天下财经策略简介

科技是第一生产力人工智能结合金融市场说明会无论你进行的是哪种资产的交易，不管是股票，还是商品期货，甚至期货市场的外汇，黄金，石油等交易品种，你的盈利都是以其他交易者的亏损为基础。财富再分配最大的意义:就是将资金由非理性者手中—转移到—理性者手中，由不具备理性投资和消费的人手中转移到能够理性投资和消费者手中。即从缺乏经验的交易者到经验丰富的交易者——除此无他。前言

CONCENTS前言

CONCENTS金融市场与非赢即输的体育行业非常相似。不过，我们知道，在同一场体育比赛中，选手的实力相差不会太悬殊。例如，如果你是个新手，你不会参加奥运会。但在金融市场中没有这样的限制，一旦你进行交易，你就成为职业选手，你必须与全球的高手同场角逐。希望朋友们更为谨慎的对待金融交易，明白在金融市场中投机不是一项工作，而是一项艰苦的奋战，如果没有制胜法宝，不能全力以赴，就不要贸然进入。那么什么是所谓的“制胜法宝”呢？听上去很玄乎，其实很简单就是科技！！科技是第一生产力！！技术投研20112013AI识别深入研发2016数据结合AI2012数据分析20142015大数据2017科技导入

根据麦肯锡的数据，2015年，全球投入“金融科技”领域的资金高达191亿美元，是2011年的近8倍。过去5年，超过400亿美元的资金流入这个领域。在强势资本的支持下，全球已有超过2000家的金融科技公司。可以说，与互联网金融的区别就在于，金融与科技的深度融合与联系，给金融交易带来了全新的概念创新！75%科技研发|金融大数据2015年至今，美国高盛一直在兜售自己是一家科技公司。这个有着146年历史的投行不愿放过任何一个机会告诉外界，现在他们的员工中有三分之一是工程师，而且科技是他们做一切事情的中心。华尔街上的另一家知名投行摩根大通也不甘落后。该行负责人平托(DanielPinto)表示：基于大数据和机器人等技术的公司内部科技项目，将成为明年的“重中之重”

据DeepMind的团队介绍，选择围棋，恰恰是因为围棋的复杂。围棋的“分支因子”无穷无尽，走法比全宇宙的原子数量还要多。传统的计算机程序在下棋时，会使用“暴力计算”的做法，为所有可能的步数建立搜索树，也就是根据数学和逻辑推理的方法，把每一种可能的路径都走一遍，从中选出最优的走法。AlphaGo因为围棋方面战胜人类而被我们所知团队合作|AI崭露头角做为同样是研究算法的同行来看AlphaGo之所以会“学习”，是因为他会根据每一步对手的步骤，去自动更改参数。所谓参数，就是对手下一步会以什么样的概率去走某一棋局步骤，如果这个概率能算的越准，那么就越能把握对手的动向，从而采取应对措施。

已经有研发团队向AlphaGo发出挑战，其实两个人工智能之间比的，不仅仅是棋盘套路及战法的数据输入，更是考量谁能以更精准的算法去计算概率，从而预测对手。人工智能|数据分析金融智能交易之所以崛起应用，主要在于可以将金融交易策略编程进入智能电脑程序中，让智能程序按照预设的条件严格交易，从而避免人工情况下的焦躁、犹豫、赌性等情绪化的操作。同时还可以实时运用数据分析，对交易进行指导，很大程度上可以提高规避风险、放大收益的概率。人工智能|数据分析2015全球对冲基金收入排名榜排名管理人基金管理公司2015盈利($)1KennethGriffinCitadel（城堡）17亿$2JamesSimonsRenaissanceTechnologies（文艺复兴）17亿$3RaymondDalioBridgewaterAssociates（桥水）14亿$4DavidTepperAppaloosaManagement（阿帕卢萨资）14b亿$5Israel(Izzy)EnglanderMillenniumManagement11.5亿$6DavidShawD.E.ShawGroup7.5亿$7JohnOverdeckTwoSigmaInvestments5亿$8DavidSiegelTwoSigmaInvestments5亿$9O.AndreasHalvorsenVikingGlobalInvestors3.7亿$10ChristopherHohnTheChilden'sInvestmentFundManagement(U.K.)3亿$11JosephEdelmanPerceptiveAdvisors3亿$顶级对冲基金经理年度榜单前8位中有六位位量化分析专家，新的市场较量中机器已经在金融交易领域中战胜人类。全球范围内AI已成为主流交易方式金融市场|整体走向那么在全球金融市场方面怎么运转机器学习的理论呢？怎么才能在茫茫金融数据中准确预测呢？又用什么算法引擎来配合整体人工智能的走向呢？首先要说：要想成功使用智能交易在金融市场里面获利，不仅需要极其丰富的交易经验，还要具备极高的计算编程能力。对于普通交易者，尤其是刚入门的初学者来说，其中复杂程度难以言喻，只能望洋兴叹。而量化交易是技术专业性人才主导的行业，随着金融工具不断增多，未来量化交易的模型及风险环境会更加复杂，所以专业人员需要更高技能及能力。由于量化交易专业性较高，对于专业机构来说，只有结合各个专业领域的投资管理人、基金经理和算法工程师，统计领域的数学专家才能分享此蛋糕。趋势所在|AI（人工智能）共创未来互相协助业界精英团结拼搏人才优势智能策略研究中心公司拥有金融学、计算机科学、人工智能教授、博士、硕士以上学历的行业顶尖优秀人才达30余人，负责模型智能动态策略开发。研究中心|金融智能开发开发策略技术风险核心掌握度核心掌握度|整套生态链公司所有策略生成系统都是独立开发，从模型生成到落地，拥有完整的生态链。当我们导入实时数据，通过变量模型，自然而然就能对价格走势进行预测y=结果（历史）x=数据（历史数据）w=变量模型Y1=F(W1,。X1)Y2=F(W2,。X2)Y3=F(W3。X3)..YX=F(WX。XX)Y=F变量模型,.实时数据)算法建模的逻辑|建模的过程，实质就是解方程过程择时策略第一大类：LLT模型择时策略第二大类：希尔伯特波浪模型择时策略第三大类：GFTD模型择时策略第四大类：相位指标择时构造一个函数sin(θ+π/4)。由于sin(θ+π/4)领先sinθ有π/4个相位，因此在sinθ出现拐点之前π/4时，sin(θ+π/4)会提前出现拐点，并与sinθ相交在提前信号拐点π/16个相位。最优组合对冲基金阿尔法为：最优组合的残差方差为：遗传基因算法随机森林算法矩阵通量+模糊数学深度神经网络算法隐马尔可夫算法集成组合算法保证在面对越来越复杂市场和投资环境中的解决能力黑盒技术

|通过一系列的大数据分析和计算机算法来实现寻规通过集成算法形成引擎组，每一个引擎都类似于一台独立的发动机.支持向量机神经网络分类图|选择其中一种算法引擎做现场分析拆解神经网络NeuralNetwork人工神经网络ANN生物神经网络前馈神经网络反馈神经网络单层神经网络Perceptron两层神经网络MLP多层神经网络DL普通深度网络DNN深度信念网络DBN卷积神经网络CNN神经网络分类图|选择其中一种算法引擎做现场分析拆解随着数学的发展，世界上多位数学家发明的多层感知机（multilayerperceptron)就是有多个隐含层的感知机。看一下多层感知机的结构：神经网络分类图|选择其中一种算法引擎做现场分析拆解CNN（卷积神经网络）输入层到隐含层的参数瞬间降低到100*100*100=10^6个！这使得我们能够用已有的训练数据得到良好的模型。算法引擎|

二元进化基因分析示意图算法引擎|

二元进化基因分析示意图样本内样本外实测大盘模型深层次解析|

寻规示意图通过模型样本内和样本外的数据分析结果，得出最佳因子排序，以及组合分配权重值（其中纵坐标以0位基准数值，0以上的为超额收益点位）模型深层次解析|

寻规示意图从示意图可以分析出，模型超额因子收益占到60%-70%模型深层次解析|

寻规示意图2340个财务因子，2080左右个基本面和技术因子，400个自创因子，国内金融市场不管是股票，CTA甚至外汇市场都包括在内从示意图可以分析出，模型超额因子收益占到60%-70%别于整体建模方式|

副标题副标题首先我们将影响金融产品的所有相关因素数据提取出来，通过算法引擎组运算确定主要影响金融市场的因素，通过历史数据来确定模型，生成独立单产品的模型。别于整体建模方式|

单只产品建模首先我们将影响金融产品的所有相关因素数据提取出来，通过算法引擎组运算确定主要影响金融市场的因素，通过历史数据来确定模型，生成独立单产品的模型。智能寻优|

回测测试根据资金需要，我们通过引擎计算获取最优的单个金融产品的样本智能寻优|

资金管理根据资金需要，我们通过引擎计算获取最优的单个金融产品的样本寻策速度性和稳健性

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优化升级ABCDE同时研发团队更凭借自身强大的研发能力，会根据市场的变化，进一步不断优化和升级算法引擎组合。时至今日，独立研发的一系列算法分析引擎组，经过不断深化改进，在量化交易领域中都达到了出类拔萃的准确性和稳健性。智能金融交易策略会给客户全新体验时效及有效性会越来越精准通过一系列的动态演示：如果用人工写一个自动化交易CTA策略或者EA策略，需要3-6个月的时间，这中间还有不间断的修改和调试工作，耗费大量的人力物力财力因为在给算法引擎组输入训练数据及模块因子，机器就会每天24小时不间断的学习和训练，当你在吃饭的时候它在运算，当你在睡觉得时候它们也在训练······随着时间，空间，经验，运算的积累和自我参数调整，它们生产出来的智能EA交易策略会给客户带来不一样的感受···········！对比一：速度对比二：时效性对比三：准确率对比一：学习对比二：训练对比三：自我调整寻策速度性和稳健性

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人工对比机器策略同质资金容量瓶颈错配风险模型固化资金安全|

考虑到更全面的风险量化投资多为量化多因子模型和统计套利模型，当这类量化模型高度相似，可能会引发“集体量化失效”

（2007年，美国量化践踏）只有独立开发量化系统的分析框架,形成与主流模型有差异化的策略，才能与传统量化方式选出的金融产品相关度低，从而避免量化踩踏事件发生。策略模型的设计、风险动态管理、误差矫正以及快捷的下单速度。自动化交易能够克服人性的弱点，同时能够保证交易条件的一致和统一策略同质风险|

量化同质基于算法强大的运算能力，模型能不断加入实时数据做学习样本，不断优化模型，适配市场。根据市场的风格变化而变化，每月推出成百上千的金融智能交易策略供客户选择，一旦一个智能策略失效，可以马上更换替补智能策略来适应新的市场环境，从而达到长期盈利模型固话|

固化模型风险控制好，价格运行过程中的“毛刺”，杂音（如假突破）——不断优化的策略降低25%风险控制|风险动态管理

因为走势的变化而导致的亏损再自动加仓的风险17%风险动态管理以及稳定成熟的择时机制建立30%资金容量瓶颈|

规模增长1.持仓周期（根据品种及时调整）2.组合品种（金融市场全部产品）3.市场容量（市场流动性增减）4.多策略（承载更多的资金量）当策略收益随着资金规模增长，冲击成本将不断增加，导致吞噬利润，降低收益。智能量化对冲基金|实测智能量化对冲|实测采取ALPHA智能动态策略，交易期27个月获得了62.28%的收益，年化收益率27.68%。期间最大月回撤为-3.59%，出现在2014年12月，一方