中信建投：AI模型研究三部曲(微信)

中信建投：AI模型研究三部曲中信建投證券研究2023-08-1807:50發(fā)表于北京重要提示：通過本訂閱號發(fā)布的觀點和信息僅供中信建投證券股份有限公司(下稱“中信建投”)客戶中符合《證券期貨投資者適當性管理辦法》規(guī)定的機構類專業(yè)投資者參考。因本訂閱號暫時無法設置訪問限制，若您并非中信建投客戶中的機構類專業(yè)投資者，為控制投資風險，請您請取消關注，請勿訂閱、接收或使用本訂閱號中的任何信息。對由此給您造成的不便表示誠摯歉意，感謝您的理解與配合！AI模型系列研究的動機主要來自于最近火熱的人工智能在金融領域的應用挑戰(zhàn)(AIGC)，ChatGPT的推出引發(fā)了廣泛的關注和討論。中信建投證券多因子與ESG策略團隊最新研究成果如下：基于深度強化學習的滬深300選股——AI模型研究第一期LLAMA-2與GPT-4對比分析，深度探析兩大技術優(yōu)勢與應用前景—AI模型研究第二期LSTM模型在股指期貨交易應用——AI模型研究第三期1I究第一期心觀點本報告旨在提供關于深度強化學習在選股投資組合構建上的量化研究的全面概述。強化學習可以用于開發(fā)能夠從市場環(huán)境中自適應學習的交易策略，有效應對可以為專業(yè)的投資機構提供有價值的決策支持和實踐指南。本報告探討了不同強論深度強化學習可以用于開發(fā)能夠從市場環(huán)境中自適應學習的交易策略，較之基于經(jīng)驗與直覺的傳統(tǒng)模型，能夠有效地應對快速變化的市場環(huán)境中的不確定性，其在資產(chǎn)投資方面的應用潛力在量化投資交易領域引起了廣泛關注。它提供了一種形式化描述投資決策的方法，使用馬爾可夫決策過程建模問題，并使用值函數(shù)和策略來優(yōu)化決策過程，通過定義狀態(tài)、設計行動空間、制定獎勵函數(shù)、建模轉移SARSA算法等基于值函數(shù)的強化學習算法，原理和實施方法，并且探討了這些算法在投資組合構建中的應用潛力及優(yōu)勢和局限性。在實證應用方面，報告討論9E十大風格因子等相關指標訓練三個智能體(A2C,PPO,DDPG)，最終使用Ensemble策略滾動整合三個智能體的結果，在多項收益與風險指標的表現(xiàn)上均深度強化學習在具備能夠從市場環(huán)境中自適應學習的優(yōu)勢的同時，對數(shù)據(jù)質量要求較高，作為黑盒模型決策過程可能欠缺可解釋性；但其處理動態(tài)和復雜決策過歷史數(shù)據(jù)的總結，模型學習到的市場規(guī)律在未來存在失效的可能。論報告來源證券研究報告名稱：《基于深度強化學習的滬深300選股——AI模型研究第一期》對外發(fā)布時間：2023年7月11日報告發(fā)布機構：中信建投證券股份有限公司本報告分析師：陳果SAC編號：S1440521120006研究助理：徐建華研究助理：陳添奕2LLAMA-2與GPT-4對比分析，深度探析兩大技術優(yōu)勢與應用前景—AI模型研究第二期心觀點本篇報告比較了LLAMA2和GPT-4這兩個模型。LLAMA2采用了預規(guī)范化和SwiGLU激活函數(shù)等優(yōu)化措施，在常識推理和知識面方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。T解釋器為解決模型在數(shù)學和語言方面的固有弱點提供了有效的方法，使其在數(shù)據(jù)分析和處理中展現(xiàn)出高超的能力。盡管兩者在性能和安全性方面都有改進，但仍面對本報告綜合比較了LLAMA2和GPT-4兩個重要的自然語言處理模型。AMALLAMASwiGLU激活函數(shù)和旋轉位置嵌入等優(yōu)化技術，通過監(jiān)督微調和強化學習優(yōu)化。它在常識推理、知識面、閱讀理解和數(shù)學能力等任務上表現(xiàn)優(yōu)異，并在綜合基準測試中優(yōu)生成等方面展現(xiàn)出強大能力。代碼解釋器的多功能性使其在數(shù)據(jù)分析和處理中表處理性能有顯著提高，但對用戶查詢可能過度敏感。經(jīng)過6個月的安全改進，域中發(fā)揮優(yōu)勢的潛力。這兩個模型的發(fā)展為人工智能技術的應用帶來了更多可能性。然而，它們在性能和安全性方面仍然存在一些局限性和挑戰(zhàn)，需要持續(xù)的努進展、確?？煽啃耘c穩(wěn)健性論告來源證券研究報告名稱：《LLAMA-2與GPT-4對比分析，深度探析兩大技術優(yōu)勢與應用前景—AI模型研究第二期》對外發(fā)布時間：2023年7月28日報告發(fā)布機構：中信建投證券股份有限公司本報告分析師：王宏SAC編號：S1440523070008研究助理：徐建華研究助理：陳添奕3LSTM模型在股指期貨交易應用——AI模型研究第三期心觀點型能夠更好地處理序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關系。通過其獨特的記憶單元和門控機制，能夠有效地捕捉和記憶時間序列中的重要信息，從而更準確地預測資產(chǎn)價格實證結果上LSTM在股指期貨對T+1日開盤價比收盤價有相對預測精度?；谄絺}。0%和10.23%。測場景中，結合財務基本面因子和技術分析指標，提取有經(jīng)濟學含義的特征，并對其進行適當?shù)念A處理和歸一化，以供模型訓練和預測使用。金融數(shù)據(jù)通常具有缺失數(shù)據(jù)、異常值和時序數(shù)據(jù)周期性特征通常需要進行處理，然后通過選擇適當較高后，再選擇股指期貨主力合約案例進行研究對象。在測試集中，三個股指期TT55%的準確度。構益。報告來源證券研究報告名稱：《LSTM模型在股指期貨交易應用——AI模型研究第三期》對外發(fā)布時間：2023年8月17日報告發(fā)布機構：中信建投證券股份有限公司本報告分析師：王宏SAC編號：S1440523070008研究助理：徐建華近期熱門視頻更多精彩視頻，盡在中信建投證券研究視頻號，歡迎關注~免責聲明本訂閱號(微信號：中信建投證券研究)為中信建投證券股份有限公司(下稱“中信建投”)研究發(fā)展部依法設立、獨立運營的唯一官方訂閱號。本訂閱號所載內容僅面向符合《證券期貨投資者適當性管理辦法》規(guī)定的機構類專業(yè)投資者。中信建投不因任何訂閱或接收本訂閱號內容的行為而將訂閱人視為中信建投的客戶。本訂閱號不是中信建投研究報告的發(fā)布平臺，所載內容均來自于中信建投已正式發(fā)布的研究報告或對報告進行的跟蹤與解讀，訂閱者若使用所載資料，有可能會因缺乏對完整報告的了解而對其中關鍵假設、評級、目標價等內容產(chǎn)生誤解。提請訂閱者參閱中信建投已發(fā)布的完整證券研究報告，仔細閱讀其所附各項聲明、信息披露事項及風險提示，關注相關的分析、預測能夠成立的關鍵假設條件，關注投資評級和證券目標價格的預測時間周期，并準確理解投資評級的含義。中信建投對本訂閱號所載資料的準確性、可靠性、時效性及完整性不作任何明示或暗示的保證。本訂閱號中資料、意見等僅代表來源證券研究報告發(fā)布當日的判斷，相關研究觀點可依據(jù)中信建投后續(xù)發(fā)布的證券研究報告在不發(fā)布通知的情形下作出更改。中信建投的銷售人員、交易人員以及其他專業(yè)人士可能會依據(jù)不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發(fā)表與本訂閱號中資料意見不一致的市場評論和/或觀點。本訂閱號發(fā)布的內容并非投資決策服務，在任何情形下都不構成對接收本訂閱號內容受眾的任何投資建議。訂閱者應當充分了解各類投資風險，根據(jù)自身情況自主做出投資決策并自行承擔投資風險。訂閱者根據(jù)本訂閱號內容做出的任何決策與中信建