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用“机器学习”决定债卷价格

2017年7月17日0:02 环球解密

    两位史丹佛大学的研究人员利用机器学习的方式来研究债券定价的方式。根据他们的方法,他们可以在几秒钟内预测出债券合理的价值,而且与实际价格相比,误差不到一美金。

    对证卷、债券、或是外汇市场的投资者来说,找出被价格被低估的标的物进而利用机会大赚一笔可说是所有人的梦想,当然这也是许多专业投资人的重要课题。以股票市场来说,传统上有各种技术分析能提供投资人各式各样建议。但是当大数据的概念兴起之后,利用人工智能协助掏金是相当理所当然的概念。由于金融市场的特性,各种标的物的大量交易数字本身就相当适合利用电脑进行分析并预估其未来趋势。
    以股票市场来说,由于交易量大而且交易讯息更新迅速,几乎所有人都可以得到近乎即时的资讯以作为预测基准。但是对债券市场则不是如此。债券的交易频率相对较少,每次交易的发生时间间隔可能高达数天之久。在这个长达几天的交易间隔中,债券本身的价值可能便会随着时间而不断改变,但是却因为没有交易而没有办法反映出其实际的价格。因此一般普遍认为,债券的价格相对稳定但也相对难预测。
    史丹佛大学的两位研究人员Swetava Ganguli与Jared Dunnmon决定利用机器学习与一个债卷交易数据库来研究这个问题。这个债券交易数据库里的数据内含70多万种不同的债券最近十笔的交易资料,包含六十多种不同的变量。他们利用了好几种不同的算法来分析这堆数据,先找出与价格最相关的参数,然后再来优化结果。
    他们比较了几种机器学习方法所得到的结果。表现最好的方法是利用神经网络法,预估的价格与实际价格的价差只有0.7美金。以一般债券价格约在1000美金来看,0.7美金相对于1000美金,可说是相当精准。不过这个方法有个问题,就是需要32小时的训练时间才能得到这个结果。而其他比较粗略的方法得到的价差稍微差一点,大约是0.8金,不过只要几秒钟就可以得到结果。更重要的是,当Ganguli与Dunnmon建立了一个由好几种方法所构成的混合模型,这个模型在四秒钟内得到结果,价差约是0.85美金。
    这个结果显示,复杂的机器学习系统的确可以得到比较好的结果,但是可能要花上相当高昂的时间代价。对债券市场来说,不但要能购得到精确的债券价格,而且还要够快,不然用了三十小时算出结果的时候,市场价格又不知道跑到哪边去了。而这个结果也表示,稍微差一点的算法也不见得差,因为两者之间的差异也就是0.2美金左右,但是所用的时间天差地远,只要四秒钟就可以得到结果,几乎相当于是即时资讯。这种即时资讯显然将对债券市场有着相当重要的影响。
    注:文章提及的市场都为美国的情形。


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