AlphaGo 的数据算法,能否用来分析银行信贷企业的各项数据,然后得出关键指标和权重?
2016-03-14数码
更新:这篇答案有一点过时了,大体框架和想法供参考。
以前做过一些机器学习的东西,主要是经济类的,因为当时不太确定数据背后的结构和内在规律,同时又想数据可视化,所以用了SOM (Self-organizing Map, unsupervised)这些基本的机器学习方法,结果确实很有启发性。部分分析与截图可参考:从事经济、金融工作的人都是通过什么渠道获得数据资源,运用什么软件来分析行业状态和经济走势的? - 钱粮胡同的回答
背景:
法兰克福某行做Portfolio Management,工作上跟各类经济,行业,企业等数据打交道,再之前做过企业评级和信贷业务,所以时不时就会想把机器学习的一些东西应用到工作上。当然,银行里这些略有创新/ 实践的想法基本都会被上面打回来,图样图森破。
讨论部分:
跑题了,直接讨论下可行性:其实这方面国内国外都有一些研究文献(针对中小企业信用评级/违约概率预测),主要是利用比较传统的multi-layer back-propagation neural networks, 用已知结果的样本反复培训,再用另一部分样本做实测,防止overfitting等等,我也做过一些。下图是个基本原理,摘自网络(TeX - LaTeX Stack Exchange):