- Python機器學習之金融風險管理
- (土)阿卜杜拉·卡拉桑
- 3380字
- 2025-05-19 16:26:03
前言
隨著計算能力的提高,計算機能夠對大型數據集進行分類,可以對大量數據進行處理以識別模式和異常值,人工智能(Artificial Intelligence,AI)和機器學習(Machine Learning,ML)成為技術領域的最新流行語,受到了我們的關注。
——BlackRock(2019)
金融建模有著悠久的歷史,它成功地完成了許多任務,但由于模型缺乏靈活性和兼容性等問題受到了激烈的批評。2008年的“金融危機”令爭論更激烈,最終引發了金融建模領域的各種創新。
當然,金融危機并不是推動AI在金融領域應用增長的唯一因素,還有另外兩個因素:數據可用性和計算能力的提高。
金融穩定委員會(Financial Stability Board,FSB)于2017年提出:
金融業已經有很多使用AI和ML的應用或用例。這些用例既受到供應因素(例如技術的進步以及金融部門數據和基礎設施的可用性)的推動,也受到需求因素(例如盈利能力需求、與其他公司的競爭以及金融監管的要求)的推動。
作為金融建模的一個分支,金融風險管理隨著AI在金融決策過程中的作用不斷增強而不斷發展。正如Nick Bostrom在他那本著名的《超級智能》一書中所提到的,人類歷史上有兩次重要的革命:農業革命和工業革命。這兩次革命帶來了十分深遠的影響,基于這兩次革命的歷史推斷,與之規模相當的第三次革命會在兩周內令世界經濟規模翻一番。更引人注目的是,如果第三次革命是由AI完成的,那么其影響將更加深遠。
因此,人們對AI應用的期望非常高,希望這些應用能夠利用大數據來理解風險過程的復雜結構,從而重塑金融風險管理。
我希望通過本書推廣ML在金融領域的應用,從而提高金融模型的預測能力和性能。參數模型存在低方差和高偏差的問題,而ML模型的靈活性可以解決這些問題。金融領域的一個常見問題是,數據分布的變化總是會對模型結果的可靠性構成“威脅”,而ML模型可以根據變化的模式進行自我調整,使模型更加適應數據的變化。因此,金融領域對于適用的ML模型有著巨大的需求,而本書的主要特點是在金融風險管理中引入全新的基于ML的建模方法。
簡而言之,本書的目的是改變目前嚴重依賴于參數模型的金融風險管理的現狀,主要基于ML模型的高度準確的金融模型的最新發展。本書是為那些對金融和ML有初步了解的人準備的,因此我將只是簡單地解釋一下這些基礎知識。
本書的目標讀者包括但不限于金融風險分析師、金融工程師、風險分析助理、風險建模師、模型驗證師、定量風險分析師、投資組合分析師以及所有其他對金融和數據科學感興趣的人。
如果讀者具有以上背景,或者具有入門級別的金融和數據科學知識,應該會從本書中受益良多。但是,這并不意味著沒有這些背景和基礎的人就不能理解本書的知識。只要讀者能夠花足夠的時間來研究,并在閱讀本書的同時參考其他一些金融和數據科學圖書,一樣能夠掌握本書的知識。
本書涵蓋的內容
第1章,“風險管理基礎知識”
本章介紹風險管理中的主要概念,包括什么是風險、主要的金融風險類型,解釋了風險管理等。然后討論金融風險管理中的信息不對稱問題,重點討論逆向選擇和道德風險。
第2章,“時間序列建模簡介”
本章主要介紹傳統的時間序列建模方法,包括MA、AR和ARIMA模型。本章的主要目的是為傳統時間序列建模方法和最新時間序列建模方法(第3章主要內容)的比較提供基準。
第3章,“使用深度學習進行時間序列建?!?/span>
本章介紹如何使用深度學習進行時間序列建模,主要講解RNN和LSTM兩種方法。
第4章,“基于ML的波動率預測”
金融市場一體化程度的日益提高導致金融市場的長期不確定性,這反過來又體現了波動率的重要性。波動率可用于測量風險程度,這是金融領域中的主要業務之一。本章不僅介紹基于SVM、神經網絡、深度學習和貝葉斯方法的新型波動率建模,還介紹了ARCH模型、GARCH模型、GJR-GARCH模型、EGARCH模型、SVR-GARCH模型。
第5章,“市場風險建?!?/span>
本章首先介紹多個VaR建模方法。其次,嘗試以噪聲和信號的形式區分信息,即降噪。然后,采用降噪協方差矩陣來改進VaR估計。接下來,講解如何用ES模型作為一個連貫風險衡量指標。最后,講解考慮流動性風險之后的ES模型和實際成本。
第6章,“信用風險估計”
本章首先講解與信用風險相關的主要概念。然后,使用邏輯回歸、貝葉斯模型、SVM、隨機森林、神經網絡、深度學習基于德國信用風險數據集進行預測分析。
第7章,“流動性風險建?!?/span>
本章介紹一種基于GMM的流動性風險建模新方法,該方法允許我們基于多個流動性指標數據進行建模并生成聚類。鑒于這些聚類的后驗概率,我們能夠確定哪個聚類代表數據的定義特征。然而,如果不考慮流動性指標的相關性,我們的模型很可能無法適用于現實工作。因此,為了解決這個問題,我們引入考慮了變量之間的相關性的GMCM。
第8章,“運營風險建模”
由于ML建模的發展,我們現在有更多的工具可以用來應對欺詐行為,本章介紹包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林等在內的監督學習方法,以及目前較新的、十分適用于管理欺詐風險的成本敏感學習方法;然后,介紹自組織映射和自編碼器等無監督學習方法。
第9章,“公司治理風險度量:股價崩盤”
本章介紹全新的方法來應對公司治理風險——股價崩盤。許多研究發現,股價崩盤與公司治理之間存在聯系,本章使用最小協方差行列式和面板數據分析來揭示公司治理風險成分與股價崩盤的關系。
第10章,“金融中的合成數據生成與HMM”
本章介紹兩個相對較新但很有前景的主題:合成數據生成與HMM。合成數據生成使我們能夠在缺乏真實數據或遵守保密規定的情況下進行分析,因此它可以成為從業人員的“救命稻草”。然后,我們介紹高斯HMM模型及其使用方法,利用HMM模型生成合成數據。
本書約定

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致謝
決定寫這本書并非一時興起。我發現業界缺乏基于ML模型構建主要金融風險管理模型的資料。本書致力于將ML應用于金融風險管理問題。我希望通過本書從各個角度為模型提供理論、經驗、方法以及可復制的代碼。當我與O’Reilly的Michelle Smith分享這個想法時,Michelle深表贊同并不斷地鼓勵我寫作。Michelle對本書的完成充滿信心,并一路支持我,對此我非常感激。
每當完成新的章節,我就馬上與我的編輯Michele Cronin溝通。此外,我們每周還會進行一次內容豐富而有趣的交流,從而保證我一直走在正確的道路上,并得到從編輯視角出發的指導觀點。隨著章節寫作的不斷進展,每一章都有新的挑戰,需要我夜以繼日地應對。這導致我越來越疲憊,越來越難以發現錯別字和其他類型的錯誤。這正是技術審稿人發揮寶貴作用的地方。在此我非常感謝本書的技術審稿人Mehmet Benturk、Hariom Tatsat、Isaac Rhea、Dimitri Bianco、McKlayne Marshall和Michael Shearer,感謝他們為本書所付出的努力。
另外,我還要感謝Danny Elfanbaum和Randy Balaban在文本一致性方面的復核。在經歷了漫長曲折的一年后,我終于完成了枯燥乏味但又激動人心的人生里程碑,希望本書能為那些希望學習金融領域ML的人指明道路。
在此向那些為本書做出貢獻的人表達我最深切的謝意。
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