看AI分析师如何借助人工智能驰骋商海

在金融服务的繁华世界中，市场持续波动，盈利数字就是王道。一家投资公司将目标锁定在了新闻报道的"字里行间"，借助人工智能为自己助阵，充分利用外界海量的定性信息，仿佛当前市场半路杀出个程咬金。

图片源自：Lorenzo Cafaro

位于多伦多的Triumph Asset Management（近期重组为Amadeus Investment Partners）正在利用深度学习，在这一领域展开探索。他们每日分析成千上万的新闻文章，目的是更好地预测市场方向并做出交易决策。

老派做法

多年来，分析师们会分组梳理相关的新闻文章，确定关于特定公司报道的倾向性，并与贸易商沟通，然后在市场上作出回应。

这一过程相当耗时，期间也可能会错过很多机会，因为分析的文章只是整体中相当有限的一小部分，Triumph数据科学家Andrew Tan如是说。

为适应日益增长的数据需求，公司转而采用AI。

Tan表示"我们相信通过深度学习，利用其速度和准确性，我们就能改善关于新闻的总体分析和整体工作流程。而这反过来也能带来更好的效果和整体业绩。"

将人工智能作为分析师

使用GPU和CUDA深度神经网络（cuDNN）库，Triumph的数据科学家将专有数据库中的新闻提供给深度学习系统。机器经过训练，能够做到每三毫秒解析一篇文章，这样每天就能处理数十万篇文章，而这在以前是无法做到的。

系统能够识别文章中的数百个关键词。一种称为GloVe的无监督式学习算法为每个关键词赋予了一个数值，系统中的其余模型能够对其进行解读和使用。

深度学习系统最终会带来三个结果：将文章与适当的股票和公司相关联；对每篇文章进行辨识，给出从积极、中立、到否定的倾向性评分；并评估该新闻影响市场的可能性。

当前时期，各类"假消息"已经能够渗透传统新闻圈，而该公司的数据科学家们使用了具体的关键词和可信的新闻源，以提高系统的可靠性。

虽然该系统尚处于初步测试阶段，但Tan表示，鉴于人类分析师自身也会对倾向性评分合适与否持不同意见，因此其最初能够达到76％的准确率也是相当令人鼓舞的。

他表示："这一系统尚不完美，但我们会在此基础上再接再厉。"

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