人工智能與機器學習
人工智能（ArtificialIntelligence）是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理等)的學科，機器學習（Machine Learning）的對象是某種隱藏在表象背後的潛在“規律”，比如，黃金分割比例可以被設計出非常柔和美麗的曲線，人臉識別系統學習的是不同人臉輪廓與特徵之間的規律，語言識別學習的是不同聲源傳感規律，無人駕駛學習的是路況與駕駛行為規律，AlphaGo學習圍棋規則和落子規律。那麼，針對期貨交易策略，我們想的是讓AI來學習交易決策與收益風險之間的規律。
市場情緒因子
持倉量代表市場中多頭或空頭的流通合約的總數，市場的參與者-買家和賣家，博弈後的結果就直接反應在了價格和持倉數據上，市場結構的變化必然會引起持倉結構的變化。我們分別構建四個市場結構因子，分別為波動率因子、投機指數因子、市場效率因子和噪音因子。
AI策略
我們分別構建因子數據庫和規則數據庫(經驗規則，有一定的邏輯支撐)，每日收盤後進行有監督的學習，建立因子和規則之間的聯繫，預測下一個交易日的漲跌方向，在第二日開盤進行相應的操作，尾盤平倉。總共回溯了40個品種，倉位30%，年化收益46.16%，最大回撤4.21%，勝率51.46%，夏普2.69。
AI策略淨值走勢
初識人工智能（AI）
人工智能（Artificial Intelligence）是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理等)的學科，隨著計算機科學的快速發展，人們意思到要讓計算機擁有“智慧”，就必須讓計算機擁有和達到一樣的“學習”能力，於是機器學習（Machine Learning）作為AI的分支被普遍應用於語音識別、圖像識別等各個領域。大數據概念以及各種數據挖掘方法的推出，給數量金融和AI搭建了直接的橋樑，於是人工智能選股、人工智能配置FOF等研究方法正在逐步發展。那麼，期貨市場如何來應用AI技術呢？本文不做理論方法的研究，只把AI中的機器學習這一個分支拿來應用到當前的期貨市場交易策略中。
機器學習流程
機器學習的對象是某種隱藏在表象背後的潛在“規律”，比如，牛頓定律、速度和加速度的關係，黃金分割比例可以被設計出非常柔和美麗的圖像，人臉識別系統學習的是不同指紋圖像之間的規律，語言識別學習的是不同聲源傳感規律，無人駕駛學習的是路口與駕駛行為規律，AlphaGo學習圍棋規則和落子規律。那麼，針對期貨交易策略，我們想的辦法是讓AI來學習交易決策與收益風險比之間的規律。
機器學習流程
市場情緒因子創建
持倉量代表市場中多頭或空頭的流通合約的總數，一份合約必須要有買家又有賣家，市場的兩種參與者-買家和賣家，當日博弈後的結果就直接反應在了價格和持倉數據上，市場結構的變化必然會引起持倉結構的變化，故而持倉結構在一定程度上反應了市場的多空情緒，我們期望找到淨持倉的變化（多倉減空倉）與價格漲跌的關係。
持倉因子獲取
市場投資者簡單可分為機構投資者和個人投資者，而所有的買賣單都是通過期貨公司會員單位統一向交易所報送，我們只統計品種各合約彙總持倉排名前20位的會員單位，下面是收盤後鄭州商品交易所中甲醇持倉數據表，我們構建多單增量因子和空單增量因子，其他品種可在國內四大期貨交易所網站上查詢。
會員持倉排名表-甲醇
資料來源：安糧期貨研究所 \\ 鄭州商品交易所官網
持倉因子排序
通過上面方法我們構建持倉因子庫，在每個交易日對因子增量從大到小排序，獲得每日情緒因子橫截面數據，可以通過簡單的買入排名靠前的N個品種和賣出排名靠後N個品種來構建多空組合，而本文我們則是結合以下四個市場結構性因子讓AI自我完成特徵識別。
市場結構因子獲取
分別構建四個市場結構因子，分別為波動率因子、投機指數因子、市場效率因子和噪音因子。
波動率比較容易理解，波動率越大代表價格波動越劇烈；投機指數因子代表一份持倉上的成交量，投機指數越高越值得配置；市場效率代表行情走勢的順暢程度，而市場噪音代表市場的無序程度。
市場結構因子
AI策略構建流程
我們分別構建因子數據庫和規則數據庫(經驗規則，有一定的邏輯支撐)，每日收盤後進行有監督的學習過程，建立因子和規則之間的潛在聯繫，預測下一日的多空信號，可在第二日開盤進行相應的操作，尾盤平倉。
AI策略構建流程
我們總共配置了40個品種，倉位30%，年化收益46.16%，最大回撤4.21%，夏普比例2.69，勝率51.46%，收益風險比達到9以上。該策略並非簡單的追漲殺跌，需要處理大量的信息來預測下一日的漲跌情況。回顧2017年的市場行情，市場結構發生了較大的變化，大多數趨勢型策略在2017年均表現不佳，甚至出現了負收益，而該策略通過分析市場情緒因子，建立了一套相對完整的邏輯，站在市場同質化現象之上，表現比較平穩。
當日收盤後訓練模型，得到下一個交易日的多空信號
AI策略淨值與品種盈虧分佈
免責條款
本報告基於安糧期貨股份有限公司（以下簡稱“本公司”）認為可靠的公開信息和資料，但本公司對這些信息的準確性和完整性均不作任何保證，可隨時更改報告中的內容、意見和預測，且並不承諾任何有關變更的通知。本報告中的內容和意見僅供參考，並不構成對所述證券的投資建議，投資者應根據個人投資目標、財務狀況和需求來判斷是否使用報告所載之內容和信息，獨立做出決策並自行承擔風險。本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任
閱讀更多 安期智庫 的文章
