你能预测哪些共同基金会比其他基金表现更好吗?

事实证明你可以.

可供购买的投资产品数量每年都在增加. 但是过多的产品选择可能会给客户和顾问带来问题. 前者可能会迷失在众多的选择中,不采取任何行动. 后者可能不会给出恰当的建议——即使心中有具体的资产配置——因为几乎不可能追踪每一种符合初始客户标准的工具. 整体, 在正确的时间选择正确的产品可以决定成败.

澳门皇冠赌场平台澳门皇冠赌场平台决定建立一个算法来解决这个问题.

澳门皇冠赌场平台追求的是什么

澳门皇冠赌场平台希望为客户和顾问提供必要的帮助, 假设某些共同基金在一定的市场条件下能够带来系统收益. 取决于基金的策略, 管理方法和产品细节, 它可能更适合现在购买, 或者在一个不同的环境中,对明天的条件保持更有希望.

基于此,澳门皇冠赌场平台决定检验基于ai的算法是否可以 找到最好的共同基金 利用隐藏在产品价格中的相互联系, 宏观经济指标, 市场指数, 外汇汇率与大宗商品. 扭转的是——澳门皇冠赌场平台并没有试图解码这些依赖关系,而是让它们工作,并在产品排名中看到实际结果.

澳门皇冠赌场平台是怎么做到的

澳门皇冠赌场平台收集了全球主要经济体的宏观指标(美国, EU, 中国, 日本, 拉丁美洲, 印度), 大宗商品价格, 外汇汇率及主要指数行情. 然后,澳门皇冠赌场平台采用了价格历史 4000个共同基金 在纳斯达克交易. 澳门皇冠赌场平台的目标是 创建排名 并决定哪些基金会得分 下个季度的最高回报率.

为了给算法创造最佳环境,澳门皇冠赌场平台需要 准备数据 澳门皇冠赌场平台已经积累并运行了许多额外的分析(例如.g. 收益与风险比率,基金效率指标). 最终,澳门皇冠赌场平台获得了数千个市场和产品特征作为输入数据. 在训练开始之前要做的最后一件事是使用有效地降低数据维数 主成分分析 (PCA). 然后,澳门皇冠赌场平台开始研究哪种类型的AI模型适合澳门皇冠赌场平台的数据系列.

引用comarch

什么最有希望

最有希望的结果来自于 集成机器学习 方法. 它使用 多种学习算法 (在澳门皇冠赌场平台的例子中是几十个表现最好的AI模型)以获得更好的预测性能. 这样的性能通常不能从任何组成学习算法单独获得. 所需的模型 几个月的调整和调整 才能取得今天的成果. 以及澳门皇冠赌场平台如何衡量这些结果?

对于结果测量,澳门皇冠赌场平台提出了一个 自上而下的分析. 在被分析的组中, 澳门皇冠赌场平台创建了一个共同基金排名, 按下个季度实现最高回报率的概率排序. 然后,澳门皇冠赌场平台移动了3个月后,检查澳门皇冠赌场平台是否正确,特别是是否 排名前10% 明显优于 底层的10% 从澳门皇冠赌场平台的排名来看.

创造最真实的环境, 澳门皇冠赌场平台使用所谓的测试数据来测量结果, 哪个数据集是算法从未“见过”的. 它保证了在日常运营中能够获得这样的结果.

为了评估一个共同基金的能力,以超越它的同行, 澳门皇冠赌场平台的模型考虑了各种参数:基金风险和过去在不同市场条件下的表现, 返回持久性和可重复性, 风险调整绩效比率以及与主要市场因素相关的系统性风险. 最后一个, 特别是, 有点模糊:信息驱动的市场运动是相当不可预测的, 人类行为是不确定的, 适应性强,有时是可重复的, 最后,基本的经济规律应该能解释经济周期和资产价格之间的长期依赖关系,但并不总是如此. 澳门皇冠赌场平台希望机器学习能告诉澳门皇冠赌场平台更多的真相 ——评论 Grzegorz Prosowicz,咨询总监 资本市场 在澳门皇冠赌场平台.

结果是什么

测试数据集的实际结果超出了澳门皇冠赌场平台的预期. 澳门皇冠赌场平台取得的最好成绩是 78% in 自上而下的分析. 这意味着 在五分之四的情况下,澳门皇冠赌场平台可以预测哪些基金将获得更高的回报率.

此外,顶部和底部基金之间的收益率差异达 2.99个百分点的季度 (12,51 p.p. CAGR). 换句话说, 顾问为他们的客户从可用的产品范围选择产品,为期一年, 可以指望 该算法提高了12 51个百分点的回报率 ——无论市场表现如何.

接下来是什么?

想象一下在你的机构中有这样的服务. 你的顾问们终于可以 有效的帮助 用选择正确的产品而成 更有成效. 你的客户会得分 更高的roi 注意你所提供的竞争优势. 也许你还可以做模型或者 robo-advisory 基于人工智能的排名算法可以有很多面-这是肯定的.

这项服务是否会在每个国家或环境中都取得类似的成功? 澳门皇冠赌场平台会找到答案,让它变得更好——这就是澳门皇冠赌场平台要做的. 是服务 准备作为云API发布 在你所在的机构或由你测试 概念证明? 肯定.

多米尼克Łyżwa, 澳门皇冠赌场平台的商业顾问

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