📧公众号：人工智能与量化投资
🚫特别声明：创作不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。
量化金融中什么是自然语言处理？什么是统计套利？什么是监督学习技术？什么是期权调整价差？ 有关此类问题，在量化金融的面试中经常被问到，上几篇文章：
量化面试:常问量化金融50大问题解答(一)
量化面试:常问量化金融50大问题解答(二)
量化面试:常问量化金融50大问题解答(三)
量化面试:常问量化金融50大问题解答(四)
量化面试:常问量化金融50大问题解答(五)
量化面试:常问量化金融50大问题解答(六)
量化面试:常问量化金融50大问题解答(七)
每篇给大家提供了5个常问的面试题，小编计划每篇文章写5个量化面试题，将量化金融面试中最常问的 50 个问题以及参考答案一一呈现给大家，敬请期待吧！
问题36. 什么是自然语言处理？
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个领域，专注于计算机和人类语言之间的交互。它涉及算法和模型的开发，使计算机能够以有意义和有用的方式理解、解释和生成人类语言。在量化金融中，NLP 用于从文本数据源（例如新闻文章、财务报告、社交媒体帖子和监管文件）中提取见解和信息。它依赖于各种技术，例如文本预处理、标记化、词性标记、命名实体识别、情感分析、主题建模以及用于分类或回归任务的机器学习算法。
以下是 NLP 在量化金融中的一些应用：
情绪分析：NLP 技术用于分析财经新闻和社交媒体数据中表达的情绪。通过评估市场参与者的情绪，情绪分析可以洞察市场情绪并帮助预测市场走势。积极或消极情绪可以用作交易策略或风险管理的定量模型的特征。
新闻分析和事件检测：NLP 能够从新闻文章和其他文本源中提取关键信息。它可以帮助识别重要事件，例如并购、收益公告或监管变化。通过处理新闻数据，NLP 算法可以生成交易策略的信号或触发器，并帮助了解新闻对金融市场的影响。
文本数据挖掘：NLP 技术有助于挖掘大量文本数据的模式、关系和见解。通过分析财务报告、研究文章和市场评论，NLP 算法可以发现隐藏信息、检测异常或识别可能影响投资决策或风险评估的模式。
信息提取：NLP算法用于从非结构化文本数据中提取结构化信息。这包括从财务报告、SEC 文件或新闻文章中提取公司名称、财务数据、日期或其他相关信息等关键实体。提取的信息可用于定量分析、构建财务模型或风险评估。
问答系统：采用 NLP 技术来开发问答系统，该系统可以理解并响应有关金融数据、市场趋势或特定投资的自然语言查询。这些系统使用户能够快速访问相关信息并促进决策过程。
通过利用 NLP，量化金融从业者可以从非结构化文本数据中获得见解，用文本信息增强量化模型，并做出更明智的投资决策。 NLP 补充了传统的定量技术，有助于弥合非结构化数据和定量分析之间的差距。
问题37.什么是期权调整价差？
期权调整价差（Option Adjusted Spread，OAS）是一种用于衡量公司债券相对价值的指标。它是通过将债券的到期收益率减去伦敦银行间同业拆借利率（LIBOR）来计算的。LIBOR是全球银行间借贷利率的平均值，通常用于确定债券的融资成本。
期权调整价差减去与债券特性相同的衍生品期权的溢价，即为调整后的股息率。如果调整后的股息率是正数，则意味着投资者愿意为该债券支付额外的费用，因为他们相信该债券的预期回报率高于市场利率。相反，如果调整后的股息率为负数，则意味着投资者认为该债券的价值被低估了。
期权调整价差可以用来比较具有相同行权价格和到期日的不同期权之间的相对价值。
问题38. 什么是买卖权平价关系？
买卖权平价关系是期权定价理论中的一个基本概念，它建立了具有相同标的资产、执行价格和到期日的看涨期权和看跌期权价格之间的关系。它基于以下原则：看涨期权的价值加上执行价格的现值等于看跌期权的价值加上标的资产的当前价格。
买卖权平价关系方程可以表示如下： C + PV(K) = P + S 条件： C：是看涨期权的价格 PV(K) ：是执行价格 (K) 贴现到当前时间的现值 P：是看跌期权的价格 S：是标的资产的当前价格
买卖权平价关系方程在无套利和有效市场的假设下成立。这意味着具有相同执行价格和到期日的多头看涨期权和空头看跌期权的组合应具有与持有标的资产相同的价值。
买卖权平价关系在期权交易和风险管理中具有多种含义和应用。它允许根据其他期权和标的资产的价格确定期权的理论价格。任何偏离买卖权平价关系的行为都可能产生套利机会，交易者可以通过执行组合交易来利用错误定价来赚取无风险利润。买卖权平价关系也用于期权定价模型，例如布莱克-斯科尔斯模型，因为它提供了模型假设和输出的一致性检查。对于期权交易者和分析师来说，这是一个基本概念，帮助他们评估期权的公允价值并构建对冲或交易策略。
然而，值得注意的是，买卖权平价关系假设理想的市场条件，包括没有交易成本、没有卖空限制、没有股息支付以及没有市场摩擦。偏离这些假设或市场不完善的存在可能导致暂时违反买卖权平价关系。交易者密切监视此类偏差，并利用潜在的套利机会来恢复平衡。
问题39.什么是统计套利?
统计套利是量化金融中流行的量化交易策略。它涉及利用相关证券或金融工具之间的预期统计关系的定价差异或偏差。
统计套利的基本前提是，证券之间的某些关系往往会随着时间的推移恢复到其平均值或表现出可预测的模式。量化开发人员开发数学模型和算法来识别这些关系并估计所涉及证券的预期行为。
以下是统计套利如何运作的快速概述：
货币对选择：量化分析师选择他们认为具有统计关系的一对（或有时是一组）相关证券。这种关系可以基于历史价格模式、相关性分析或基本特征等因素。
模型开发：开发定量模型来估计所选证券对的预期行为。该模型可以基于统计技术、时间序列分析、机器学习算法或其他定量方法。
偏差检测：模型持续监控所选证券的价格或其他相关指标。当检测到与预期关系的偏差时，就会生成交易信号。偏差可以通过统计指标（例如 z 分数、移动平均值或其他定量指标）来测量。
交易执行：当生成交易信号时，策略会触发交易，从预期的价格趋同或发散中获利。该策略可以涉及购买一种证券并同时出售该对证券中的另一种，旨在捕捉价格差异。
风险管理：与任何交易策略一样，风险管理至关重要。统计套利策略通常采用风险控制，例如止损单、头寸规模规则和投资组合多元化，来管理潜在的下行风险。
值得注意的是，统计套利策略通常是通过高速交易系统执行的，并且依赖于实时处理大量数据的能力。宽客不断完善他们的模型和策略，以适应不断变化的市场条件并在竞争中保持领先地位。这些策略可应用于各种金融工具，例如股票、期货、期权或货币。
问题39.什么是监督学习技术?
监督学习技术是一类机器学习算法，它从标记的训练数据中学习以进行预测或对新的、未见过的数据点进行分类。在监督学习中，算法提供输入输出对，其中输入数据附有相应的标签或目标值。
以下是一些常用的监督学习技术：
回归：回归算法用于预测连续数值。该算法学习输入变量和连续目标变量之间的关系以进行预测。示例包括线性回归、决策树、随机森林和支持向量回归 (SVR)。
分类：分类算法用于根据训练数据将分类标签或类成员资格分配给新实例。该算法学习训练数据中的模式和关系以对新数据点进行分类。流行的分类算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯和支持向量机 (SVM)。
集成方法：集成方法结合多个基础模型以做出更准确的预测。他们通过汇总各个模型的预测来利用群体的智慧。集成方法的示例包括 Bagging（例如随机森林）、Boosting（例如 AdaBoost、梯度增强机）和 Stacking。
神经网络：神经网络是一类受人脑结构和功能启发的模型。它们由组织成层的互连节点（神经元）组成。神经网络对于复杂关系建模功能强大，可用于图像识别、自然语言处理和时间序列分析等应用。
基于实例的学习：基于实例的学习，也称为惰性学习，侧重于存储和检索训练实例以进行预测。 k-近邻 (k-NN) 等算法通过在训练数据中查找 k 个近邻来对新实例进行分类。
监督学习技术用于预测股票价格和情绪分析等任务。为了有效地应用监督学习，拥有高质量的标记训练数据、正确地预处理数据、选择适当的特征并调整算法的超参数非常重要。此外，定期的模型评估和验证对于确保模型的准确性和泛化性能至关重要。
最后欢迎大家点赞、收藏、评论，转发！
欢迎大家关注我的微信公众号！终身学习者🦉，爱折腾的程序猿攻城狮🦁️，与你共同认知成长，探索世界🗺️!
微信搜索：人工智能与量化投资
