? ? 現(xiàn)代金融市場日益發(fā)展且不斷完善，金融投資的規(guī)模持續(xù)增長,；同時(shí),，人工智能技術(shù)的發(fā)展和更迭更是不容忽視,。如何抓住此一現(xiàn)象的契機(jī),，將人工智能合理,、有效地運(yùn)用在金融投資領(lǐng)域,，已成為全球關(guān)注熱點(diǎn),。在這美好的周日,，最適合學(xué)習(xí)的日子,，小天特別和大家分享金融事業(yè)部團(tuán)隊(duì)的研發(fā)成果和實(shí)際的案例，一起了解，當(dāng)金融遇上AI,，會(huì)是什么樣子,。

????金融行業(yè)中，既有很多在線免費(fèi)的數(shù)據(jù),，也有付費(fèi)整理后規(guī)范化的數(shù)據(jù),，信息化發(fā)展相較其他行業(yè)完善。然而,，將人工智能技術(shù)有效應(yīng)用在金融市場的難點(diǎn)仍然存在：如何快速利用這些數(shù)據(jù),，提取有價(jià)值的信息，并精準(zhǔn)的運(yùn)用到投資決策中,？

????這個(gè)過程需要強(qiáng)大的計(jì)算力的支持,，天數(shù)潤科為此開發(fā)了SkyDiscovery大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，以滿足金融行業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能應(yīng)用的需求,。

????目前,，公司在此平臺(tái)上已開發(fā)了一系列的交易策略，其中Quantmental中長期投資組合和超短線增強(qiáng)策略已投入實(shí)盤,。Quantmental中長期投資組合,，結(jié)合了基本面價(jià)值投資分析方法與數(shù)據(jù)挖掘分析手段：首先，以財(cái)務(wù)信息為基礎(chǔ),，挖掘業(yè)績穩(wěn)定,，成長確定性較高，行業(yè)內(nèi)競爭力較強(qiáng)的個(gè)股,。其次,，結(jié)合客觀技術(shù)分析與數(shù)據(jù)分析方法，在初步篩選的股票池中,，動(dòng)態(tài)把握個(gè)股適合的投資時(shí)機(jī),，實(shí)現(xiàn)組合的智能管理。

????以下為策略開發(fā)的詳細(xì)流程：

????01 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與讀取

????SkyDiscovery提供了多個(gè)數(shù)據(jù)庫組件支持全方位的金融數(shù)據(jù)的管理,，包括高性能的OLAP數(shù)據(jù)庫SkyInsight,、時(shí)序數(shù)據(jù)庫SkyTSDB，同時(shí)集成了GPU數(shù)據(jù)庫MapD,。

????我們的金融數(shù)據(jù)包括：

????1.行情數(shù)據(jù),，有l(wèi)evel2行情，支持歷史和實(shí)時(shí)存儲(chǔ),；

????2.日線級(jí)別的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù),；

????3.政策性的文本數(shù)據(jù)；

????我們使用SkyInsight管理所有離線數(shù)據(jù),，以SkyTSDB存儲(chǔ)實(shí)時(shí)的時(shí)序數(shù)據(jù),。數(shù)據(jù)服務(wù)的架構(gòu)如下圖所示：

????此金融數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠提供穩(wěn)定高效的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)、標(biāo)準(zhǔn)易用的數(shù)據(jù)統(tǒng)一接口，并兼顧數(shù)據(jù)安全和橫向擴(kuò)展需求,。

????SkyInsight支持表分區(qū),，時(shí)間和股票種類兩個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)分區(qū)；采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),，支持與Kubernetes集成,，極易根據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)的不同需求伸縮；MPP架構(gòu),，億級(jí)別數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng),；支持標(biāo)準(zhǔn)SQL。

????SkyTSDB對(duì)接實(shí)時(shí)接入的tick數(shù)據(jù),，基于時(shí)序特征優(yōu)化讀寫,，能夠高效滿足金融時(shí)序模型對(duì)數(shù)據(jù)的需求。

????SkyETL支撐數(shù)據(jù)接入平臺(tái)和內(nèi)部服務(wù)間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),，支持離線數(shù)據(jù)的批處理和流數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理,。

????不同時(shí)間周期的金融數(shù)據(jù)，頻率高,、覆蓋廣,、體量大,。截至目前,，策略處理的數(shù)據(jù)量已超2T，這一數(shù)字仍在每日增長,。實(shí)現(xiàn)快速穩(wěn)定的存,、取、更新操作,，是金融建模的基石,。

????02 特征處理

????股票的特征提取，我們以盈利性（利潤表）分析為例,。

????首先,，提取利潤表中的指標(biāo)數(shù)據(jù)，進(jìn)行比值分析,，梳理出能夠反映收入,、成本，利潤主體關(guān)系的income_info以及衍生指標(biāo)income_ratios,。

????在此,，通過平臺(tái)可視化展示，我們能更加直觀的理解各個(gè)指標(biāo),。

????如圖,，展示了利潤表的主要構(gòu)成情況（以000002.SZ萬科為例）。圖一將營業(yè)總收入劃分為一級(jí)成本，二級(jí)成本以及營業(yè)利潤,。圖二進(jìn)一步分析了營業(yè)利潤,，其他損益（金融活動(dòng)）與凈利潤之間的關(guān)系。圖三將股東利潤劃分為,，其他綜合損益,，歸屬于少數(shù)股東綜合收益以及歸屬于母公司普通股東綜合收益。通過這一些列餅形圖可以直觀的觀察出該公司的收入,，成本以及利潤等詳細(xì)情況,。

????上圖展示了五年來房地產(chǎn)行業(yè)的個(gè)股(挑選8只股票)的gross profit margin與netincome margin相對(duì)的發(fā)展?fàn)顩r，其中圓圈大小對(duì)應(yīng)個(gè)股的earning per share,?？梢灾庇^的感受個(gè)股各個(gè)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系。

????我們以利潤表為例,，簡單介紹了投資策略如何提取特征工程,。當(dāng)然實(shí)際策略實(shí)施中需要考量更多的指標(biāo)，同時(shí)還有資產(chǎn)負(fù)債表,，現(xiàn)金流量表以及其他附屬信息的分析,。但是提取特征的主體思路卻是保持一致的，即既要從時(shí)間序列維度出發(fā),，挖掘業(yè)績長期穩(wěn)定或者增長的股票特征,，同時(shí)也要從橫截面角度思考，在行業(yè)內(nèi)尋找有明顯競爭優(yōu)勢的個(gè)股特征,。當(dāng)我們篩選出成長性高,，行業(yè)內(nèi)競爭力強(qiáng)的個(gè)股后，最終也要結(jié)合價(jià)格因素考慮,，綜合評(píng)價(jià)該股是否在合理估值之內(nèi),，且價(jià)格趨勢是否得到較好的確認(rèn)，是否是恰當(dāng)?shù)娜雸鰰r(shí)機(jī)等,，都需要細(xì)致嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧炕Ｐ蛠砗饬俊?

????03 模型訓(xùn)練

????針對(duì)不同問題,，需要選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。目前平臺(tái)支持常用機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)分類,、回歸模型的構(gòu)建,、部署、預(yù)測,、分布式執(zhí)行,。金融數(shù)據(jù)中，預(yù)測下個(gè)月股價(jià)與多因子的關(guān)系,，我們可以采用監(jiān)督學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī),、決策樹,、隨機(jī)森林、梯度樹提升以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),。

????04 智能交易系統(tǒng)

????訓(xùn)練好的模型部署到平臺(tái),，接入行情接口，可以實(shí)現(xiàn)有AI模型決策幫助的智能交易系統(tǒng),。風(fēng)控平臺(tái)包括驗(yàn)資驗(yàn)券,、敞口管理、股票池管理,、資金管理,、撤補(bǔ)策略、災(zāi)備策略等措施,。

????05 總結(jié)

????本文簡單介紹了在SkyDiscovery大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上開發(fā)智能交易模型的整個(gè)流程,，分布式數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速的讀取。SkyCompute高性能計(jì)算引擎,，能針對(duì)金融行業(yè)的龐大數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),，提供超高性能的運(yùn)算和分析能力，大幅降低企業(yè)的計(jì)算資源成本,。同時(shí),，SkyDiscovery 也支持用戶端的BI報(bào)表、交互式探索等可視化展示應(yīng)用,。???