當前,新一輪科技革命和產業變革加速推進,數字經濟蓬勃發展,新技術、新業態、新場景大量涌現。在創新驅動發展戰略的引領下,5G、區塊鏈、大數據、人工智能等技術創新步伐持續加快,推進了我國新型基礎設施建設的發展。

對于黑色大宗商品來說,隨著新技術、新業態、新場景的入場,產業也隨之變化了起來。

“鋼來鋼往正在努力讓大數據、人工智能等新技術創造實際的價值,引領大宗黑色商品產業的創新時代。黑色大宗產品期現及衍生品投資市場擁有海量、實時數據,可得性和豐富度都很高,為大數據、人工智能的賦能提供了肥沃的土壤。與此同時,大宗商品期現及衍生品交易極度依賴數據驅動決策的,人工智能在賦能和模式創新方面的價值非常明顯。”鋼來鋼往CEO、創始人王士宇表示。

人工智能將如何應用助推黑色大宗商品產業的發展?

首先,相對于傳統分析方式,大數據、人工智能等技術可以處理更多的信息,對各類結構和非結構性的數據都能輕松處理,能夠考慮的信息面更全,信息量更大,可以達到的預測效果上限更高。從效率上說,人工智能技術能夠進行模糊數據篩選,能夠在很短的時間內從大量數據中篩選出真正有用的數據。

比如在鋼來鋼往的大數據中心,涉及了宏觀、金融、產業等多個維度,覆蓋了不同地區、不同時間、不同方式的各類型數據,為鋼來鋼往智能套保的分析功能奠定了基礎。

其次,由于傳統的量化模型大多基于靜態,過于僵化并不具備靈活性,而近年興起的線性加權量化模型,由于不同因子間存在多重共線性,模型也非常不穩定,難以快速適應市場風格切換,導致模型階段性失效。具備“深度學習”能力的人工智能技術可以自動提煉有效數據,不斷挖掘全新和獨特的有效因子,優化投資組合,以適應不同的市場環境,提高投資策略的準確性及穩定性。

另外,大數據、人工智能可以在決策中回避人性弱點。對于絕大多數的普通投資者,市場的波動或多或少會影響人的情緒,進而影響之后的投資決策,使人做出一些錯誤的決定。人工智能則不會受到市場波動的影響,市場的波動只是客觀的數據,算法會一致地貫徹自己的交易策略。

比如,在鋼來鋼往的智能交易決策系統中,金融數學以及人工智能的應用,將從傳統的邏輯回歸到深度學習的建模。數十個模型分別對價格走勢、風險變化進行預測,并根據動態監測,實時調整預測模型,從而保證價格預測的準確性與及時性,減少了受人為情緒影響的可能性。

最后,相對于傳統方法,大數據、人工智能等技術將助力決策的標準化、模型化、智能化;通過交易風險預測模型,能夠更有針對性、更及時、更有效率地監測、識別和處置相關交易風險,有效減少交易風險事件的發生,同時降低了人工投入成本,極大提高了工作效率。

鋼來鋼往應用科學的大宗商品風險管理方法,針對不同的參與者,不同的交易場景,分別設計相應的風險管理策略,根據用戶不同的現狀和目標,結合不同的衍生品,實施不同的操作手段,達到不同的效果,從而真正做到智能化。

未來,鋼來鋼往將繼續依托物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術, 以“技術+金融”雙輪驅動模式賦能產業鏈,同時以智能交易決策系統引爆產業鏈,賦能智慧金融、智能物流,從而切實做到為產業鏈上下游的企業降低成本、提高效率、優化資源配置。