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Numerai获600万美金A轮融资,这家企业在做对冲基金匿名数据集的建模众包

林鲁比 · 2016-12-14
超过7500名数据分析师参与到了Numerai的对冲基金机器学习模型建设中

近日,使用AI技术的对冲基金金融技术公司Numerai获得600万美金的A轮融资,投资方包括First Round Capital,Fred Ehrsam ,Union Square Ventures等。就在今年4月,Numerai刚刚获得由全球最大的对冲基金公司之一Renaissance Technologies领投的150万美金的风投。此外,Numerai还在今年入选《福布斯》杂志的FinTech全球50强榜单。

在AI被应用在股票投资领域之前,程序化交易是三十年来被广泛引用的交易策略,利用现有模型让计算机进行高频交易在华尔街已经非常常见。根据市场分析机构Preqin的调查,目前美国大约有1360只对冲基金的交易主要是依靠程序化交易来完成,占整个对冲基金市场的9%,管理的资金规模大概是1970亿美金。程序化交易按照既定的算法进行操作,无法根据实时发生的市场变动调整算法,这就导致程序化交易操作下的市场可能因为黑天鹅的出现而发生事故。而人工智能理论上可以将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的考核,如货币政策、突发的自然事故乃至企业的管理层变动等。

目前还没有知名的对冲基金公司已经明确使用人工智能真正进行投资,人工智能在交易投资方面的应用仍然处于实验性的阶段。

Numerai建立人工智能的方式比较特别——基于建模用户与数据双匿名的方式,将加密数据开放给用户,以用户贡献的众多的模型综合去搭建人工智能模型。

Numerai每周定期发布加密数据和建模比赛,招揽匿名的用户用加密过的交易数据集进行建模和分析。Numerai创始人Riched Craib表示,他们将数据处理成更为最纯粹和抽象的形式,人们不必知道这些数据背后真正发生了什么交易,仅仅运用这些数据建立机器学习模型。因为用的是加密数据,这些数据无法被应用在其他现有的机器学习模型中,而且企业信息可以得到更好的保护,这种保护让更多的交易数据集得到释放和共享。任何人都可以通过匿名的方式参与Numerai的训练营,如果参与者的模型真的成功地预测了市场,他们将获得比特币作为奖励。每一周都会有100名用户因为贡献了有效的预测而获得比特币奖励,累计至今Numerai已经发放超过15万美金的电子货币。

通过Numerai,超过7500名数据分析师贡献了超过70亿个预测

Numerai招揽的用户和搜集的模型数量正在快速上升,从最初三个月,约4500个数据分析师参与并贡献25万个机器学习模型,到目前为止,已经有超过7500个匿名的用户为Numerai贡献超过50万个模型,累计产生70亿个预测结果。Numerai通过堆积或装配( stacking or ensembling)的统计和机器学习技术对搜集来的有效模型进行整合,使之成为最有效的整体。对于Numerai而言,用户是匿名的,他们鼓励更多来自不同领域的人参与到模型建设中,不过用户也无法得知Numerai将他们做出的模型进行怎样具体的整合。

加密数据集共享的想法来源于Craib之前的工作经历,他曾供职于一家南非的金融公司,为这家金融公司搭建机器学习算法去操作基金,但是模型相对简单。就在他希望能够共享公司数据,使用他的朋友更加先进的、基于神经网络的模型时,出于数据保护和商业机密的考量,他被禁止做数据共享。从那时开始,他开始考虑如何让公司数据得到保密的同时,让更多数据得以共享并建设更多的AI模型做测试。

Craib相信这种基于纯粹数据的双盲互动可以建立更有效的分析模型。进过一年的股市交易,Craib表示通目前Nuerai的模型是可以有效地获得收益的。

对数据进行同态加密之后最大的问题在于需要耗费大量的运算时间,这将显著降低数据分析任务的运转。尽管Craib表示Numerai运用了特殊的加密技术解决了数据运算速度的问题,Baffle CEO Ameesh Divatia对此表示谨慎,他认为这可能是以牺牲数据隐秘性作为代价的。

对冲基金领域的人工智能探索,已有一段时日。入局者不仅包括全球最大的对冲基金Bridgewater Associates和Renaissance Technologies等巨头,也包括Sentient Technologies 和Aidyia等创业公司。Two Sigma也在做与Numerai类似的数据探索,与Two Sigma相比,Numerai试图将这种数据为中心的AI建模方式推向极致。

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