基于机器学习的金融投资应用分析

腾讯计算机系统有限公司 刘玉琳

机器学习在很多领域都取得了非常好的成绩。机器学习算法在金融投资方面取得了比人更好的结果。由于金融分析是一门原始科学，因此很难将机器学习应用于金融领域。因此，本文分析了机器学习在金融投资中的应用。

近年来，越来越多的人已经习惯了人脸识别、信用欺诈甚至人工智能的应用，在国际象棋和空中取得了突出的成就。许多人开始乐观地认为，机器学习算法在不久的将来会取得比投资二级市场更好的结果。但是，财务分析是一门从头开始的科学，因此无法进行受控实验。数据自适应现象的存在使得复杂的机器学习算法成为在历史数据中发现无效命中的有效工具，而得到的结果实际上是误导性的模式。

1 机器学习在金融学领域应用特点

金融和人工智能一直是研究的主题。在经济高速发展的今天，金融投资活动日益频繁，金融行业的劳动力更加紧张。机器学习可以使用计算机进行训练和分析，因此可以快速分析大数据。这种处理复杂数据的能力比手动计算强大得多。因此，机器学习在金融投资中的应用具有速度快、处理能力强、全球化强、可扩展性强等特点。但是，在详细处理和模式生成方面，机器学习效果不佳。大多数情况下，机器学习只是在处理实际数据后给你一个乏味无用的解决方案，与操作本身无关，得不到好的结果[1]。

在当今世界经济不断发展的趋势下，越来越多的个人和企业将资产投入市场，金融信息服务的投资和借贷越来越受欢迎。这类企业一般涉及大量财产或贷款的转让。一旦发生金融风暴、商业欺诈、管理方法疏忽或其他问题，投资者被迫承担的会计损失是无限的。金融行业的风险一直是科研人员的热门话题。众所周知，科学研究受到限制，原因是科研成本不断增加，缺乏数据和信息。如何管理金融行业的风险仍然是一个亟待解决的问题。但由于数据来源有限，他们建立的风险管控实体模型过低，无法对贷款人进行综合评估。随着信息时代的到来和数据信息的不断发展，传统风险管控实体模型的一维、有限的评估能力逐渐显现。大规模大数据挖掘的研究思路正在慢慢应用到金融行业。作为行业的关键组成部分，金融风险管理方法的实体模型也是一项至关重要的研究内容。近年来，分布式系统数据库查询和大数据平台的结构逐步完善，可存储的信息量和产品质量有了质的飞跃。

金融大数据风险管控实体模型利用数据统计分析和风险评价实体模型，根据评估点对付款人的支付意图、支付意图和欺诈风险进行预测和分析，然后应用数据信息。实施科学合理的风险管控。互联网大数据可以完善个人征信系统，协助金融公司推出金融理财产品，降低信用风险。同时，可以利用互联网大数据来衡量互联网大数据，分析实际法律法规，完善申请表，完善知情同意。在获得更加合理的法律法规后，完善备案审查形式，稳步发展。除了互联网大数据，深度学习优化算法还可以充分发挥风险管控实体模型的构建水平。SVM算法优化算法和随机森林等随机森林算法可以根据人的特征和方法进行分析，使复杂的风险管控实体模型更加准确和详细。关键是发生在移动互联网上的金融行业大数据。客户申请过程引起的总流量中的大部分可以反映消费者的个人行为。这些人的基本信息和移动互联网上的互联网大数据为探索金融风险管理方法的物理模型提供了坚实的基础[2]。

2 机器学习在金融投资方面的应用方法

投资理财风险管控实体模型的定义日益突出，其基本功能是基于数据的统计分析，对未来风险提供预警。在IT行业盛行的时候，P2P、小额信贷等金融公司作为传统金融行业的填充物，开始受到大家的关注。早期，线上理财产品多为线上产品。除了更低的配额制、更敏感的金额、更敏感的支付方式和方式外，它与传统商品没有太大区别。如果不考虑风险管控阶段，销售市场将领先，风险管理最终会落后。整个领域的拖延率和坏账率远远超过金融机构。在这种情况下，风险管控问题逐渐引起了社会各界的关注，成为电子设备金融行业未来发展的最大障碍。

文章的研究方向分为四个关键部分:数据统计分析、数据处理方法、优化算法分析和测试认证。首先应用数据统计分析技术寻找金融行业风险评估的最佳数据库，然后应用数据处理方法对数据进行技术性解决，并利用模拟等方法得到客户的识别。将信息与原始记录配对。获取高质量的训练数据。同时，利用贝叶斯网络搜索经济发展风险评价的优化算法。最后利用优化算法对数据进行训练和训练，根据实验完成金融行业风控系统。并确认了有效性。一是分析经济发展，审视个人内部行为。商务接待移动互联网数据信息实时存储了大量数据信息，但并非所有信息都对科学研究有效。运营商的互联网大数据是由所有移动设备引起的许多不同应用和数据流的组合，包括所有地区使用移动设备的人的任何互联网浏览日志。二是移动互联网大数据预处理。由于中国移动交通数据信息的处理和存储不完备，存在信息不完整、数据信息无效、数据信息异常等诸多问题。有些数据信息可能会被保存，有些字段名称必须解析，有些则必须彻底考虑。使用的数据分析方法在于特殊情况。删除的信息需要符合主模块的特性。可选字段名称不能包含缺失或相同的记录。数据库必须符合客户自己标准的要求。同时，数据信息必须即时稳定，个人隐私数据信息也需要相应解决。

随着电子设备金融行业的逐步发展趋势，个人征信的营销推广已成为发展趋势。一些直接或间接学习和训练数据源的公司相继设立了个人征信分支机构。几种类型的数据在信用报告中是有效的，例如，用于识别个人数据欺诈的移动设备信息、用于识别长期债务的黑名单以及用于确定稳定性和具体评估的位置信息、用于评估可支配收入的消费登记、用于评估信用行为的社会关系等。数据汇总统计的层次。以及数据背后的规律。大数据时代的到来为金融风险管理的研究提供了极大的便利。大数据时代在数据量、数据质量和数据能力方面尚未结束。除了计算机问题，还有算法问题限制了金融风险管理的发展。仅机器学习的快速发展就说明了这一缺点。近年来，随着人工智能的普及，机器学习算法层出不穷。无论是改进旧算法还是提出新算法，商界都在尽最大努力寻找算法突破。在金融风险管理方面也有很多研究成果[3]。

3 机器学习应用相关技术

3.1 爬虫技术

如果数据信息疏忽，显然会阻碍后续的科研工作。科研之初，文章对中国移动交通数据信息进行了详细梳理，然后对其进行了科学研究，以确保所准备数据信息的准确性、一致性、一致性、高效性和唯一性。金融风险管理方法的实体模型主要基于深度学习优化算法。数据库系统建立在Spark数据处理方法的框架之上，最后用具体数据验证准确性。大数据挖掘中比较常用的深度学习优化算法有逻辑回归、随机森林、SVM等随机森林算法和KMean等聚类算法。他们是彼此的长处和短处。经过实证研究和验证，他们最终利用贝叶斯网络构建了经济发展风险管控的物理模型。贝叶斯网络作为速率理论的传统实体模型，是解决不确定数据的主要专用工具。作为本文的关键，这部分科学研究构建了经济发展风险控制的物理模型并检验了其有效性。

网络爬虫是一种在互联网技术上根据程序动态地从网站中查找大量数据的一种技术。爬虫的详细工作流程是根据编程方式将需求推送到外部URL，分析找到的网页，过滤掉一些不相关的网址。网络爬虫技术的本质是在免费下载的HTM网页上动态推送Post请求获取信息内容，或者在还原时返回信息信息内容，对信息内容进行加工处理，得到最终结果。根据实际爬取的数据信息，解决逻辑复杂，但本质是推送需求。使用Python等开发语言，网络爬虫的速度会提高信息搜索的速度。众所周知，随着信息时代的到来，传统的网络爬虫逐渐暴露出一些问题。随着信息量的不断增加，单核爬虫技术查找信息的效率已经无法满足检索要求。同步线程爬行还行，但是线程数一直不够，货运量有不足。针对这种情况，网络爬虫引入了分布式计算。

3.2 分布式爬虫框架

分布式计算是在网络上统一分配、规划和执行任务，使用几台不同的独立计算机作为节点。这允许程序将一项任务划分为几个不同的子任务，并将它们运行到一个或多个子任务中。分布式思维可以通过添加节点来突破计算的边界并提高计算效率。在Scrapy架构中，引擎是整个框架的信息和通信组件，负责在层之间传输数据。Spider主要包含了爬取范围和逻辑，负责响应分析和数据挖掘。调度程序对它发送的请求进行排序和排队，负责发送请求和检索信息。响应通过引擎发送给Spider进行处理。当Spider进程完成时，结果被发送到管道，管道处理、分析和存储数据。Scrapy框架在最初设计时并未发布。如果请求队列由Redis等非关系型数据库维护，由于多个客户端可以从Redis队列中读取请求，因此获得了分布式爬虫[4]。

4 机器学习在金融投资的应用

4.1 投资组合管理和优化

投资组合管理的目的是根据投资者的需要选择不同的证券和其他资产组成投资组合，并管理这些投资组合以实现投资目标。投资者的需求通常是根据风险来确定的。投资组合经理的工作是在承担一定风险的同时最大化投资回报。为了更有效地管理客户的投资组合，许多金融机构使用智能投资（机器人顾问）。与名称相反，它不使用机器人来执行其服务。相反，它是一个电子应用程序，可为客户提供管理其投资组合的指导。与昂贵的人力投资顾问相比，廉价的智能投资和基于机器学习的投资组合管理在今天变得越来越流行。

4.2 欺诈防范和检测

银行和金融机构欺诈对各行业造成严重的负面影响，从欺诈中恢复的成本远高于欺诈造成的损失。机器学习在预防和检测金融领域的欺诈方面非常有用，因为复杂的算法可以准确地检测和识别欺诈模式，从而防止欺诈。银行和金融机构现在使用SVM、随机森林和决策树来构建欺诈预防和控制系统。欺诈通常不需要适当详细的模型，但更重要的是考虑到分析师对业务的理解，可以从极端情况下观察欺诈过程。同时，欺诈更强调回收率和评估模型的准确性。

4.3 客户细分

许多公司倾向于收集大量客户和客户数据，并渴望了解隐藏在其客户群中的有意义的关系。在这一点上，机器学习效果很好。无监督学习使金融从业者可以减少手动联系客户的时间，因为他们可以使用真实数据集对潜在客户进行分类。可以使用无监督学习技术来了解客户之间是否存在相似之处，以及如何最好地将他们归入不同的类别。有了这些信息，公司可以提供最能满足客户需求的未来产品和服务。

4.4 风险管理

有很多方法可以通过对冲来降低交易风险。基金通常使用期货和期权来保护每笔交易。然而，就像保险一样，这个安全网也是有代价的。目前，机器学习技术的使用具有降低成本的潜力。金融机构尽最大努力避免影响它们的风险和危机。这就是机器学习在金融风险管理中如此广泛使用的原因。除了预测声誉，金融行业还使用机器学习来分析和预测当前的市场状况、高影响事件和重要信息。这有助于金融机构梳理未来风险并预测发生金融危机的可能性。机器学习算法提供的模型不是传统的对冲，而是对买卖双方的潜在改进。我们的目标是消除对冲的需要，从而降低成本[5]。

5 结语

随着机器学习的强大发展，人工智能时代已经到来，所有学科都可以与机器学习相结合。然而，并非所有领域都能充分利用机器学习对人类的强大好处。需要确保数据的可靠性和完整性，同时确保良好的机器学习性能。还必须考虑你的研究兴趣是否有对人类情有独钟。了解当机器学习算法计算出人类无法理解的条件时，其结果对于经济分析往往毫无用处且毫无意义。因此，课题研究人员需要深入研究如何利用机器学习在金融领域的优势。