移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于中國移動交通數(shù)據(jù)信息的處理和存儲不完備，存在信息不完整、數(shù)據(jù)信息無效、數(shù)據(jù)信息異常等諸多問題。有些數(shù)據(jù)信息可能會被保存，有些字段名稱必須解析，有些則必須徹底考慮。使用的數(shù)據(jù)分析方法在于特殊情況。刪除的信息需要符合主模塊的特性?？蛇x字段名稱不能包含缺失或相同的記錄。數(shù)據(jù)庫必須符合客戶自己標準的要求。同時，數(shù)據(jù)信息必須即時穩(wěn)定，個人隱私數(shù)據(jù)信息也需要相應(yīng)解決。

隨著電子設(shè)備金融行業(yè)的逐步發(fā)展趨勢，個人征信的營銷推廣已成為發(fā)展趨勢。一些直接或間接學習和訓練數(shù)據(jù)源的公司相繼設(shè)立了個人征信分支機構(gòu)。幾種類型的數(shù)據(jù)在信用報告中是有效的，例如，用于識別個人數(shù)據(jù)欺詐的移動設(shè)備信息、用于識別長期債務(wù)的黑名單以及用于確定穩(wěn)定性和具體評估的位置信息、用于評估可支配收入的消費登記、用于評估信用行為的社會關(guān)系等。數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計的層次。以及數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。大數(shù)據(jù)時代的到來為金融風險管理的研究提供了極大的便利。大數(shù)據(jù)時代在數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)能力方面尚未結(jié)束。除了計算機問題，還有算法問題限制了金融風險管理的發(fā)展。僅機器學習的快速發(fā)展就說明了這一缺點。近年來，隨著人工智能的普及，機器學習算法層出不窮。無論是改進舊算法還是提出新算法，商界都在盡最大努力尋找算法突破。在金融風險管理方面也有很多研究成果[3]。

3 機器學習應(yīng)用相關(guān)技術(shù)

3.1 爬蟲技術(shù)

如果數(shù)據(jù)信息疏忽，顯然會阻礙后續(xù)的科研工作?？蒲兄?，文章對中國移動交通數(shù)據(jù)信息進行了詳細梳理，然后對其進行了科學研究，以確保所準備數(shù)據(jù)信息的準確性、一致性、一致性、高效性和唯一性。金融風險管理方法的實體模型主要基于深度學習優(yōu)化算法。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)建立在Spark數(shù)據(jù)處理方法的框架之上，最后用具體數(shù)據(jù)驗證準確性。大數(shù)據(jù)挖掘中比較常用的深度學習優(yōu)化算法有邏輯回歸、隨機森林、SVM等隨機森林算法和KMean等聚類算法。他們是彼此的長處和短處。經(jīng)過實證研究和驗證，他們最終利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了經(jīng)濟發(fā)展風險管控的物理模型。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為速率理論的傳統(tǒng)實體模型，是解決不確定數(shù)據(jù)的主要專用工具。作為本文的關(guān)鍵，這部分科學研究構(gòu)建了經(jīng)濟發(fā)展風險控制的物理模型并檢驗了其有效性。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上根據(jù)程序動態(tài)地從網(wǎng)站中查找大量數(shù)據(jù)的一種技術(shù)。爬蟲的詳細工作流程是根據(jù)編程方式將需求推送到外部URL，分析找到的網(wǎng)頁，過濾掉一些不相關(guān)的網(wǎng)址。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的本質(zhì)是在免費下載的HTM網(wǎng)頁上動態(tài)推送Post請求獲取信息內(nèi)容，或者在還原時返回信息信息內(nèi)容，對信息內(nèi)容進行加工處理，得到最終結(jié)果。根據(jù)實際爬取的數(shù)據(jù)信息，解決邏輯復(fù)雜，但本質(zhì)是推送需求。使用Python等開發(fā)語言，網(wǎng)絡(luò)爬蟲的速度會提高信息搜索的速度。眾所周知，隨著信息時代的到來，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲逐漸暴露出一些問題。隨著信息量的不斷增加，單核爬蟲技術(shù)查找信息的效率已經(jīng)無法滿足檢索要求。同步線程爬行還行，但是線程數(shù)一直不夠，貨運量有不足。針對這種情況，網(wǎng)絡(luò)爬蟲引入了分布式計算。

3.2 分布式爬蟲框架

分布式計算是在網(wǎng)絡(luò)上統(tǒng)一分配、規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)，使用幾臺不同的獨立計算機作為節(jié)點。這允許程序?qū)⒁豁椚蝿?wù)劃分為幾個不同的子任務(wù)，并將它們運行到一個或多個子任務(wù)中。分布式思維可以通過添加節(jié)點來突破計算的邊界并提高計算效率。在Scrapy架構(gòu)中，引擎是整個框架的信息和通信組件，負責在層之間傳輸數(shù)據(jù)。Spider主要包含了爬取范圍和邏輯，負責響應(yīng)分析和數(shù)據(jù)挖掘。調(diào)度程序?qū)λl(fā)送的請求進行排序和排隊，負責發(fā)送請求和檢索信息。響應(yīng)通過引擎發(fā)送給Spider進行處理。當Spider進程完成時，結(jié)果被發(fā)送到管道，管道處理、分析和存儲數(shù)據(jù)。Scrapy框架在最初設(shè)計時并未發(fā)布。如果請求隊列由Redis等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫維護，由于多個客戶端可以從Redis隊列中讀取請求，因此獲得了分布式爬蟲[4]。

4 機器學習在金融投資的應(yīng)用

4.1 投資組合管理和優(yōu)化

投資組合管理的目的是根據(jù)投資者的需要選擇不同的證券和其他資產(chǎn)組成投資組合，并管理這些投資組合以實現(xiàn)投資目標。投資者的需求通常是根據(jù)風險來確定的。投資組合經(jīng)理的工作是在承擔一定風險的同時最大化投資回報。為了更有效地管理客戶的投資組合，許多金融機構(gòu)使用智能投資（機器人顧問）。與名稱相反，它不使用機器人來執(zhí)行其服務(wù)。相反，它是一個電子應(yīng)用程序，可為客戶提供管理其投資組合的指導(dǎo)。與昂貴的人力投資顧問相比，廉價的智能投資和基于機器學習的投資組合管理在今天變得越來越流行。

4.2 欺詐防范和檢測

銀行和金融機構(gòu)欺詐對各行業(yè)造成嚴重的負面影響，從欺詐中恢復(fù)的成本遠高于欺詐造成的損失。機器學習在預(yù)防和檢測金融領(lǐng)域的欺詐方面非常有用，因為復(fù)雜的算法可以準確地檢測和識別欺詐模式，從而防止欺詐。銀行和金融機構(gòu)現(xiàn)在使用SVM、隨機森林和決策樹來構(gòu)建欺詐預(yù)防和控制系統(tǒng)。欺詐通常不需要適當詳細的模型，但更重要的是考慮到分析師對業(yè)務(wù)的理解，可以從極端情況下觀察欺詐過程。同時，欺詐更強調(diào)回收率和評估模型的準確性。

4.3 客戶細分

許多公司傾向于收集大量客戶和客戶數(shù)據(jù)，并渴望了解隱藏在其客戶群中的有意義的關(guān)系。在這一點上，機器學習效果很好。無監(jiān)督學習使金融從業(yè)者可以減少手動聯(lián)系客戶的時間，因為他們可以使用真實數(shù)據(jù)集對潛在客戶進行分類?？梢允褂脽o監(jiān)督學習技術(shù)來了解客戶之間是否存在相似之處，以及如何最好地將他們歸入不同的類別。有了這些信息，公司可以提供最能滿足客戶需求的未來產(chǎn)品和服務(wù)。

4.4 風險管理

有很多方法可以通過對沖來降低交易風險?；鹜ǔＪ褂闷谪浐推跈?quán)來保護每筆交易。然而，就像保險一樣，這個安全網(wǎng)也是有代價的。目前，機器學習技術(shù)的使用具有降低成本的潛力。金融機構(gòu)盡最大努力避免影響它們的風險和危機。這就是機器學習在金融風險管理中如此廣泛使用的原因。除了預(yù)測聲譽，金融行業(yè)還使用機器學習來分析和預(yù)測當前的市場狀況、高影響事件和重要信息。這有助于金融機構(gòu)梳理未來風險并預(yù)測發(fā)生金融危機的可能性。機器學習算法提供的模型不是傳統(tǒng)的對沖，而是對買賣雙方的潛在改進。我們的目標是消除對沖的需要，從而降低成本[5]。

5 結(jié)語

隨著機器學習的強大發(fā)展，人工智能時代已經(jīng)到來，所有學科都可以與機器學習相結(jié)合。然而，并非所有領(lǐng)域都能充分利用機器學習對人類的強大好處。需要確保數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，同時確保良好的機器學習性能。還必須考慮你的研究興趣是否有對人類情有獨鐘。了解當機器學習算法計算出人類無法理解的條件時，其結(jié)果對于經(jīng)濟分析往往毫無用處且毫無意義。因此，課題研究人員需要深入研究如何利用機器學習在金融領(lǐng)域的優(yōu)勢。