Deep Learning trong lĩnh vực tài chính: Cơ hội thúc đẩy tăng trưởng

• Trend Following – Bám theo xu hướng
  • Đây là loại chiến lược phổ biến nhất mà các nhà đầu tư sẽ theo mô hình trong biến động giá, di chuyển trung bình, đột phá, v.v. Không có dự đoán nào về giá, thay vào đó, mục tiêu là thực hiện chiến lược mua-bán dựa trên chỉ dẫn logic được cung cấp bởi nhà đầu tư.

• Arbitrage Opportunities – Cơ hội sinh lợi từ chênh lệch giá
  • Thu lợi nhuận từ chênh lệch giá của một tài sản tài chính được gọi là “Financial Arbitrage”. Điều này về cơ bản là khi bạn mua một tài sản rẻ hơn và bán nó với giá cao hơn ở một thị trường khác, từ đó thu được lợi nhuận mà không có bất kỳ dòng tiền ròng nào. Nếu nhà đầu tư có thể thực hiện thành công một chiến lược lợi dụng chênh lệch giá thì sẽ có cơ hội tạo ra giao dịch có lợi nhuận.

• Mathematical Modeling – Mô hình hóa toán học
  • Mean Reversion – Giao động giá – Điều này dựa trên ý tưởng rằng giá cao và thấp của một tài sản sẽ trở lại giá trị trung bình của nó. Một khi giá của nó dưới mức trung bình, nó được coi là một cơ hội để mua tài sản với hy vọng giá vượt quá mức trung bình của nó. Giá trị trung bình của một tài sản liên tục thay đổi, do đó, nó đòi hỏi phải theo dõi liên tục.
  • Volume-Weighted Average Price – Giá trung bình theo khối lượng (VWAP) – Chiến lược này phân bổ “sức nặng” của các lệnh đặt lớn kết hợp với số lượng các lệnh nhỏ trên thị trường giao dịch bằng cách sử dụng các khối lượng khớp lệnh trong lịch sử. Mục đích là để thực hiện lệnh đặt gần với giá VWAP nhất, do đó hưởng lợi trên mức giá trung bình.
  • Time weighted Average Price – Giá trung bình theo thời gian (TWAP) – Chiến lược này phân bổ “sức nặng” của các lệnh đặt lớn kết hợp với số lượng các lệnh nhỏ trên thị trường giao dịch bằng cách sử dụng các khoảng thời gian đều nhau giữa thời điểm bắt đầu và kết thúc. Mục đích là để thực hiện lệnh gần với giá trung bình giữa thời gian bắt đầu và kết thúc, do đó giảm thiểu tác động của thị trường.

Dự báo giá trong tài chính

Các trader và chuyên gia trong ngành tài chính đã phụ thuộc rất nhiều vào máy tính trong hàng thập kỷ qua, nhưng rất có thể đã đưa nó lên một tầm cao mới với các hệ thống điện toán hiệu năng cao (HPC) chạy GPU. Các máy trạm và máy chủ mới này cung cấp các tùy chọn lưu trữ lớn cho các dataset lớn. Các hệ thống này cũng cho phép mọi người thực hiện các thuật toán xử lý nặng nề, bộ nhớ đòi hỏi hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ điểm dữ liệu trên máy cục bộ của họ để thực hiện các chiến lược giao dịch tài chính, cũng như dự báo giá bằng các kỹ thuật học sâu.

Kỹ thuật được sử dụng để dự báo giá học tập sâu

• Recurrent Neural Network (RNN) – Đường chân trời thời gian ngắn
  • RNN được sử dụng cho dữ liệu theo thứ tự tuần tự, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian.

• Long Short Term Memory Models (LSTM) – Khoảng thời gian dài hơn so với RNN
  • LSTM là một biến thể của RNN với các tham số được thêm vào để hỗ trợ bộ nhớ dài hơn, cung cấp khoảng thời gian dự báo dài hơn.

• Multilayer Perceptron (MLP)
  • MLP là một lớp của các mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu bao gồm Input Layer, Hidden Layer và Output Layer. Điều này cũng phù hợp cho dự báo chuỗi thời gian vì nó là:
    • Dữ liệu thô và giá trị bị thiếu
    • Mô hình phi tuyến tính
    • Hỗ trợ dự báo đa biến
    • Dự báo nhiều bước

Phát hiện gian lận trong tài chính

Thế giới tài chính đang bị thách thức bởi sự gian lận và lừa đảo. Tin tặc và những kẻ lừa đảo luôn tìm cách đánh cắp thông tin bí mật cá nhân và thông tin nội bộ của công ty để bán. Các công ty chịu sự giám sát lớn của các chính phủ trên toàn thế giới để nâng cấp hệ thống phát hiện gian lận và an ninh mạng của họ. An ninh mạng cũng là một trong những vị trí được tìm kiếm nhiều nhất trong thị trường việc làm năm 2020.

Học máy và học sâu hiện được sử dụng để tự động hóa quá trình tìm kiếm luồng dữ liệu cho các bất thường mà nó có thể là mối đe dọa bảo mật.

Autoencoder

Một thuật toán Deep Learning để phát hiện sự bất thường đó là Autoencoder. Một mạng thần kinh Autoencoder là một thuật toán học tập không giám sát (unsupervised learning), vận dụng backpropagation, đặt các giá trị đích bằng với các đầu vào về cơ bản mã hóa và nén dữ liệu và tái tạo dữ liệu gần giống với dữ liệu gốc nhất có thể. Một Autoencoder bao gồm 2 phần:

• Bộ mã hóa / Encoder – Lấy dữ liệu đầu vào và nén nó thành một vectơ số lượng.
• Bộ giải mã / Decoder – Lấy dữ liệu từ bộ mã hóa và tái tạo lại đầu vào ban đầu.

Tìm kiếm tiềm năng của Deep Learning trong lĩnh vực tài chính

Ngành tài chính là một trong những ngành có ảnh hưởng nhất bị ảnh hưởng bởi những phát hiện mới về AI (trí tuệ nhân tạo). Dự báo các cơ hội để tăng lợi nhuận và bảo vệ dữ liệu bằng AI là hai lĩnh vực đang chứng kiến ​​sự tăng trưởng do sự biến động cao hơn trên thị trường trong những năm gần đây và mối đe dọa của tội phạm mạng gia tăng. Ngành công nghiệp tạo ra hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu cần các giải pháp sáng tạo để xử lý và phân tích dữ liệu này. Quy định chặt chẽ hơn và áp lực ngày càng tăng từ các chính phủ, các ngành công nghiệp và người tiêu dùng buộc người chơi trong ngành tài chính phải bảo vệ dữ liệu trong khi vẫn tăng lợi nhuận cho các nhà đầu tư.

Ai sẽ điều hành các dự án học tập sâu của bạn?

Ngành công nghiệp tài chính từng bị chi phối bởi các chương trình MBA từ các trường danh tiếng nhất thế giới. Bây giờ sự thay đổi trọng tâm là hướng tới các tài năng công nghệ với kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình như Python, cùng với điện toán đám mây và học sâu.

Các kỹ sư cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc thiết lập và quản lý phần cứng hỗ trợ GPU để đáp ứng những thách thức mới. Hiểu được dữ liệu nào bạn đang làm việc, các ứng dụng và deep learning framework mà bạn cần sử dụng và kết quả bạn muốn nhận được, đòi hỏi mọi người phải làm việc cùng nhau. Nếu bạn thiếu các kỹ sư để phụ trách các phần việc này, việc tìm một giải pháp hoàn chỉnh và trao tay đến ngay với các nhà khoa học dữ liệu như các hệ thống máy chủ AI có GPU tích hợp và cấu hình sẵn từ NVIDIA, Supermicro,… sẽ giúp bạn gỡ đi những gánh nặng trên.