在金融服務(wù)的繁華世界中，市場持續(xù)波動，盈利數(shù)字就是王道。一家投資公司將目標鎖定在了新聞報道的“字里行間”，借助人工智能為自己助陣，充分利用外界海量的定性信息，仿佛當前市場半路殺出個程咬金。

圖片源自：Lorenzo Cafaro

位于多倫多的Triumph Asset Management（近期重組為Amadeus Investment Partners）正在利用深度學(xué)習，在這一領(lǐng)域展開探索。他們每日分析成千上萬的新聞文章，目的是更好地預(yù)測市場方向并做出交易決策。

老派做法

多年來，分析師們會分組梳理相關(guān)的新聞文章，確定關(guān)于特定公司報道的傾向性，并與貿(mào)易商溝通，然后在市場上作出回應(yīng)。

這一過程相當耗時，期間也可能會錯過很多機會，因為分析的文章只是整體中相當有限的一小部分，Triumph數(shù)據(jù)科學(xué)家Andrew Tan如是說。

為適應(yīng)日益增長的數(shù)據(jù)需求，公司轉(zhuǎn)而采用AI。

Tan表示“我們相信通過深度學(xué)習，利用其速度和準確性，我們就能改善關(guān)于新聞的總體分析和整體工作流程。而這反過來也能帶來更好的效果和整體業(yè)績。”

將人工智能作為分析師

使用GPU和CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cuDNN）庫，Triumph的數(shù)據(jù)科學(xué)家將專有數(shù)據(jù)庫中的新聞提供給深度學(xué)習系統(tǒng)。機器經(jīng)過訓(xùn)練，能夠做到每三毫秒解析一篇文章，這樣每天就能處理數(shù)十萬篇文章，而這在以前是無法做到的。

系統(tǒng)能夠識別文章中的數(shù)百個關(guān)鍵詞。一種稱為GloVe的無監(jiān)督式學(xué)習算法為每個關(guān)鍵詞賦予了一個數(shù)值，系統(tǒng)中的其余模型能夠?qū)ζ溥M行解讀和使用。

深度學(xué)習系統(tǒng)最終會帶來三個結(jié)果：將文章與適當?shù)墓善焙凸鞠嚓P(guān)聯(lián)；對每篇文章進行辨識，給出從積極、中立、到否定的傾向性評分；并評估該新聞影響市場的可能性。

當前時期，各類“假消息”已經(jīng)能夠滲透傳統(tǒng)新聞圈，而該公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家們使用了具體的關(guān)鍵詞和可信的新聞源，以提高系統(tǒng)的可靠性。

雖然該系統(tǒng)尚處于初步測試階段，但Tan表示，鑒于人類分析師自身也會對傾向性評分合適與否持不同意見，因此其最初能夠達到76％的準確率也是相當令人鼓舞的。

他表示：“這一系統(tǒng)尚不完美，但我們會在此基礎(chǔ)上再接再厲。”

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