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外汇量化交易,开始躺赚模式?(三)

外汇TV财经网   |   2019-12-06 11:01

摘要:外汇量化交易,开始躺赚模式?(三) 3.知识图谱:减少黑天鹅事件对预测的干扰 机器学习和自然语言处理技术通常无法预测何时发生某些事故(例如黑天鹅事件),例如911,保险丝机

外汇量化交易,开始躺赚模式?(三)

 

3.知识图谱:减少黑天鹅事件对预测的干扰

 

机器学习和自然语言处理技术通常无法预测何时发生某些事故(例如“黑天鹅”事件),例如911,保险丝机构和卖空禁令。人工智能系统尚未遇到这些情况,也无法从历史数据中学习相关模式。这时,如果允许人工智能来管理资产,将会有很大的风险。

 

此外,机器学习擅长于发现数据之间的相关性而非因果关系。一个著名的例子是,早在1990年,对冲基金第一象限发现,孟加拉国生产的黄油,美国生产的奶酪和孟加拉国绵羊的数量与标准普尔指数的统计相关性超过99%从1983年起的10年中,该指数为500。1993年之后,这种关系莫名其妙地消失了。这是因为自学习机无法区分错误的相关性。在这种情况下,需要由专家设置的知识库(规则)来避免错误关联的发生。

 

本质上,知识图是语义网络,它是基于图的数据结构。它是一个由专家和各种实体设计的规则组成的关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度分析问题的能力。在金融领域,规则可以是专家对行业的理解,投资的逻辑以及对风险控制的把握。该关系可以是企业的上下游,合作,竞争对手,子公司和母公司,投资,对标等,高级管理人员与企业之间的关系,行业之间的关系以及实体是投资机构,投资者,表示企业等的知识图谱,以便进行更深入的知识推理。

 

目前,知识图谱在金融中的应用主要在于风险控制信用调查。 基于大数据的风险控制需要集成来自不同来源(结构化和非结构化)的数据,从而可以检测到数据中的不一致之处。 例如,借款人张三和借款人李思填写了相同的公司电话号码,但张三填写的公司与李思填写的公司是完全不同的,这已成为一个风险点,需要特别注意 审核员的注意。

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