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解析债券交易离人工智能化有多远

2022年05月19日 宁夏机械设备网

【解析】债券交易离人工智能化有多远?

手把手教你做“人工智能”模型

假设你是一个“势利眼”的班长,你观察到在老师的眼中有一群“好学生”和一群“坏学生”,为了讨好老师,你要对同学区别对待。而恰好每个学生有两个显性属性:学习成绩和道德品质(宿管大妈根据是否叠被子、寝室卫生情况等)分,分数范围在0-100,你心里清楚的几个“典型”好学生和坏学生的分数分布如下:

你观察了一下,随手画了一条分割线,恰好将两类同学完全分割,位于线上方的同学就是“好学生”,而线下方的自然就是“坏学生”。对于其他同学,只要将他的数据和这条线一比较就知道他在老师心目中的地位大概是怎么样的了。在这一案例中,图中的这一条解析式为Y=-1.5X+90的分割线就是你的“人工智能”准则,当然能够做到区分的准则并不只有这一条,有无数多的分割线都满足这一标准。

看到这儿一定有人会质疑,嘿,这哪是人工智能啊,这不就是二维平面的一次函数么!就这东西能解决投资问题?还真能!

如果抽象来看,投资决策无非就是在某种经济环境、市场条件下买或者卖一个特定的资产或者产品。把“学习成绩”换成收益率的历史分位数,把“道德品质”换成您所关注的某一经济指标,如CPI等,数据点落在“好学生”区间就买,落在“坏学生”区间就卖,这不就是一个最简单的债券投资标准么?

当然,样例并不是真的人工智能,它只是实现了人工智能的一个基本功能——数据分离。所以更准确的讲它只是一个分离器,而且是线性分离器。即使对于二维的数据,线性分离器也有很多很多的不足,如它无法处理下图中的分类问题,因为你是找不到任何一条直线将这幅图中的好学生和坏学生进行分离的。且实际生活中的输入数据维度是远超过二维的,就像我们做债券投资不可能仅仅盯着CPI一样,对于复杂数据下的处理问题计算科学早已经为我们提供了解决问题的手段:人工神经网络。

人工神经网络

援引百度上关于人工神经网络的说明:

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs):也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。说中文就是:将数据细分到简单分离器能够处理的复杂程度,并将每个简单分离器的处理结果汇总进一步加工处理直到得到最终结论。

先让大家骄傲一下,人工神经网络是对动物神经网络的低级模拟,可能现在最复杂的基于人工神经网络的人工智能也比一只小老鼠的大脑简单无数倍,与我们这些蕉易猿的脑子更是不可同日而语,而一个神经网络的能力与其复杂程度是成正相关关系。可别高兴的太早,这并不意味着人工智能的在投资方面的能力就比你弱。

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