以(by)科技力量 描繪金融行業新未來(Come)

（文/堯曉華）智能技術高速發展的(of)時(hour)代，科技對金融行業的(of)影響日漸明顯，大(big)數據、雲計算、神經網絡、區塊鏈、量子聚類算法、AI智能機器深度學習等新興科技成爲(for)智能化産業結構快速升級的(of)重要(want)風口，金融投資的(of)雲分析、數據轉化、智能決策等正發生(born)着翻天覆地(land)的(of)變化。新興智能科技的(of)廣泛應用(use)，不(No)僅爲(for)激發金融投資向智能化、信息化發展帶來(Come)強大(big)動能，還對金融投資的(of)分析能力、數據轉化與利用(use)、金融産品選擇、精準決策等都提出(out)了(Got it)更高的(of)要(want)求。如何利用(use)高新智能科技爲(for)金融賦能，從信息的(of)海洋中精準挖掘出(out)具有參考價值的(of)數據，是(yes)金融投資分析領域發展的(of)關鍵。

作(do)爲(for)一(one)位具有多年金融科技與投資分析經驗的(of)專家，潘世陽先生(born)憑借其專業性和(and)洞察力，敏銳察覺到(arrive)，傳統的(of)金融行業對于(At)股票行情的(of)判斷大(big)多依靠金融投資分析師的(of)把關，但是(yes)在(exist)這(this)樣的(of)把關模式中，可控與不(No)可控因素都過于(At)依賴人(people)爲(for)，結果往往也依照人(people)爲(for)的(of)想法呈現，難以(by)得到(arrive)投資分析的(of)最優解。在(exist)他(he)看來(Come)，人(people)腦的(of)數據處理能力和(and)計算速度是(yes)有限的(of)，而股票行情的(of)判斷需要(want)大(big)量的(of)分析數據和(and)計算結果來(Come)支撐。因此，高新技術的(of)引入顯得尤爲(for)重要(want)。

在(exist)金融投資分析中，股票分析是(yes)一(one)個(indivual)重要(want)的(of)研究方向，股票的(of)投資價值受到(arrive)公司财務指标的(of)影響，數據的(of)合理劃分是(yes)目前所面臨的(of)重要(want)議題。針對這(this)樣的(of)情況，潘世陽先生(born)立足于(At)神經網絡、區塊鏈、量子計算、聚類算法、機器深度學習等新技術，将其融入數據分析過程，開展有關高新技術賦能金融投資分析系統的(of)相關研究。他(he)在(exist)認真比對、仔細甄别各類方法後發現，傳統聚類分析方法對于(At)大(big)數據樣本處理的(of)速度比較慢，而且随着分析樣本的(of)增加，其準确率也不(No)能得到(arrive)保證。因此，他(he)研發了(Got it)“基于(At)量子聚類算法的(of)金融投資分析系統”。

潘世陽先生(born)通過選取能夠反映公司财務指标的(of)多個(indivual)因素，對股票進行劃分，幫助投資者更好把握股票的(of)總體特征，以(by)及确定投資範圍，即通過量子聚類算法、存儲介質和(and)終端這(this)一(one)全新的(of)切入方式，能夠更加快速、準确地(land)完成大(big)數據時(hour)代下的(of)股票投資分析。潘世陽的(of)這(this)項研究成果在(exist)投入使用(use)後，爲(for)金融投資分析行業創造了(Got it)一(one)定的(of)經濟效益和(and)社會效益，獲得了(Got it)業内專業人(people)士的(of)一(one)緻好評，他(he)也因此聲名大(big)噪。對此，他(he)說道：“今天是(yes)人(people)工智能的(of)時(hour)代，也是(yes)智慧金融的(of)時(hour)代。作(do)爲(for)金融科技領域的(of)資深專家，我(I)希望能抓住時(hour)代的(of)機遇，通過對人(people)工智能、機器學習等高新技術的(of)不(No)斷探索和(and)研究，研發更多的(of)科技創新成果，帶動整個(indivual)金融行業的(of)發展進步和(and)繁榮”。

潘世陽先生(born)在(exist)努力提升自身專業能力的(of)同時(hour)，也在(exist)不(No)斷專注于(At)尋求行業領域内的(of)技術突破。随着量化交易理論與體系的(of)逐步完善，傳統量化已出(out)現技術瓶頸，無論是(yes)資産配置，還是(yes)新因子挖掘，線性體系的(of)完善都已達到(arrive)一(one)定的(of)程度，研究者們(them)難以(by)挖掘新因子來(Come)對量化交易體系做進一(one)步改善。潘世陽先生(born)通過對高新技術的(of)研究發現，機器學習的(of)其中一(one)個(indivual)優勢便是(yes)找出(out)對象之間的(of)非線性關系。因此，他(he)将機器學習方法與量化交易進行深度融合，研發了(Got it)“基于(At)機器學習的(of)量化交易系統”。

該系統通過模型融合技術，比如堆疊（stacking）和(and)提升（boosting），整合了(Got it)來(Come)自不(No)同算法和(and)框架的(of)模型。在(exist)研發過程中，潘世陽通過貝葉斯優化成功地(land)微調模型參數，應用(use)核密度估計（KDE）更準确地(land)捕捉資産價格的(of)分布特性和(and)市場參與者的(of)行爲(for)模式。另外，該系統還引入了(Got it)自适應權重分配機制，依據各個(indivual)模型在(exist)不(No)同市場條件下的(of)表現動态調整其在(exist)最終預測中的(of)權重，實現了(Got it)更高的(of)預測準确性和(and)泛化能力。潘世陽針對金融特征工程和(and)随機過程進行了(Got it)高維度的(of)矩陣運算和(and)拟合，在(exist)保證模型解空間大(big)小可控的(of)基礎上，成功地(land)計算出(out)了(Got it)全局最優解。

全局優化方法的(of)應用(use)使得模型能夠更準确地(land)拟合市場的(of)交易活動，減小了(Got it)模型預測與實際市場行爲(for)之間的(of)誤差，顯著提高了(Got it)交易策略的(of)準确性并、降低了(Got it)投資風險。這(this)得益于(At)潘世陽在(exist)研發該系統的(of)過程中采用(use)了(Got it)複雜市場情景模拟，并且考慮了(Got it)市場微觀結構的(of)多個(indivual)方面，如訂單簿深度、訂單流、市場參與者行爲(for)等，以(by)實現更精準的(of)市場拟合。此外，在(exist)不(No)同的(of)時(hour)間尺度上建立和(and)整合模型，以(by)獲取多個(indivual)層面的(of)市場動态。通過這(this)些專業的(of)研究和(and)應用(use)，該系統的(of)運算不(No)僅提升了(Got it)量化交易模型的(of)精度和(and)可靠性，也爲(for)金融科技領域的(of)創新和(and)發展做出(out)了(Got it)貢獻，對整個(indivual)行業的(of)長期繁榮和(and)穩健發展産生(born)重要(want)影響。

該系統一(one)經落地(land)，就在(exist)行業内得到(arrive)廣泛推廣應用(use)。據多家金融企業反饋，使用(use)該系統後，公司的(of)投融資精準度得到(arrive)大(big)幅提高，投融資決策效率普遍提高80%以(by)上，投資準确率高達90%，爲(for)公司創造了(Got it)良好的(of)經濟效益。此外，業内專家紛紛對該系統給予了(Got it)高度評價，某金融科技公司技術總監表示：“該系統極具前沿性，是(yes)金融投資分析領域的(of)又一(one)大(big)技術突破，既爲(for)金融企業帶來(Come)智能化、信息化的(of)新氣象，又爲(for)突破金融投資分析行業壁壘、推動金融技術在(exist)各個(indivual)層面的(of)深度應用(use)提供新方向。”

潘世陽先生(born)深耕金融科技和(and)金融投資分析領域多年，研發的(of)一(one)系列極具前沿性的(of)金融科技成果爲(for)推動行業的(of)積極發展做出(out)了(Got it)巨大(big)的(of)貢獻。他(he)提到(arrive)，以(by)科技力量，描繪金融行業新未來(Come)，讓金融投資行業跟上信息革命時(hour)代的(of)步伐，是(yes)他(he)畢生(born)追求的(of)目标。未來(Come)，他(he)将繼續圍繞金融和(and)金融投資行業的(of)信息化、智能化，爲(for)打破金融發展瓶頸，推動金融和(and)金融投資産業智能化升級貢獻新力量。