机器学习算法在金融市场风险分析预测中的应用研究

周梓鋆

［摘 要］机器学习算法在金融市场的风险分析与预测中的应用是一种通过收集利用相关数据集来分析并预测未来结果的技术。这种方法的主要目标是在数据集中找到最匹配的模式和发展趋势，用于预测未来的事件或结局。金融市场上的每笔交易都有亏损的概率，这种风险可以通过各种参数譬如波动性、相关性等来量化。其中最重要的参数是价格变动率，也称为波动率或风险溢价。金融市场参与者一直在寻找预测这些风险并从中获利的方法。金融市场的形势证明，机器学习算法在该领域已经被用于预测未来价格，具有较高的准确性和效率。它能够帮助交易者找到最佳的交易策略，帮助参与者以较少的损失从投资中获得最大的利润，能够根据历史和统计数据帮助投资者做出更好的决策。

［关键词］机器学习算法； 金融市场；金融风险预测

［中图分类号］F8文献标志码：A

实体经济的发展离不开金融市场的推动。企业发展需要资金，资金可以由金融市场提供，这叫融资；对于资金充足、流动性充足的机构，可以选择银行、基金管理机构或企业作为投资的一方。融资与投资，前者是资金的需求方，后者是资金的提供者。需求和供给通过利率达到平衡。因此，在金融市场上，一般的运作方式是“投资机构或个人—投融资市场—融资机构或个人”。流动性充足的货币在其中发挥着巨大作用。

作为融资的市场工具有很多，可以分为直接融资和间接融资。间接融资是指通过向银行、企业等金融机构贷款，获取资金并支付利息的融资；直接融资是指企业或事业单位通过发行股票、债券或证券投资基金筹集资金，因为出资人是投资者，没有中介机构。关于金融的定义研究至今，一般认为其是“货币流通、信贷活动及相关经济活动的总称”，包括信贷、证券、债券、大宗商品、期货期权、房地产等。

金融体系目前还没有公认的完善的金融体系模型，体系运行中会存在风险。如果不控制金融风险，任其发展，就可能导致经济危机或金融危机。目前，我国面临的金融风险主要源于国际风险和国内风险两个方面。

1 机器学习算法系统的选择

机器学习是艺术化的信息科学，所有的机器学习算法都没有普适的解决方案或方法。机器学习算法的选择受到一些因素的影响。对于一些非常特殊的问题，还需要专门的解决方法。例如，电子商务应用广泛的推荐系统，即是一个非常常见的机器学习算法。另外一些则非常普遍化，甚至需要错误的方法尝试（如强化学习），譬如监督学习、分类、回归等，还可以用于异常检测或建立更广泛的预测模型，具体如下公式1、2所示。

此外，在选择机器学习算法时所做的一些决策与算法的优化或技术水平无关，更多的是与业务决策相关。接下来，将围绕哪些因素可以帮助缩小机器学习算法的选择范围展开探讨。通常情况下，使相同的算法更复杂会增加拟合的概率。

如图1所示，K近邻/均值算法（K-means算法）是一种常用的无监督聚类机器学习算法。无监督机器学习算法能将金融风险划分为相关的簇群，有助于根据金融风险集群中共同的风险因子预测他们的发展趋势。使用K-means算法的关键是通过迭代选取簇群的数量：太少的簇会无法区别不太类似数据，太多的集群则会使模型复杂和不准确［1］。

除聚类算法外，无监督学习还可以进行降维处理。对于特性多而不明显的数据集，可以使用降维处理发现其本质特征。通常认为数据量越大越有用，但事实并非如此。大数据量对应函数数量的增加，反而需要更大的样本集来模拟训练机器学习模型。一旦没有足够的样本来训练这些大量的模型，加上过多的函数也会增加过度拟合的机会，那么即使AI模型在训练数据上表现良好，分析预测也不一定可靠［2］。

无监督机器学习算法可以分析数据，例如簇列表，通过降维算法运行后，找到不相关的特征，删除这些特征就可以简化模型。

人工神经网络算法，是一种模拟生物神经网络的模式匹配算法，能解决复杂的分类回归问题。人工神经网络算法有感知器神经网络、反向传递、Hopfield网络、自组织映射等。

遗传算法模拟生物进化的突变和适者生存的自然选择机制，向量的组成元素类比于基因，并利用目标函数对其进行评价，根据评价值对样本群体进行选择、交换、变异等遗传性操作，从而得到新的群体。遗传算法适用于带有大量噪声和无关数据的复杂金融市场环境［3］。

随机森林算法可以看作一个决策树的分类集合，随机森林中每棵决策树都会通过“投票”来估计下一个分类，从而选择最多投票的分类。随机森林算法的流程如下图2所示。

3 金融市场分析与预测的必要性

众所周知，金融环境的变化与金融創新密切相关。随着信息、科技进步推动金融创新的快速变化，金融环境的复杂性和可变性迅速增加。金融创新的不断涌现，增加了以商业银行为主体的金融机构之间、金融行业之间甚至国际金融行业间的竞争。商业银行要想在竞争中生存、发展、成长，在竞争中脱颖而出，就必须创新思维，寻求新的利润盈利点和收入生长点。此时，高收益、低风险、低成本的普惠金融成为新的中间业务，各类银行非银行金融机构都开始重视此业务基点。新时期商业银行之间的竞争集中在中间普惠金融业务的激烈竞争上。各大商业银行制定业务竞争战略所要解决的首要问题就是大力开展中间业务的创新。

金融产品创新增加了中间普惠金融业务的收入，提高了资本充足率，推进了利率、汇率的市场化。然而，这同时也带来了更加复杂、更难以处理的风险，如法律风险、信用风险、操作风险等。实践证明，风险程度跟中间业务种类呈正相关，但企业更重视中间业务创新而风险防范意识不够。这种失衡势必会给商业银行的经营管理带来巨大的隐患。因此，为了保持普惠金融业务发展的势头和稳定性，防范商业银行潜在的业务经营风险和隐患，必须将中间普惠金融业务创新的风险防范提升到企业战略高度。

4 机器学习算法在金融市场风险分析与预测中的应用

基于机器学习算法，运用大数据分析，可以预测出我国部分资本价格偏高和面临泡沫破裂的危机。大部分城市房价过高，住房供过于求，很多股票估值过高，金融资产出现泡沫。如果不对这些现象加以控制，资产泡沫就会扩大和破裂，与房地产和股票市场相关的信贷和抵押就会成为坏账，容易导致多米诺骨牌效应的全国性金融行业崩溃，供需失衡导致产能过剩危机，实体经济会面临诸多困难和问题，如全球原材料价格普遍连续上涨、高端制造业被“卡脖子”等问题、外需总量下降、跨境贸易运输成本变高等。这使得我国制造业的利润率持续下降，并面临整体产能过剩的风险。制造业的低利润使得自然追求增值和保值的金融资本逃离实体经济，转向虚拟经济，从而促进了高风险的“影子银行”的发展。机器学习对供应链金融线的预测如图3所示。

互联网金融的发展加剧了金融风险，因此必须为互联网金融建设建立风险预警系统，以便科学地监测和防范各类金融风险。必须高度系统化地覆盖互联网金融的各个方面。在这个过程中，需要考虑各种交易行为的影响面，严密把握舆论导向。

互联网金融数据与传统金融数据服务不同，其更新和发展非常迅速。在构建风险预警系统的过程中，需要考虑其及时性，实时监控各类互联网的财务风险，对风险类型做出清晰的判断，将金融市场风险的危害降到最低。构建基于大数据的互联网财务金融风险预警机制，不仅要结合企业与市场，还要考虑系统的可操作性，规避各类技术问题，使其能够安全稳定可靠地运行。对于大数据的管理，风险预测必不可少，而且必须使其操作更加便捷。

5 结论

机器学习是计算机科学的一个分支，它涉及从数据中学习的算法的开发。机器学习目前已在许多不同的领域中得到应用，如图像识别、语音识别和自然语言处理。金融市场在我国从有到无，从简单到复杂，再到互联网金融时代，金融风险也是日益复杂、难以预测。预测方法从简单的数理统计、到计量分析，这些都无法跟上大数据时代的变化，基于人工智能的机器学习分析预测方法应运而生。

机器学习算法利用价格和交易量的历史数据，通过对过去市场行为的统计分析，模拟各种市场变动的可预测因素以及不可预测因素，可以较为准确地预测未来的价格趋势和发展趋势。个体投资者和机构投资者应用机器学习算法，根据历史数据预测未来价格趋势，能够更好地进行投资决策。国家各级政府和专业机构部门如财政部、银监局、大数据局、税务局等部门，可以通过运用机器学习算法实现信息共享、共同决策，为稳定金融市场、促进金融市场发展制定稳健适当的财政、金融、货币等政策。

参考文献

［1］机器学习：有监督和无监督之间有什么区别［EB/OL］. （2020-06-03）. http：//www.sohu.com/a/399443513_185201.

［2］李明. 基于网络行为分析的未知恶意代码检测系统的研究与实现［D］. 成都：电子科技大学，2009.

［3］赵永良，付鑫，郭阳，边迎迎，王思宁. 基于深度学习和图像识别的电力配件智能出入库［J］. 中国电力，2021，54（3）：55-60.