在金融服務的繁華世界中，市場持續波動，盈利數字就是王道。一家投資公司將目標鎖定在了新聞報道的“字里行間”，借助人工智能為自己助陣，充分利用外界海量的定性信息，仿佛當前市場半路殺出個程咬金。

圖片源自：Lorenzo Cafaro

位于多倫多的Triumph Asset Management（近期重組為Amadeus Investment Partners）正在利用深度學習，在這一領域展開探索。他們每日分析成千上萬的新聞文章，目的是更好地預測市場方向并做出交易決策。

老派做法

多年來，分析師們會分組梳理相關的新聞文章，確定關于特定公司報道的傾向性，并與貿易商溝通，然后在市場上作出回應。

這一過程相當耗時，期間也可能會錯過很多機會，因為分析的文章只是整體中相當有限的一小部分，Triumph數據科學家Andrew Tan如是說。

為適應日益增長的數據需求，公司轉而采用AI。

Tan表示“我們相信通過深度學習，利用其速度和準確性，我們就能改善關于新聞的總體分析和整體工作流程。而這反過來也能帶來更好的效果和整體業績。”

將人工智能作為分析師

使用GPU和CUDA深度神經網絡（cuDNN）庫，Triumph的數據科學家將專有數據庫中的新聞提供給深度學習系統。機器經過訓練，能夠做到每三毫秒解析一篇文章，這樣每天就能處理數十萬篇文章，而這在以前是無法做到的。

系統能夠識別文章中的數百個關鍵詞。一種稱為GloVe的無監督式學習算法為每個關鍵詞賦予了一個數值，系統中的其余模型能夠對其進行解讀和使用。

深度學習系統最終會帶來三個結果：將文章與適當的股票和公司相關聯；對每篇文章進行辨識，給出從積極、中立、到否定的傾向性評分；并評估該新聞影響市場的可能性。

當前時期，各類“假消息”已經能夠滲透傳統新聞圈，而該公司的數據科學家們使用了具體的關鍵詞和可信的新聞源，以提高系統的可靠性。

雖然該系統尚處于初步測試階段，但Tan表示，鑒于人類分析師自身也會對傾向性評分合適與否持不同意見，因此其最初能夠達到76％的準確率也是相當令人鼓舞的。

他表示：“這一系統尚不完美，但我們會在此基礎上再接再厲。”

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