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人工智能+金融科技（AI+FinTech)2017年2月

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目前，自动报告生成主要运用自然语言处理(NLP)中的两种技术：自然语言理解(NLU)：将日常话语消化理解，并转化为机器可后续处理的结构;自然语言生成(NLG)：将由机器拆分好的结构化数据以人们能看懂的自然语句表达出来。我们可以将这两种技术理解看成对日常对话这一原料的拆分加工和整装成可理解的自然语句——最终产品。自动生成投研报告

No.3处理海量异构数据将投行分析师需要阅读的年报，彭博新闻社的实时新闻以及数据，行业分析报告，以及法律公告等资源进行消化。其中对于文本中的图片和表格需要OCR(光学字符识别)等技术解析；分析数据这一过程涉及运用知识图谱中常用的知识提取与实体关联将其关键逻辑主干抽出，结合事件地点等因素，将关键信息嵌入预先设计好的报告模板中；文章生成经过处理海量异构数据与分析数据的过程后，即可生产新闻，券商分析研报，上市招股书，企业年报，定增公告，甚至基金研究员开每日晨会所需的投资建议书也都可以用类似方式生成。No.2No.1真正生成报告还需要利用以上技术完成3个步骤：自动生成投研报告

0102用户只需选择符合其需求的模板确定主题与关键信息，以及报告呈现形式，便可生成基本内容。而且投行分析师可以进行校对与人工二次编辑，加入有价值的观点与结论，并提升报告精准度。自动报告生成已经被广泛的运用到新闻行业中，代表的科技公司有美联社投资的AutomatedInsights已为美联社自动生成出10多亿篇文章与报告。法国公司Yseop可以每秒生产3000页内容，支持英语，法语，德语等多种语言，产品广泛用于银行、电信公司的客户服务部门以及财经新闻网站。但是一些科技公司已经不仅仅满足于为新闻行业提供自动报告生成的服务。NarrativeScience由西北大学的新闻系和计算机科学系的联合创立，旨在通过给定主题的数据分析，自动生成文章报告。该公司的著名数据分析平台Quill可以分析结构化数据，将人工智能与大数据进行技术融合，理解这些数据的重要性，从而产生简短的文字表述或结构化的报告内容。Quill的主要面向对象为——金融服务提供商。NarrativeScience的CEOFrankel表示“我们的目标是替代人工做绝大部分基础工作，让机器来处理数据和信息”。自动生成投研报告

人工智能如何辅助量化交易量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作，分析师通过编写简单函数，设计一些指标，观察数据分布，而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。直到近些年机器学习的崛起，数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测，人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密，甚至可以说人工智能的3个子领域：机器学习自然语言处理知识图谱贯穿量化交易的始终。

人工智能如何辅助量化交易机器学习：从数字推测模型

0102量化交易分析师们对财务、交易数据进行建模，分析其中显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。这种方式有两个主要弊端，其一是数据不够丰富，仅限于交易数据，更重要的是它受限于特征的选取与组合(FeatureEngineering)，模型的好坏取决于分析员对数据的敏感程度。此外一种做法是，模仿专家的行为，选择某一领域的特定专家，复制他们的决策过程，并导入可重复的计算框架。全球最大的对冲基金桥水联合(BridgewaterAsspcoates)早在2013年就开启一个新的人工智能团队，该团队约有六名员工，由曾经供职IBM并开发了认知计算系统Watson的DavidFerrucci领导。据彭博新闻社报道，该团队将设计交易算法，通过历史数据和统计概率预测未来。该程序将随着市场变化而变化，不断适应新的信息，而不是遵循静态指令。而桥水基金的创始人也曾公开表示，其旗下基金持有大量多仓和空仓，投资120种市场，持仓组合高达100多种，并且以人工智能的方式考虑投资组合。1)机器学习：从数字推测模型人工智能如何辅助量化交易

RebellionResearch是一家运用机器学习进行全球权益投资的量化资产管理公司，RebellionResearch在2007年推出了第一个纯人工智能(AI)投资基金。该公司的交易系统是基于贝叶斯机器学习，结合预测算法，响应新的信息和历史经验从而不断演化，利用人工智能预测股票的波动及其相互关系来创建一个平衡的投资组合风险和预期回报，利用机器的严谨超越人类情感的陷阱，有效地通过自学习完成全球44个国家在股票、债券、大宗商品和外汇上的交易。伦敦的对冲基金机构Castilium由金融领域大佬与计算机科学家一同创建，包括前德意志银行衍生品