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【金猿案例展】某基金管理公司:智能量化投资平台建设

【数据猿导读】 本案例由九章云极投递并参与评选,数据猿独家全网首发

【金猿案例展】某基金管理公司:智能量化投资平台建设

本案例由九章云极投递并参与评选,数据猿独家全网首发。

随着金融市场信息科技的不断发展,数据价值的充分体现,依托大数据平台强大的计算能力和机器学习平台带来的建模能力为量化平台提供支撑服务;而随着互联网的普及,互联网信息的海量爆发,在一定程度上折射了金融市场产品的真实价值与波动趋势,通过对此信息的即时收集、处理和分析也会为投资判断提供宝贵的价值;面对市场上的突发消息时,投资者不会产生过度的反应,对消息做出正确的判断。

某基金作为公募基金公司,也是传统的资管产品提供方,也期望金融科技领域有所布局。本项目将人工智能和机器学习为核心的增强分析技术引入证券行业并在场景层面实现与量化投研业务的深度整合,通过对量化投资平台进行重构,贯通并整合量化投资平台、机器学习平台,部署上线贯穿复杂数据和接口、多因子开发管理、策略即时研究、高效回测模拟、严谨绩效评估的业务全流程的量化投研平台,加速业务智能化转型。

实施时间:

2019年5月-2019年11月

应用场景

某基金金融科技创新项目是一套集成的IT系统平台,以开放、兼容、安全、便捷等标准对企业的量化投资平台、机器学习平台进行系统集成,面向量化投资部门用户,提供包括数据和接口、因子管理、策略研究、回测模拟、绩效评估的统一作业平台。通过信息的处理、分析,使用自然语言处理技术对文本信息的分析,生成股票相应的公司标签标识,透过标签选股、舆情看板的表现方式直接为业务用户提供投资支持。

●反洗钱应用、营销绩效归因分析

●独占型货币基金销量预测和基金|PO销量预测

面临挑战

为客户解决的核心痛点:

●商业数据源不统一,加工成本高

●多因子研究全流程的平台化功能支持

●多品种策略的支持

●回测性能无法满足要求

●如何更好的挖掘文本数据服务于量化研究

●如何将前沿的机器学习技术应用于量化研究领域

数据支持

通过对海量非结构化及半结构化语料集,进行自然语言处理(NLP)、机器学习及深度学习等处理方式,构建基于金融大规模语料库的智能投研系统。

目前,系统初步实现日处理GB 级数据能力,并支持对热门个股、行业及概念词云、投资提示、负面舆情及舆情选股提供可视化展现及操作界面,系统运行至今,已累计提供数万条投资提示,百万级个股热度排行,百万条负面舆情分析及数万条舆情荐股,有利支持业务领域的金融分析、风险控制及投资决策分析。

应用技术/实施过程

项目关键技术:AutoML、Unified Dataframe、异构多引擎融合架构、知识融合体系、数据自动准备、三位一体建模方式、深度学习算法、白盒算法库。

金猿案例展_基金管理_智能量化投资_数据猿_九章云极-1

AI + QUANT:量化投资平台 + 机器学习平台

1、将人工智能和机器学习为核心的增强分析技术引入证券行业并在场景层面实现与量化投研业务的深度整合。

2、通过与业界独有的特征仓库、模型仓库、场景模板库、AutoML recipe仓库的架构应用组合,为证券行业实现行业经验和技术能力创新的高效整合。

3、贯通并整合量化投资平台、机器学习平台,部署上线贯穿复杂数据和接口、多因子开发管理、策略即时研究、高效回测模拟、严谨绩效评估的业务全流程的量化投研平台,加速业务智能化转型。

4、积累并构建了面向证券行业的基础词库、财经库、负面规则库、情感词库等行业专用词库,测试分词及词性标注准确率99%,实体命名识别98.58%,为即时事件驱动策略奠定坚实基础。

5、提供低门槛、高上线的工程化迭代能力,并将人工智能领域先进的知识图谱、卷积神经网络、张量神经网络、长短期记忆网络、机器学习等先进算法技术引入到业务实践中,具备在金融行业中广泛的泛化能力。

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平台主要功能

1)研究平台:发散思维,广泛调研,自由验证投资思路

自研代码和开源技术结合运用,依托万得、新财汇、朝阳永续等商业数据源,提供强大的研究支持平台。

2)挖掘因子:思路浮现,因子体现,快速构建量化因子

因子管理、加密、调度以及底层接口等一系列功能支撑。

3)构建策略:因子宝贵,策略集成,构建多头策略寻求战胜市场

优化器,核心交易,模拟撮合构等共同驱动策略执行。

4)绩效评价:因子检验,组合评价,反向促进持续改进

支持IC/IR、回归、分档、Brinson、Barra等方法对因子和组合进行评价。

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1)AI策略生成器:

●一键式AI策略生成器,为普通投资者提供AI体验,适用于营销获客和投顾场景。

●向导式AI策略生成器,为研究员提供多因子AI策略的基准模型及调优的功能。

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2)AI量化对冲策略:通过统一的OpenAPI开放接口设计,深度整合机器学习平台和量化投资平台能力,提供向导式AI策略生成器,并提供给研究员深度调优的空间,实现跨品种的AI选股策略组合。

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3)舆情择时策略:结合特色因子,形成做多/做空的技术指标,构建择时策略。

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4)时间驱动策略:通过舆论事件,预测股价涨跌,构建的选股+择时策略。

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商业变化

价值及收益:

1)收益:帮助投资者在更好的风险管控中寻求最佳的收益回报,基于平台AI策略构建板块,实现数个历史数据回测综合年化收益率40%以上的策略。

2)效率:全新独创的基于C++中低高频撮合引擎和策略框架,形成极致策略回测引擎,回测时效较业内提升10倍以上。

3)业务增强:优化重构了量化业务场景AI策略模板、指数增强对冲策略、事件驱动策略、滚动建模选股策略,向导式策略开发等核心业务场景,具备极强的行业示范效应。

4)时效:通过事件驱动策略、滚动建模选股策略等,加速用户对市场事件的反应速度,通过自动化的手段,实现基于事件和T+h的股价涨跌预测模型。

案例提交企业·九章云极:

北京九章云极科技有限公司是一家致力于打造中国最领先的数据科学平台和实时决策中心的高科技、高成长企业。公司核心产品DataCanvas数据科学平台为企业提供实时数据分析、实时业务、数据中台及AI建设能力,助力企业客户轻松构建智能化数据应用,完成数据智能化转型。公司拥有顶尖的产品研发和数据科学家团队,在政府、金融、交通、IOT等行业拥有众多高粘性客户。

九章云极坚持自主创新、深耕大数据领域专业技术及应用实践,拥有专利、软件著作权与技术创新等百余项,并且成为唯一入选Gartner“Cool Vendors in AI for Fintech in Asia/Pacific”报告的企业,在《IDC MarketScape:中国机器学习开发平台厂商评估》研究报告中处于主要厂商位置,荣获2019中关村前沿技术企业以及中国企业服务独角兽企业等多个奖项。

迄今为止,九章云极已完成了上千个行业案例,是国内市场落地案例较多、应用行业范围丰富的数据科学平台提供商。公司拥有一支深耕机器学习、数据分析的数据科学家和产品研发团队,技术人员占比达到70%以上,其中包含国内外行业顶级知名技术专家、国内外高等学府的博士和硕士数十人,核心技术团队人数占到技术人员的40%以上,且多名核心成员拥有海外大数据10年以上的从业经历,其他开发人员均拥有世界500强企业多年的开发和咨询服务经历,在数据科学、大数据分析、人工智能和自动化建模等领域拥有丰富的行业实践经验。


来源:数据猿

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