深度学习与金融市场——资产配置

但凡比较稳健的投资者，基本上会不会把鸡蛋放在一个篮子里，而机构投资者更是如此，一度非常流行的对冲基金更是在资产配置上非常有讲究！很多个人投资者在炒股的时候，经常会听到一个消息后，全仓或者重仓一支股票，结果往往惨不忍睹！也有一些人认为投资风险高，能承受的最大风险就是买个余额宝！

本文并不会给任何投资股票的种类或者基金种类或者其他投资品种的任何建议！唯一的建议是不要相信某些人给你的建议：不是闲钱不投资！事实上，每个人都应该先去学习怎么投资，学会之后，用到一切可用的资金，适当的使用杠杆！并且投资之初，一定要真刀真枪。你做一年的股票模拟，对你毫无用处，相反，只能让你自我膨胀，然后交掉更多的学费。我们要做的是，交尽量少的学费，学会投资技能。而我推崇的是用量化和深度学习的手段来帮助你建立你的投资系统！你的系统会告诉你，在当前的市场情况下，你应该如何配置你的投资，你应该去买股票，买货币基金，买汇还是买债券！刀耕火种的选手逐渐会被淘汰了，现在小学生真的都在学python！看盘，看新闻，看资讯，如果你是一个投资老手，经验丰富，你肯定希望有一个同样经验丰富的人来帮助你提取信息！事实上，很多做量化的公司，会有一个专门的部门负责将新闻量化。其实这个工作，虽然人工智能目前做的一定没有人类准确，但是它的效率高，覆盖面广！目前完全可以交给人工智能来做！

那么如何建立模型来应用于自己的资产配置选择呢？我们先以股票为例，不去涵盖别的金融市场，其实是个推导到整个金融市场的，这部分后面再讨论！ 我们先从A股4000多只股票里面随机的选出200只，当然，我们用python，有人会问，不要根据基本面数据来选吗？不，连桥水基金的Dalio都看不懂中国公司的财报，原因大家心知肚明！这200只股票大致会覆盖到各行各业，我们假设我们需要配置10只股票，我们仍然从200只股票中去随机挑选10只股票，我们挑选1000次，也就是说我们得到了1000组的配置。有人问，为什么不排列组合？事实上我会告诉你，没有那个必要。那么1000次是否是合适的值，我只能说，是足够的值！然后我们需要用我们的模型，这个模型可以是一个简单的LSTM配合Attention机制的模型！当然这是一个train好的模型，我们从这两百只股票之外的股票池中选取500只作为训练数据，再选取500只作为验证数据，再选500只作为测试数据！使用训练好的结果对1000组的股票数据进行回测！那么我们需要以什么指标来评估呢？当然是稳定的盈利！我们把其中最稳定的一组选出作为我们的股票投资组合！

其实回测的结果我们可以做一些有意思的分析，比如哪一些股票抗风险能力更高，哪一些股票经常跑赢大盘，哪一些股票稳定性最差！即便你不使用量化去实际操作，你仍然可以从这些分析中获得一些基本的买卖逻辑！

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