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如果算法不赚钱你也不会赚钱—国外优秀的算法创业公司

发布时间:2019-06-07 07:00 来源:未知 编辑:admin

  该公司建立了一个“激励世界各地的优秀人才撰写投资算法”的平台。只需一个浏览器,你就可以编写自己的投资算法,然后逐分钟“回溯”过去15年内的数据表现。

  回溯测试意味着你可以采取策略,通过在一段历史期间的股票市场数据上运行它来了解其表现。最好的算法将被分配到真正的资金进行投资,而该算法创作者可以获得大约10%的投资利润。

  据Fortune报道,“数千万美元”被分配到超过15个由Quantopian成员创建的算法中,每种算法的资金分配超过300万美元。

  对冲基金经理Steve Cohen曾在2016年表示,他将为Quantopian算法分配高达2.5亿美元的投资资金。与他曾管理高达130亿美元的总净资产相比,这是一个明显的下降。

  该平台上有超过16万名来自全球各地的用户。可以肯定地说,他至少能够找到一些他可以雇佣的人才来帮助管理他的对冲基金Point72。

  硅谷初创公司Quantiacs成立于2014年,已经获得200万美元融资,用于“算法交易的可行性”研发。

  通过竞赛模式,在该平台上开发的最佳三种交易算法将被分别分配100万美元、75万美元和50万美元的投资资金。

  每种算法的创造者都可以获得一半的绩效费用。这与对冲基金在现实世界中的工作方式类似。如果算法不赚钱,你也不会赚钱。该平台的最近一次算法竞赛于2017年8月结束,平台从492种算法中选择了三种。

  纽约创业公司QuantConnect成立于2011年,已获得100万美元的资金用于开发一种“通过提供市场数据和集群计算机来打破算法交易的障碍,任何工程师都可以快速设计算法交易系统的系统”。可以说,QuantConnect也是一个用机器学习来改善交易策略的系统。

  如果你想在实时系统上交易,则需要缴纳每月20美元的费用。如果你的算法有投资前景,无论它们能产生何种回报,对冲基金可能会为该算法支付一定的许可费用。

  程序化交易在金融交易中已运行数十年。现在,人工智能介入的金融交易开始启程。新型对冲基金Numerai就是这样一家公司。

  Numerai成立于2015年,已获得750万美元的资金用于开发一个“为全球数据科学家网络规范金融数据的机器学习问题”的平台。

  Numerai鼓励用户以加密过的交易数据集进行建模和分析,并以用户贡献的海量模型来搭建人工智能模型,目前已经吸引全球12000多名匿名数据科学家的参与,为Numerai贡献数十万个模型,累计产生超过70亿个预测结果。

  与其它平台提供竞争环境的经营方式不同,Numerai提供的是一个协作平台。它的独特之处还在于其以众包解决问题的方式更能代表“群体工作”。

  该平台将抽象的财务数据提供给匿名的数据科学家。每位数据科学家使用相同的基本功能,但又以自己独特的方式去解决问题。对于同一个问题,Numerai可以通过多种不同的解决方案将每个模型组合到一个元模型中。

  总体来看,在金融投资领域,借助机器学习、人工智能正在使更多数据人员参与进来,并对传统的金融投资方式带来冲击。

  但金融投资需要谨记一点,那就是投资回报。无论是人工智能还是算法交易,都只是一种工具和手段,最终结果是要为投资者带来足够可观的回报,否则终将是皇帝的新装。

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