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江湖车侠|| 万字长文，统计学家范剑青：把 AI 学习金融，变为现实( 九 )


投资的效果是什么？黑线是我们刚刚画的long-shortequal-weighted表现 。 黄线是SP500 ， 要低很多 。 仔细看L-S的return ， Sharperatios(SR)是4.29 ， averagereturn大概是33% ， 用Fama-French5个因子加上momentumfactor（FF5+MOM）的风险调整后的alphas大概是32 ， 而且汇报与这些风险因子几乎无关 。
比较Dictionary方法与RavenPack ， 我们的方法更有效 。
下图是SpeedofNewsAssimilation ， 如果你投得太晚 ， 新闻的价值很快就没有了 。
总结如下：
现场提问环节IEEEFellow王强：在深度学习里使用监督或者半监督的模型 ， 我也可以看到lowest数据或是非lowest数据 ， 您觉得PCA方式跟深度学习的方式 ， 哪个更好用？
范剑青：这个提问很好 。 PCA本身是线性的因子学习 。 做PCA的目的是想将相关的变量的共性跟特性分开 。 对于很相关的变量 ， 例如刚才把131个变量直接放在机器学习里 ， 可能会包含太大的相关 。
我们主要想讲的是PCA将共性和个性分开 ， 可以把136个变量放到深度学习里 。 深度学习可以作为很好的预测方式 ， 但是如果变量很大相关的话 ， 可能预测效果并不好 。 PCA要学习的东西跟深度学习要学习的不完全一样 ， 可以互补 。
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