賺錢大師:AI人工智慧如何加速金融市場分析?

作者 Ahana Dave

在熙熙攘攘的金融世界裡,永不停息的市場波動,數字就是王道。

有一家投資公司,試圖利用AI人工智慧掌握定性資訊的變異數,用以分析詭譎多變的市場衝擊者:也就是媒體新聞。

位於多倫多的Triumph Asset Management公司(最近剛改組為Amadeus Investment Partners),正利用深度學習技術來開發財經新聞分析這個領域,系統每天可以分析成千上萬則新聞,目標是期望更準確預測市場方向,幫助投資決策。

老派作風已不合時宜

多年以來,成群的分析師以人力爬梳所有相關的新聞文章,提出針對特定公司所發佈的投資觀點,與交易部門溝通後再投注市場。

Triumph的資訊科學家Andrew Tan表示,這樣的過程非常曠日廢時,而且效果也不見得很好,侷限的文章分析量導致錯失市場投 資良機。

為了因應不斷增加的資料量,該公司轉而求助AI人工智慧。

「我們相信深度學習技術具有速度及精準度等優勢,可以用來改善日常的新聞分析工作,以及整體的工作流程。」Tan繼續說道:「這麼作將會得到更好的分析結果,改善績效表現。」

AI人工智慧分析師

利用GPU和CUDA深度神經網絡(cuDNN)程式庫,Triumph的資料科學家從專屬資料庫中,將資料餵入深度學習系統中。該系統每三毫秒可分析一篇文章,每天可以消化成千上萬篇文章,如此的工作量是從前絕對無法做到的。

此系統可辨識出文章中的上百組關鍵字,一個稱為GloVe的學習型演算法,賦予每個關鍵字固定的數字值,以供系統中的其他模組解譯並且進行工作。

這個深度學習系統可推算出三個結論:1. 將相關文章與股票或公司做連結;2.分辨出每篇文章的市場情緒(正面/中性/負面);3.估算新聞影響市場的程度。

當「假新聞」依循傳統新聞週期,持續在市場上蔓延時,Triumph 公司的資料科學家採用特定的關鍵字,以及有信譽的新聞媒體來增進分析的可信度。

雖然整個系統還在初步測試,相較人類分析師往往反覆給出不同的投資建議,Tan認為一開始就有76%的準確率是很振奮人心的。

「這個系統當然還算不上完美,但是我們可以把它當作基礎。」Tan如此說明著。

欲了解更多關於AI技術運用於金融產業的相關訊息,請參考 GTC in Munich技術大會的財經議程。Triumph Asset Management資產管理公司曾在今年稍早的矽谷GPU Technology Conference 中參展。

影像授權:Lorenzo Cafaro