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Man Group资助的牛津大学研究员说,他们创建了一个机器学习程序,可以预测股价如何变动——在大约30秒的实况交易中取得80%的成功率。
牛津-Man数量金融研究所的人工智能专家利用自然语言处理的原理,在限价交易指令中挖掘流动性数据。
这对寻求市场踩点的快钱交易者来说是一个潜在的进步,该算法可以算出价格在100个tick(分时周期)内的变化方向,相当于大约30秒到2分钟的交易时间,具体取决于市场状况。
“在多步预测中,我们有效地建立了一个模型,经过训练可以在较小时间范围内进行预测,”该研究所副教授、本项研究的共同作者Stefan Zohren说。“但我们可以将这些信息反馈给模型自身,滚动预测,以获得更长期的预测。”
该算法仍然处于测试阶段。Man AHL的首席科学家Anthony Ledford表示,这个算法对对冲基金经理很有诱惑力,他们经常将大额交易指令分拆成多个较小的交易。
“如果我们认为我们要建立一个头寸,我们可能持仓数周,但实际上建仓的交易发生在更短的时间内(通过一系列较小的交易),”他说。
曾获英国皇家统计学会研究奖的Ledford说,这个模型的意义在于,它在理解如何向市场释放这些小交易,而且每个都可能在几分钟内完成。
金融市场瞬息万变,这类模型的准确率在真实世界要打折扣。但牛津-Man的研究结果说明了使用AI来把握数据点之间复杂关系的魅力,理论上可以达到十亿级的数据点。
随着行业竞争加剧,削弱了核心策略的回报,量化分析师们竞相部署电脑程序,学习股票的统计模式,以降低交易成本并寻找新的投资信号。
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管理着1270亿美元资产的对冲基金Man Group在2007年为该研究所提供了初始资金,并已承诺投入超过3000万英镑(4250万美元)。
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责任编辑:李桐
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