人工智能和機器學習在金融交易領域中的應用研究

魏清晨

摘 要：隨著人工智能和機械學習技術的不斷進步，其應用范圍不斷延伸，為各行各業的創新發展帶來了技術支撐。對于金融交易領域而言，運用人工智能和機器學習可實現投資決策、金融客服、風險控制的智能化發展。本文研究了人工智能和機器學習在金融交易領域中的應用，期望對促進金融業創新發展有所幫助。

關鍵詞：人工智能;機器學習;金融交易

一 人工智能在金融交易領域中的應用

人工智能通過數據分析、邏輯推理、計算學習等方式，借助算法判斷和歸納設定的事件，完成設置和操作。隨著人工智能技術的快速發展，它已經被應用于各行各業的非結構化數據處理中，尤其在金融交易領域得到了成功應用。具體應用體現在以下方面。

（一）智能投資

智能投資主要應用人工智能技術對投資者的收益目標、風險偏好、風險承受水平進行分析和智能運算，結合投資組合優化模型，為投資者提供投資參考。在金融交易領域，智能投資既可以為投資機構提供服務，也可以為消費者提供服務。對于投資機構而言，智能投資系統可在分析金融數據的基礎上剖析多方數據，構建交易模型，優化投資組合;對于消費者而言，智能投資系統可采集處理消費者的個人信息，構建起投資決策模型，為消費者提供個性化的投資方案。

（二）智能客服

智能客服是金融交易領域中最能夠體現出人工智能科技含量的服務產品，主要應用了語音識別技術和自然語言處理技術、消費者可利用智能終端設備登錄智能客服系統，由智能客服根據消費者提供的信息作出應答，為消費者提供咨詢與業務辦理服務。如果在業務辦理過程中，難以滿足消費者的需求，可轉接人工客服。

（三）風險管控

金融交易具備風險高的特點，強化風險管控是促進金融業穩定發展的重要基礎。將人工智能應用于金融交易中，可構建起風險預測模型，為風險管控提供依據。如在貸款業務中，可運用風險預測模型對貸款人的信用進行評估，得出審批結果，在幾秒內完成對貸款人的審核，縮短貸款業務審批時間，降低貸款風險;在金融違法犯罪行為監管中，可應用人工智能掃描識別數據庫中的數據文件，智能分析交易軌跡，準確識別異常交易的風險主體，為打擊違法犯罪行為提供依據。

二 機器學習在金融交易領域中的應用

人工神經網絡是機器學習中的重要算法，將人工神經網絡應用于金融量化交易領域，可彌補線性模型的弊端，描述動態的金融關系，確定金融交易時間和買賣股數。在人工神經網絡中，深度學習是最新分支，可適用于更為復雜的神經網絡，而UNREAL是最為先進的深度學習算法，所以下面基于UNREAL構建起金融量化交易模型。

（一）價格預測

在金融交易系統中輸入原始價格、交易量等數據，將第i天的數據轉化為特征值，選定數據窗口，對訓練、驗證、暫停和測試四大區間進行劃分，使用訓練數據進行訓練，得到ML-TEA預測模型，根據預測模型獲取5天之后的價格漲跌，輸出持倉信號。

（二）交易策略

每天開盤時，根據買賣信號建倉，持倉時間根據信號而定。若持有多倉，一旦輸出空頭信號，則建立空倉，反之則不改變持有頭寸。若持有空倉，一旦輸出多頭信號，則建立多倉，反之則不改變持有頭寸。在金融交易市場中，價格影響因素較為復雜，該模型只能預測部分價格變動，因此需設置止損參數，當超出止損參數時立即平倉。

（三）訓練技術方法

在神經網絡訓練中采用了Tensorflow深度學習架構，并配合Keras神經網絡庫。為適應神經網絡計算量的特點，可采用計算機集群方案，基于大規模高性能集群的卷積神經網絡進行處理，構建出多個副本，并將訓練集分為若干個子集，計算參數梯度，將參數傳輸給各個子節點，完成訓練。Tensorflow可在多種終端設備的CPU上運行，多個CPU同時訓練可滿足大規模運算需求，在訓練完成后可將模型快速發送到服務器。運用Tensorflow算法能夠避免代碼重寫工作，提高模型運算效率。

（四）確定交易時間和買賣股數

基于UNREAL構建起的金融量化交易模型可模仿人腦處理復雜問題，形成人工神經元的聯結網絡，具備較強的計算和存儲功能，可對大規模的信息進行并行處理。在神經網絡訓練中，既可以通過模擬人腦進行自組織和自適應性積累，還可以通過訓練獲取相關知識，確定最佳的執行方案，即確定交易時間和買賣股數。

三 結語

總而言之，人工智能和機器學習是當前最為尖端的科學技術，金融交易領域應嘗試應用先進的人工智能技術和機器學習算法，實現智能投資、智能客服和風險智能管控，同時還可基于UNREAL構建起金融量化交易模型，預測價格走勢，輔助金融交易決策，發揮出機器學習的最大化應用價值。

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