AI技术难以落地?桃树用实际案例告诉你不一样的故事(4): 智能定投策略
来源:桃树 | 作者:杨子 | 发布时间: 2017-11-29 | 149 次浏览 | 分享到:
能定投策略,需要指数的未来走势。从实际应用的角度出发,预测指数每天的收益走势情况,为基金定投交易策略提供判断。
导读:人工智能到底是实验室里的天马行空,还是将颠覆世界的科技创新?这个话题自人工智能概念于几十年前兴起,经过几次人工智能热潮的起起落落,依旧为人们津津乐道。作为一家创始人有超过十年人工智能科研及实践经验,且团队已经成功在多家客户落地人工智能解决方案及产品的AI公司,经客户许可,桃树将以一系列实战案例,展示人工智能如何从象牙塔走进企业,又为何将成为未来商业社会的基础设施。


今天我们分享的是桃树的独创机器学习技术在智能定投策略的应用。


一、智能定投是什么

智能定投就是在机械式定投的基础上,针对市场行情变化,对定投周期、资金额进行相应幅度的调整。核心词有两个“智能”和“定投”,其核心工作原理是根据扣款日的指数或者市盈率与一个比较基准的关系来确定当期的定投金额。指数较低时,扣款金额增加,指数走高时,扣款金额减少。智能定投保留了普通定的优点,又同时通过一些数据分析方法大幅提升了定投平摊成本的效果。 


二、为什么要用机器学习技术做智能定投

传统的基金定投,你需要选定基金,设置定投金额,设定定投日期。传统的定投在选择基金上,一个共性的认识是定投选择的基金波动越大,定投的效果越好,收益越高。在选择定投金额上,“傻瓜”一点的模式是把每个月的“闲钱(即有和没有这笔钱都不会对你造成经济影响)”拿来买基金,懂点儿基金定投的会选择“价值平均策略”,价值平均策略会设定一个市值增长目标,每期按照目标的市值投入不同的金额,是一种定期不定额的策略。当然,基金定投不是无休止进行下去的,什么时候该收手也是基金定投一个重要的策略。而在基金定投中最重要的一个侧路就是止盈不止损。通常在定投开始时,会设置一个止盈目标。当达到止盈目标时,就暂时终止这一轮的定投,重新开始制定下一轮的定投计划。 

投资者进行投资理财是希望可以实现增值保值,但在投资中往往需要确定什么价格买,什么价格卖的问题。从长期来看,金融市场在大多数情况下存在随时间上涨的趋势,但也会呈现没有明显规律的随机波动性。正是这种波动性,使市场的上涨和下跌趋势难以识别。大多数的投资者并不拥有优秀的择时能力,会受到主观情绪的极大干扰,从而影响自己的决策。他们很容易被疯狂上涨的牛市所感染而在高点买入,或者被熊市所吓倒而在低位卖出。因此,投资者需要一种纪律来约束自己的行为,从而帮助他们不受市场的情绪所影响,导致错误的操作

在基金定投领域,传统的定额定投策略是一种简单可行的方法。该策略的基本思想是:无论基金价格如何变化,每隔一段时间都投资相同数目的金额。这种策略相比判断错市场趋势时,在市场最高点一次性买入或者在最低点一次性卖出,风险较小。但是策略的收益并不一定会超过一次性的投资买入。因此,最好的定投策略不是定额定投,而是应该充分利用市场行情的变化:在价格低时多买、价格高时少买。通过这种方式可以获取更高的收益。



机器学习可以帮助我们预测市场的基本趋势。机器学习往往是优秀的学习者,根据股市行情数据,可以来预测上证指数的未来走势,从而确定“何时是低位”,“何时是高位”的问题。结合机器学习的预测结果,我们可构建一个定期不定额的投资策略。在定投时间节点上,根据机器学习预测的涨跌概率调整买入的金额。当上证指数上涨概率大时,加大投资金额;上涨概率小时减少投资金额

总结来说,机器学习在实操过程中体现出的优势有两点:
1.提升配置效率:即便是机器学习模型来做策略,基于“模型”和客户投资目,实时提供策略;
2.规避市场风险:通过动态的资产组合调整,可以更好地参与市场机会、规避市场风险,是对传统收益的一个增强。

三、桃树“智能定投”场景解决方案

智能定投策略,需要指数的未来走势。从实际应用的角度出发,预测指数每天的收益走势情况,为基金定投交易策略提供判断

1.高效建模:
桃树制定了一套建模框架,可以对每支基金进行快速建模并根据指数走势进行计算,建模效率高,计算速度快,并且动态变化,实时更新;利用模型预测结果,在普通基金定投的基础上,根据用户设置的目标收益率、每期投资金额,通过大数据和机器学习技术对行情指数历史趋势的分析,在一定浮动范围内,定期不定额地投资到用户所选基金或基金组合上。 

2.基于基金建模的自动止盈策略: 
当定投的基金达到预期收益时,系统会提醒用户赎回或自动赎回。自动止盈的好处在于,保障用户的预期收益可以真正进账,落袋为安,不再受市场风波波动的风险。

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