將從傳統的邏輯回歸到深度學習的建模-美國海運費
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,將從傳統的邏輯回回到深度學習的建模。數十個模型分別對價格走勢、風險變化進行猜測,并根據動態監測,實時調整猜測模型,從而保證價格猜測的正確性與及時性,減少了受人為情緒影響的可能性。
對于玄色大宗商品來說,隨著新技術、新業態、新場景的進場,產業也隨之變化了起來。
鋼來鋼往應用科學的大宗商品風險治理方法,針對不同的參與者,不同的交易場景,分別設計相應的風險治理策略,根據用戶不同的現狀和目標,結合不同的衍生品,實施不同的操縱手段,達到不同的效果,從而真正做到智能化。
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,不中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,進步投資策略的正確性及穩定性。
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,可以達到的猜測效果上限更高。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。
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