随着金融市场的日益复杂化和数据量的快速增长,传统的定量分析模型面临着巨大的挑战。这使得机器学习及相关技术在量化投资领域得到了广泛的应用。近年来,基于概率论的机器学习算法为量化投资提供了新的思路。这类算法可以有效处理市场的不确定性,给出各种可能结果的概率分布。本文着重从量化投资的发展背景和机器学习在量化投资中的应用价值两方面进行讨论。
量化投资发展背景促进机器学习应用
自20世纪90年代量化投资兴起以来,其发展可划分为两个阶段。第一阶段主要是基于统计套利定价理论,依靠交易信号和程序化交易进行套利。第二阶段在21世纪兴起,更加关注投资组合的系统性风险管理。这使得算法交易策略越来越依赖数据采集、存储和计算能力。随着云计算和大数据技术的进步,机器学习算法可以在更大规模的数据上训练,提取有价值的投资信息。这为概率机器学习算法的金融应用奠定了基础。
概率机器学习算法符合量化投资需求
量化投资追求的是战胜市场,获得超额收益。而市场本身就是一个变化复杂、难以预测的系统。这就要求量化模型能处理各种不确定因素,给出trades执行的概率分布。这正是概率机器学习算法的优势。这类算法可以建模市场的随机性,训练出对多种结果都具有判断力的模型。此外,概率机器学习还可以分析投资策略的绩效归因,判断各因素对总收益的贡献,这对投资组合的优化也大有裨益。
github促进开源量化投资代码共享
开源代码托管平台github使得程序员可以轻松共享和协作开发代码。在量化投资领域,github上聚集了大量开源的backtest工具、数据API接口、量化交易框架等代码资源。这些开源代码可以加速策略模型的研发部署,降低量化投资的门槛。利用github,开发者还可以通过pull request将自己的代码贡献给项目;或者fork项目后进行定制化开发。这种协同方式可以产生更多高质量的量化投资代码。
量化投资的发展与大数据、云计算和机器学习技术之间存在着密不可分的关系。概率机器学习算法以其对不确定性的建模能力,正逐步被量化机构所重视和应用。而github等开源代码平台也在这个过程中发挥着重要作用。