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探智立方站式全自动机器学习平台DarwinML领跑AutoML商业化变革
作者:澳门赌场  来源:澳门真人博彩  时间:2020-08-11 01:38  点击:

  AutoML是当今人工智能界最受瞩目的核心技术之一,被视为改变人工智能发展的核子武力。这项技术的核心价值在于将复杂繁琐的模型设计过程简化并自动化,智能地体现数据的价值,提高企业的生产力和竞争力。目前市场中大多数AutoML平台产品仍以面向数据科学家等专业建模人员为主,将模型训练中的各种环节自动化,以提升建模效率,而在企业中的部署和应用过程中仍需较高的人工智能的技术能力及人力,对数据科学家与专业AI团队的依赖度较高,导致AutoML技术在企业中的实际使用门槛依然较高。

  人工智能的热潮在全球各地不断发展,引发诸多领域产生颠覆性的前沿技术。然而,如何将AI技术落地,在行业应用领域不断延伸,依然是人工智能产业发展正在探索的问题。随着深度学习算法的出现,AI全面进入机器学习时代,作为机器学习领域的热点技术,AutoML技术正逐步进入人们的视野。

  在金融市场信息科技的不断发展中,数据的价值得到充分体现,尤其在投资及量化分析领域,依托机器学习平台的建模能力为量化平台提供支持服务,逐步被专业投资机构和投资爱好者广泛实践。同时,数据量发生指数级增长,数据类型日益增多,因子选择和数学模型也越来越复杂,传统的量化交易系统已经难以应对所有类型的海量数据。

  在此背景下,探智立方发布的一站式全自动机器学习平台DarwinML,结合自主研发的计算图模型演化技术,实现了机器学习、深度学习和因子符号回归等全面化的功能,在证券量化投资领域逐步发挥出强大的增益效果,作为量化投资前沿的新工具和科学手段,完成了将AutoML技术转化为商业应用又一重要实践。

  市场状态会对投资决策产生重大影响,对当下市场状态的正确判断是不同策略和不同因子成功实施的前提。DarwinML提供的自动化建模能力,可以通过AutoML技术构建市场状态学习模型,在面对不同品种的投资标的时分析使用,对推理不同品种的市场状态提供宝贵价值。

  通过DarwinML图形化界面,只需将市场状态分类的黑色系rb品种标签数据和行情数据导入DarwinMLDataFusion平台,再通过自定义的金融数据预处理模版,自动生成用于做机器学习市场分类模型的数据,并导入DarwinMLStudio平台,进行机器学习模型的自动设计、超参数搜索设计,即可以实现全流程的自动化。DarwinML平台针对rb品种的市场分类自动化模型分析准确率超过83%,同时将rb品种的模型应用于铁矿石i品种准确率也维持在80%以上。

  据探智立方首席科技官钱广锐博士介绍:“DarwinML使用目前业界独有的模型演化设计方法构建市场状态分类模型,具备更好的普适性和泛化能力,实现了包括RSI、TSI、KST、MACD等数十个金融特征指标的自动化计算,能够充分挖掘数据价值,推理出更佳投资策略。”

  面对日益变化的市场和投资标的,如何快速有效的挖掘有效因子、从繁杂的数据中获取有价值的因子,成为当下投资机构的重要目标。DarwinML平台的多因子模块,在众多的市场因子和资产中,实现了高速有效的多因子模型自动化设计。

  在证券机构的测试中,DarwinML平台自动化构建的多因子对比开源的GPlearn工具应用效果显著提升。在实际测试中,针对COMEX黄金品种,采用DarwinML因子平台设计的TOP1因子,即使在2018年1月至2020年4月的未学习样本外数据中,回测效果的收益表现也非常稳定。

  在量化分析投资的研究过程中,市场单个品种或投资组合的未来时间趋势预测,是被用于投资量化的重要方法,为此,DarwinML平台为投资分析人员提供了时间序列的自动化建模功能。

  在DarwinML平台,导入特定资产的close数据、交易量及交易次数等信息,并添加我们构建的各种因子,即可实现包括MACD等十余种特征的自动化数据处理,并全自动开发时间序列模型,以更简单的方法处理众多因子和交易信息的复杂问题。在rb品种中,通过涨跌趋势预测的深度学习模型,对未来15分钟涨跌预测的胜率超过了80%,帮助投资分析人员有效、快速的预测未来特定时间的市场涨跌情况。

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