「移地解題」為企業找解方,用 AI 提高 50% 獲利!

近年來,智能理財、理財機器人成為台灣金融圈的浪潮,這種結合人工智慧,由系統自動進行金融投資交易的方式,可以大幅降低傳統人工交易的風險與成本,因而不只銀行推出相關服務,許多私募基金公司也積極導入 AI 應用,成軍於 2016 年的薩摩亞商動見資本公司便是其中之一。

動見資本自成立以來便專注在私募基金的投資管理,主要投資標的為台灣、新加坡、大陸及香港四個市場的金融商品,例如:指數、期貨、選擇權、股票、外匯、加密貨幣等,從中找到獲利空間,並向客戶收取績效費和基金管理費。

薩摩亞商動見資本公司共同創辦人曾思遠表示,動見資本一開始是透過以規則為基礎( rule base)的電腦程式、自動進行金融交易,由於本身興趣加上公司對於 AI 技術的需求,因而報名了台灣人工智慧學校技術領袖培訓班,隨後應用課程中所教授的技術,成功建立 AI 類神 經網路投資模型,並整合原本的金融交易程式, 在基金的獲利率、獲利品質與穩定度上都帶來大幅度的成長。

薩摩亞商動見資本公司共同創辦人曾思遠

建立 AI 類神經網絡模型,基金績效漲 50%

曾思遠指出, 一般交易主要由操盤人員( Trader)經手,而他們利用程式交易有二個好處,一是比較有紀律 ,何時要停損賣出,何時要進場下單,都會依照原先設定好的規則來進行;二是可 以全天候地觀察市場行情,舉例來說,加密貨幣市場是 是每天  24  小時,全年無休地進行。但交易員不可能全年無 休地去監控市場行情,就算可以也難保不會有疏漏。 相較之下,程式就沒有這個風險。

然而程式交易還是有其瓶頸存在, 例如 對市場波動的反應速度不夠快。 曾思遠解釋,當 市場與自身預期相符時,以規則為基礎的程式交易,就會有不錯的績效表現;一旦市場變動很大,績效表現就會比較差,甚至可能造成虧損。

因此,動見資本透過人工智慧技術,建立 AI 類神經網絡模型,負責找出最佳化交易點位,並且制定最適化下單策略。協助既有交易程式,提升基金績效。

曾思遠透露,既有交易程式在整合類神經網絡後,基金績效有了顯著的提昇,不只獲利率(即投資報酬率)來到 30%~50%,「夏普指數」也由 1.5 成長到 2,這是用來衡量金融資產交易表現的指標,指數越高,代表越值得投資。

「這是當初報名台灣人工智慧學校 AI 課程時,所意想不到的收穫,」曾思遠說話時的臉上帶著滿意笑容。

人工智慧學校移地解題, 協助中小企業降低開發成本

曾思遠認為,目前市場上所看到的 AI 課程,大多偏重在理論教學及如何撰寫程式,這些知識其實透過自學的方式就已足夠,畢竟現在網路資源非常多,也不乏熱心助人的網友,似乎不用特地花時間跟老師上課。

他說,台灣人工智慧學校的優勢在於課程內容非常紮實完整,並且結合實務應用, 涵蓋理論(從統計到 AI)、助教實作(由助教出題,讓學生練習把理論轉換成程式碼)、專案報告(和同學組隊完成)三個面向,讓人不只學到知識,更知道如何應用。除此之外,另一個特色則是對於企業導入 AI 技術,建立模型極有幫助的「移地解題」計畫。

「移地解題」計畫主要是讓企業推派合適的員工,帶著內部急欲解決的專案難題,參加技術領袖班的培訓課程。透過密集的課程訓練及解題協助,幫助企業導入 AI 技術,進而解決專案難題,提升產業競爭力。

曾思遠表示,一般企業即使有 AI 工程師或資料科學家的編制,在 AI 應用開發階段時,技術人員還是得花費很長的時間建立模型、調校參數。他提到,企業的核心價值由商業模式、技術與資料三者共同組成。其中,企業握有資料,也最清楚自身的問題和商業模式,在技術方面若能善用外部資源,透過移地解題計劃與專業人員互相討論,將商業問題轉換成 AI 問題,為自家企業創造更多價值。

他說 ,移地解題計畫,讓企業可以提出自身問題,與學校的講師、助教甚至同學互相討論,避免自行研發常出現的卡關延宕時程,進而加速 AI 應用上線時間,縮減研發時間以降低成本。

曾思遠說,台灣人工智慧學校的移地解題計劃,讓人工智慧這項技術不再只是大企業才能導入的應用,而是幫助中小企業甚至新創團隊降低開發成本,企業只需要把心力和專業放在如何解決既有問題或如何創新商業模式上,技術問題則是交由移地解題計劃來解決。

身為一個創業者,曾思遠認為,移地解題計劃能為企業帶來的效益包括:幫助技術人員快速找到建立 AI 模型的方向,以及節省研發時間和成本,讓創業者的想法,能實際落地。

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(本文提供合作夥伴轉載)


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