清华叉院发布智能投资管理引擎系统
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.39M时长：03:02
近日，第二届中国金融科技创新大会在北京举行，会上，清华大学交叉信息研究院智能金融科技中心发布了其在金融科技领域的最新成果——投资引擎系统，一个智能投资管理系统。
中心发言人表示，专业的投资者能知道自己为什么亏钱，为什么赚钱，而引入科学化投资系统，就是要解决“投什么、为什么投、怎么投”的问题。
他介绍道：“我们做的技术架构，就是做一个大数据的平台，所有的底层资产数据全都整合在一起，在上面进行建模与分析。同时还结合了可显示的传统统计与金融计量分析的方法，以及现在新的机器学习的方法。”
据介绍称，从技术框架来说，该投资引擎系统解决的是整个投资管理的问题，一方面做投资管理优化，另一方面是风控优化，第三方面就是用户画像建模。
该投资引擎系统还有一个创新之处，也就是将整个用户画像分为多个层次。据介绍，一方面会基于用户基本信息、流水信息，以及行为数据等信息进行全方位的评估。但是，给用户贴上标签，对业务没有直接的驱动作用，所以，第二方面是结合无监督学习的技术，对用户行为直接建模，直接预测和解释其微观行为，从而进行投资管理和服务管理。最后是整合整个市场上资产进行量化分析，解决“投什么”的问题。
中心发言人还介绍道，在美国，每一家券商都会有一个风险引擎，一个非常强大的引擎对现代券商来说是非常核心的东西。依靠它可以对整个公司的多条业务、整体风险敞开估计。而随着国内金融市场的发展，以后每家金融机构都会需要这样的引擎系统。
金融市场的建模决策优化需要有人来做底层的架构，而清华大学就是做这个事的最好载体。例如，目前清华大学金融科技中心研发的系统产品中，就包括一个“MSG 金融市场模拟器”，用于看清金融市场的情况，对金融市场所有的资产进行联合风险建模。
然而，风险是一个概率分布的事情。据介绍，该系统的做法是真正科学的定量分析，对资产内部的风险成分进行深入分析，而不是目前浮于表征的建模方法。比如，资产内部受什么样的风险驱动因素，受多少宏观层面、技术层面、行业层面、公司层面的风险驱动因素的影响。同时还会基于机器学习的方法，去筛选近期对市场有影响的风险驱动因素。
在该中心发言人看来，市场上 80% 的风险变动都是可以量化解释的。
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