将人工智能纳入传统机构投资的最大挑战之一就是机器决策过程缺乏透明度。 因为如此，基金经理和分析师很难被说服为AI算出的交易策略投入资金。 在 Boosted.ai，我们相信投资始于人，也终于人。 机器输出的景况与输出本身一样重要，这就是为什么我们投入大量资源来解释机器在每次选股背后的想法。 作为使 AI 更易于解释的一部分，我们很高兴地宣布发布 Equity Explorer - 股票探索器。
Introducing Equity Explorer 介绍股票探索器
Equity Explorer 是同类研究工具中的首发者，可让机构投资者充分利用其对资本市场专业知识。 过去，我们通过突出显示推动排名的主要因子和特征来解释选股，而现在我们可以进一步探索。 这个新工具分解了机器评估的不同模式或特征组合，让用户全面了解机器选股的原因。
Equity Explorer Benefits 股票探索器的优势:
- 股票筛选 - 发现产生买入/卖出信号的特征和模式，这些信号可能不会被人眼注意到。
- 市场意识——通过监测形态表现的变化，警惕市场条件的变化。
- 研究 - 轻松找到遵循感兴趣模式的其他股票并发现行业/行业趋势。
股票探索器的使用说明
要使用 Equity Explorer，首先您需要一个与2022年6月以后建成的模型。 为此，请进入您的模型并单击复制到草稿。 一旦你的模型上线，进入排名，看看机器如何对你股票池中的每一只股票进行排名。
滚动浏览排名股票列表并寻找您感兴趣的股票。 您可以展开这只股票，显示推动排名的因子。 如果您想进一步探索，可以单击股票右侧的最后一个选项 Equity Explorer 图标。 点击后，会弹出股票探索器页面。
在这里，您可以看到机器评估的不同模式以及它们产生的买入/卖出信号。 请注意，在机器学习过程中评估了数千种不同的模式，但我们向您展示了相似模式的独特集群，以使信息更易于消化。
路径分析
要深入了解一种路径，请单击查看全部。 在顶部，您可以看到该模式在训练和实时期间的表现。 我们通过超额回报和胜率来衡量绩效。
- Excess Return/超额回报 - 当发现这种模式时，与基准相比，股票平均好坏多少。
- Hit Rate/命中率 - 当这种模式被发现时，它多久会导致超额回报。
在回报率下方，您可以看到形成模式的不同特征以及它们对整体买入/卖出信号的贡献。 您的团队将利用他们的专业知识来评估模式并了解影响您的股票领域的因子和交互。
单击“Securities/股票”选项卡，您可以看到遵循该路径的股票列表。 查看该列表，您可能会发现多只股票属于同样的行业，这表明这种特定路径的风险很高。
监控市场变化
Equity Explorer 的好处之一是通过查看模式异常来反映市场状况的变化。
需要关注的部分：
- 培训和实际期间的超额回报和命中率的巨大变化可能表明市场发生了某些变化，导致某些路径在选股时更有利或更不利。 或许可以考虑调整投资组合对其中一些因子的暴露率。
- 超额收益和买入/卖出信号的差异可能意味着某些作为买入或卖出指标的路径在当前环境中可能不再适用。 当出现负超额回报但机器显示买入或反之亦然时，这是调整模型或投资组合配置的信号。
为了轻松找到其中的一些市场变化，您可以使用主页上的各种排序选项来快速显示这些异常情况。 默认情况下，我们按照机器发现的最有趣的模式进行排序。 另一方面，按超额回报或命中率的绝对增量排序将显示训练期和实时期之间差异最大的模式。
股票探索器（高级模式）
Equity Explorer的另一个视图是高级模式，您可以使用主页上的切换按钮访问它。 该页面最重要的新增内容是 Cluster Signals 和 Instance %。- Cluster Signal/集群信号 - 您看到的模式也可以在其他模式中找到。 Cluster Signal 是包含此特定功能组合的所有模式的总买入/卖出评级。
- Instance/实例 % - 显示有多少股票遵循此模式以及频率。
实时和训练期间的实例百分比差异是一个需要寻找的重要指标，因为它与市场波动直接相关。
更多详情，请联系您的客户经理