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NLP用新聞情緒測美股 科大生奪獎

By on March 5, 2021

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

科大團隊AlphaGo奪得比賽「最佳策略設計」首位及「最佳回報」第三名;圖為(左起)李梓鋒、葉晉瑋、趙康輝及黃德熙。(受訪者提供圖片)

科大團隊AlphaGo奪得比賽「最佳策略設計」首位及「最佳回報」第三名;圖為(左起)李梓鋒、葉晉瑋、趙康輝及黃德熙。(受訪者提供圖片)

由IBM、瑭明資本等贊助,Algogene、Finbot及Contrendian聯合舉辦的Algo Trading Challenge 2020/21最近公布賽果。香港科技大學一年級生組成的AlphaGo團隊,把人工智能(AI)自然語言處理(NLP)技術,應用於美國新聞情緒分析,作為納斯特指數投資策略的參考數據,奪得「最佳策略設計」首位及「最佳回報」第三名。

是次比賽分三回合,本港八大院校隊伍於去年11月,先向大會遞交投資方案。第二回合為期兩個月,參賽者須採用大會提供2019年的市場數據,作編程及回測(Backtesting),以驗證技術可行性。成功晉身總決賽隊伍,大會以2020年(新冠肺炎疫情期間)數據驗證技術,從而決定名次。

分辨正負訊息推斷走勢

科大AlphaGo團隊成員葉晉瑋指出,有見美國科技股常受新聞影響,交易價格波動,團隊決定以NLP技術,作文本情感分析(Sentiment Analysis),以AI即時識別新聞文字情緒,究竟屬於正面或負面,預測股市短期價格波動。

AlphaGo主要以NLP技術,分析美國即時新聞的正負面情緒,以預測股市短期價格波動。(受訪者提供圖片)

AlphaGo主要以NLP技術,分析美國即時新聞的正負面情緒,以預測股市短期價格波動。(受訪者提供圖片)

另一成員趙康輝補充,團隊編程後,還須不斷調節何時買入、投入數量等訊號,加上資金運用及風險管理等,過程甚具挑戰性。他坦言,團隊的投資交易知識不及高年級生,惟四人本科分別修讀金融學、市場學、風險管理及商業智能學,故能快速判斷什麼方案較可行。回報方面,AlphaGo於比賽位列第三名,葉晉瑋解釋,這視乎各隊伍選擇哪種交易項目,如做外幣交易,其回報及槓桿比率可能較大。團隊以美股為目標,其策略回報百分比稍遜於人,穩定性卻較優勝。

談及未來發展路向,AlphaGo透露勝出比賽後,主辦方提供技術測試平台,供團隊改善及升級技術。

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