机器学习技术在金融领域的有效应用

随着机器学习技术的不断发展，金融领域对于机器学习的应用也取得了显著进展。这些应用不仅提高了预测准确性，还简化了传统模型的应用过程。在本文中，我们将从因子提取、缺失值填充、融合输入、降噪和非独立同分布适应几个方面，列举一些机器学习技术在金融领域的有效应用，以帮助读者更好地了解机器学习在金融领域的现状。

1. 通过降维提取有效因子

在资产定价研究中，研究人员面临着因子数量过多的挑战。这些因子是用来预测资产回报的变量，有时可能达到数百个，这使得模型变得复杂，并引发了过度拟合和可解释性的担忧。为了解决这个问题，降维技术变得非常重要。降维的主要目标是将众多的因子提炼成一组更易管理和代表性的因子。

在传统金融领域，有一些常用的降维技术可以实现这个目标。其中包括偏最小二乘（PLS）、主成分分析（PCA）及其高级变体。另外一个常用的方法是因子选择模型，例如LASSO。例如，研究人员提出了一种名为两步LASSO的方法，用于从之前确认的150个因子中识别对横截面回报具有最大影响力的因子。

近年来，基于自动编码器的模型在金融数据降维方面引起了广泛关注。研究人员使用自动编码器来学习潜在的资产定价因子，并同时建模资产定价特征和超额回报。变分自动编码器（VAEs）通过在编码过程中引入概率性的扭曲，能够有效地从嘈杂的市场数据中提取有意义的因子。FactorVAE通过将动态因子模型（DFM）与VAE框架相结合，解决了金融数据中低信噪比的挑战，从而利用因子作为潜在变量来增强资产定价模型。另外，DiffusionVAE（D-Va）结合了层次化的VAE结构和扩散技术，能够高效处理随机股票数据，确保精确且去噪的预测结果。这些降维技术的发展使得研究人员能够更好地管理和利用因子，从而提高资产定价模型的准确性和可解释性。

2.使用机器学习方法填充缺失值

在金融数据分析中经常会遇到缺失值的情况，特别是在资产定价中。过去，研究人员和实践者通常采用删除带有缺失值的观测或者用零值或平均值填充缺失值的方法。然而，这些方法都存在明显的缺点，可能会删除重要信息或改变数据分布。

随着机器学习技术的发展，为应对金融数据中的缺失值问题提供了新的方法。一种耦合矩阵分解方法被提出，用于填充缺失的分析师盈利预测数据,该方法利用公司特征数据来增强缺失的分析师数据，并使用填充后的值进行公司回报预测。还有一些工作使用Transformer模型来填充缺失的公司特征数据。此外，张量填充方法在金融领域被应用于填补时空数据，并展现出明显的潜力。尽管在这个领域已经做出了一些努力，但相关研究仍然相对有限。通过利用先进的深度学习方法，可以引入非线性和时空交互来有效地填充金融数据中的缺失值。

3.多模态数据融合输入

融合替代数据是一种将文本、图像和语音等不同类型的数据与传统金融信息结合起来的方法，它正在改变资产定价的方式。这种方法利用了Transformer和LLM（Large Language Models）的进步，通过计算机视觉和自然语言处理的能力增强传统金融分析，从更丰富、更细致的市场动态视角来理解数据，创造更准确、更复杂的定价模型。

在金融分析中，引入图像分析显著提升了数据处理能力。交易员通常依赖金融图表的视觉线索。研究人员将时间序列分析重新构想为使用卷积神经网络等模型的图像分类任务。他们还将多个资产的价格数据转化为二维图像，并利用视频预测算法进行市场动态分析。文本数据包括股票描述和社交媒体内容，已成为投资推荐和市场分析框架中的重要组成部分。先进的方法将文本内容与金融数据集集成，以增强股票分析和推荐系统的有效性。一些模型特别强调将社交媒体输入、股票间关系动态和传统金融指标相结合，通过情感分析来提高股票价格预测的准确性。

此外，还有一种名为VolTAGE的创新模型，它代表了在股票波动性预测方面利用多模态数据融合的重大进展。该模型巧妙地将企业高管财报电话中的语音线索与传统金融数据在图卷积网络中进行分析。VolTAGE模型中的跨模态多话语注意机制展示了一种综合数据合成的全面方法。这些多模态数据融合的方法为资产定价带来了新的视角和更精确的预测能力。

4.降噪增强模型精度

在金融预测中，降噪是指通过减少或去除数据中的噪声和干扰，提高模型对真实信号的理解和预测能力的过程。金融数据通常受到多种因素的干扰，例如市场波动、交易错误、数据缺失或错误、传感器噪声等，这些干扰会导致数据中存在不准确或无关紧要的信息。降噪的目标是提取出与预测目标相关且有用的信号，同时尽可能排除无用的干扰。通过降低噪声水平，预测模型可以更准确地捕捉到数据中的趋势、模式和关联。

对比学习是一种备受关注的方法，最初在计算机视觉领域取得了成功，并在金融领域的预测中得到应用。这种方法通过对比相似和不相似的样本，提高了模型在金融数据中的预测能力。一些技术如基于Copula的对比预测编码（Co-CPC）和对比多粒度学习框架（CMLF）就采用了对比学习的思想。Co-CPC通过对比连续时间点的数据，有效地去除噪声并增强对股票的理解。而CMLF通过双重对比方法处理数据的复杂性，包括粒度和时间关系，提高了预测的准确性。

5.非独立同分布适应

非独立同分布适应是指预测模型能够适应金融数据中存在的非独立和不同分布的特性。传统的预测模型通常基于独立同分布假设，即假设样本之间是独立的，并且遵循相同的概率分布。然而，在金融领域，数据通常呈现出时间相关性、异方差性、尖峰厚尾分布等非独立同分布特征。

专家混合模型（MoE）是当前大型语言模型中的领先架构之一，它显著增强了预测建模的能力。MoE解决了金融数据中常被传统独立同分布假设忽视的复杂性问题。它利用一组专门的子模型或“专家”，每个专家擅长解释特定的数据模式或市场条件，对抗传统的单模型方法。一个复杂的门控网络，称为“路由器”，协调这些专家的输出，确保根据当前数据优先考虑最相关的见解，从而动态适应市场的异质性。MoE的先进实现，如时域路由适配器（TRA）和模式自适应专家网络（PASN），进一步证明了其有效性。TRA通过优化数据分配给预测器的方式，有助于准确识别时态模式，而PASN的模式自适应训练则促进了对新的和不断变化的市场动态的自主适应。