机器智能提供高价值前瞻预测及事件关联影响分析
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独家因子库
前瞻因子挖掘系统
产业知识图谱
数据智能预测系统
事件关联分析系统
经过顶尖学术模型与实战投资优化验证后的独家因子及功能
高质量独家因子
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宏观因子、产业因子、企业因子、金融市场因子等
GDP预测、产业基本面预测、企业营收预测、企业估值测算等
实用高效功能
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先进技术与前沿学术成果强化后的独家因子及独家功能具备显著有效性与实用性,可以真正帮助用户“跑赢大盘“。目前已经过大规模数据试验及测试封装的高价值因子包括预期超额收益收益率(周、月、年)、机器可投度(机器智能综合诊断评估)、基本面指数、财报可信度、机器形态识别、量价综合因子、专业资金综合因子,多因子推荐可以获得远超平均的胜率和超额收益率。XrayBot智能金融量化实验室持续追踪前沿学术成果及计算技术应用情况,并进行大量模型构建及算法应用试验,根据因子实际市场应用表现优化信号组合及模型框架,保证因子库中的独家因子及独家功能不断增加,效果不断增强。
通过工具化平台,依托高性能计算优化技术,3-5秒内自动化筛选出上市公司经营业绩前瞻指标
前瞻因子对于投资者和企业来说都非常重要,准确且实时更新的前瞻因子可以有效预测企业的业绩,从而为投资者提供逻辑性非常明确的信号,同时,企业也可依据前瞻因子的变化来管理自己的市值,让资本市场更理性地对待企业股票,真正为企业的经营提供稳定优质的资本渠道。XrayBot的前瞻因子挖掘系统利用高性能计算模型在海量宏观数据、产业数据等结构化数据中快速精准地挖掘出企业业绩的前瞻因子,并在找到前瞻因子后实时监测实时更新,前瞻因子的所有变化都将通过逻辑明确的产业知识图谱快速传递到企业经营的每一个链条,从而更精准及时地对企业的经营状况做出判断与预测。
以产业链关系为核心的自动化实体识别与关系提取
从年报、公告、研报、咨讯等文本数据中心进行自动化的以产业链关系为核心的实体识别、关系提取
关键技术:1)适应产业链分析的词库构建2)对源自年报、公告、研报、咨讯等文本内容的准确分词3自动化更新
核心数据:目前产业链知识图谱已有25000余个实体10万个关系,词库中各产业专用词汇30000余个,且不断丰富中
独家算法,远超其他预测模型
通过工具化平台,对高级算法进行工具化开发及改良,使其更适合进行经济、金融类数据分析,得到超过传统线性方法预测结果。通过筛选出的前瞻因子进行智能业绩预测,主要使用的技术是XrayBot独家的R-LSTM(长短期记忆神经网络)算法,该算法能够自动识别并给出最适用于企业业绩拐点发现的参数,不同企业的实际经营环境与经营战略是不一致的,因此每个企业的业绩预测模型也自动给出不同的参数,使得目前XrayBot对于企业业绩预测结果的回测误差可以控制在5%-10%。
基于舆情声量匹配的事件影响评估
通过事件历史舆情声量评估指数级影响 使用了声量影响匹配算法规则、图推理算法、知识图谱强逻辑支撑三个核心技术,实现能泛化的历史三重声量影响的良好匹配。主要由两大步骤实现:第一,声量匹配。高性能计算支撑下,构建声量匹配算法模型,快速完成智能历史声量匹配,寻找可能受到事件影响的行业、板块、大宗商品;第二,关联分析。通过知识图谱快速进行关联分析,评估受事件影响最大的资产标的及关联传导路径,实现事件影响下的快速决策支撑及机会发掘

韭韭投研
全球首款AI量本(量化+基本面)智能投研产品
韭韭投研以实盘稳定跑赢大盘(沪深300)为目标牵引,基于XrayBot机器智能经济神经系统所研发的全球首款AI量本(量化+基本面)智能投研产品,利用前沿技术将投研普惠化,帮助用户克服人性的偏差,减少情绪带来的损失,让每个普通投资者都能受益于人工智能技术强大的生产力转化和客观专业的投研服务。
精选组合
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基本面评估
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财报可信度
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以获得超额收益为目标,分为周度、月度、年度进行每日精选组合呈现,学术级数据实验和实战级模型调优保证能够获得更大的胜率且敢于将长期胜率、收益率结果进行呈现
基于有效性原则通过对数百个基本面因子进行因子暴露实验,最终选定对获得超额收益最有帮助的指标信号,再进行信号组合及模型优化,通过市场数据对模型进行赋权和训练,跟随市场变化动态调整
财报可信度模型以集成学习算法为核心算法,以财务舞弊下的财务指标特征工程为重点突破口,能够在社会舆情及舞弊问题逐渐显性暴露之前发现异常,实现真正意义上的财务避雷
自动化估值
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自动估值模型进行大量高级自预测算法选型及参数试验,选定拐点发现能力强、有周期性波动记忆的算法进行业绩预测输出;并利用有限注意力偏差原理进行估值倍数参数的信号衰减处理;再将历史估值与股价误差作为目标函数,进行估值方法自适应匹配。
专业资金及量价分析
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量价信号组合和专业资金信号组合的构建原理是利用行为金融模型对传统多因子模型进行加强,主要利用的是预期偏差中的代表性偏差、有限注意力偏差以及风险偏好偏差,本质是追涨杀跌的对抗策略,核心的数据实验参数是信号衰减特征及double sort的处理。
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