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刘芬作者中国基金报 来源

人工智能潮起,公募固收圈编程学习热

本文转载自中国基金报 。

原文链接:http://fund.jrj.com.cn/2018/12/03025225436999.shtml

随着量化投资的不断发展,不少从业人员在加强编程能力的提升。国内公募基金从业人员也在不断自我进化,不少从业人员正在规划编程的学习计划。值得注意的是,不少固定收益的投研人员也在学习编程。

投研人员都需要花费大量时间研究,人工智能技术就是增强型的研究工具。人工智能的高效辅助作用普遍受到投研人士的认可。多位公募基金固收人士表示,人工智能对固收投资的辅助作用明显,从固收业务的策略研发工作,到定期分析债券投资组合状况,以及对基金的信用债券持仓及时跟踪,都可编程提升工作效率。有固收投研人员在工作之余自学编程,不少以Python为入门学习的编程语言。

据媒体报道,摩根大通有三分之一的分析师已经接受过Python编程培训,而数据科学机器学习课程也在制定之中。摩根大通资产管理负责人表示,通过学习编程能够加强业务团队对编程语言的了解,提高与技术团队的沟通效率,最终能为客户提供更好的工具和解决方案。

有公募基金公司的固收负责人表示,人工智能对债券投资有很大的辅助作用,比如信用评级系统的构建、投资策略的模拟回溯等,都需要借助程序。该基金经理告诉记者,其本人早几年前就自学了编程,学成后在日常的投研工作中都会编写一些小程序,工作效率比以往更高。

北京某公募固收类基金经理助理告诉记者,看重编程处理负面舆情、Wind资讯等信息时的强大能力,该基金经理助理也买了编程类的相关书籍自学。

与此同时,交易员也在积极学习新技术。上海某中型公募的交易员认为掌握编程非常有助于提升投资交易工作的效率,最近也打算学习编程,并制定了一套学习计划,“先提升excel的运用能力,再学习编程”。

不过,北京某中大型公募的固收业务负责人表示,人工智能可以替代那些固定流程化的工作,而始终无法完全取代基金经理,特别是债券投资的工作有很多个性化的东西,如交易员的偏好、人脉,发行人的市场路演频率等等,这些影响债券价格的因素非人工智能可以把握。而且,中国债券市场存在信息不对称和流动性问题,个别信用债的价格波动很难从标准收益率曲线去理解,人工智能程序无法对这些因素做出判断。

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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

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人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

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