巴曙松主持，朱宁主讲：机器学习应用于投资丨北大汇丰金融前沿对话第29期

编者按

用机器学习做投资有两个出发点，首先需要包含着能创造价值的投资策略的信息，其次数据量要足够大。在4G时代，虽然在技术处理上非结构化数据的信息更难以标准化和理解，但非结构化数据正是机器学习的主要对象。目前机器学习在金融中的应用主要在信用卡防欺诈、保险灾害损失评估等方面，在投资领域还没有特别成功的应用。随着业界的重视、课程的设置，更多的人才加入此领域，这项新的学科将会得到长足发展。

主持 / 巴曙松（北京大学汇丰金融研究院执行院长、中国银行业协会首席经济学家、香港交易所集团首席中国经济学家）

主讲 / 朱宁（MacKay Shields董事总经理）

内容摘要

巴菲特在给MBA学生做职业辅导时曾经提过，要做一个好的职业投资者，每天必须读500页的报告作为功课。这个建议有两方面含义，一是他认为创造价值的策略就蕴含在这些报告里，二是报告书量要足够多。用机器学习做投资的出发点与之相同，首先需要包含着能创造价值的投资策略的信息，其次数据量要足够大。在4G时代，虽然在技术处理上非结构化数据的信息更难以标准化和理解，但非结构化数据正是机器学习的主要对象。可以想象，当全球进入5G模式之后，数据传输速度将再次提高，机器学习也会随之进入人们生活的每一个角落。

机器学习是一门以数据为中心，多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。方法论上主要是用归纳作为综合而不是演绎，用以往的经验和知识数据，特别是非结构化数据，重新组织已有的知识结构，使之不断改进自身的性能，进一步获取新的知识和技能，是当前人工智能的核心。

“北大汇丰金融前沿对话”简介

“北大汇丰金融前沿对话”系列活动为北京大学汇丰金融研究院主办的专业高端金融内部交流平台，旨在聚焦金融市场最前沿的经济资讯与评论动态，同时促进北大汇丰金融研究院主办的各系列活动的延展和交融。

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  北大汇丰金融前沿对话系列  

文章来源：北京大学汇丰金融研究院（文中观点仅代表作者作为一位研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法）

本篇编辑：张琦杭