全国免费服务热线:
联系电话:
E-mail : admin@admin.com
联系地址:
当前位置:主页 > 极速体育app >

极速体育app

机器学习可以帮助风险投资?

时间:2020-01-04 09:15
1引言
近年来,为了机器学习,尤其是学习人工智能的代表(AI)的深度得到了长足的发展,机器学习和人工智能已成为一个高频词出现在街头。在“AI投资夸大”在这篇文章中,我们分析了在二级市场所面临的机器学习困难的原因。今天我们就来看看创业投资(风险投资),看看机器学习可以在一级市场上的差异。
从写这篇文章的动机,我最近读MIT亨特和扎曼(2017)的论文。本文提出了一种选择优秀的早期创业公司的定量分析的框架,为参数估计使用的机器学习算法,构建最优投资组合,从而挑选出那些初创公司是最有可能成功(成功的标准是由于投资者对风险公司上市或者被收购和退出)。
因为文章是新的(2017年),并应用到一个相对较新的场景机器学习,清爽阅读,最好是把它介绍给公众关注的少数合作伙伴,拓宽了大家的视野。最重要的是,它单挑初创公司的样本退出了成功率,以惊人的60%!
纸张本身是非常技术性的,因为一些建模的细节,我也创作电子邮件通信,以保证文章传达的内容的正确理解。本文将涉及避免过大的数学公式(需要少量),但会毫不犹豫的空间,努力把重点放在分析框架 - 包括如何构建功能,如何解决参数化建模,以及选择什么样的目标函数 - - 解释。最后,关于这一主题的思考。
引入这个框架,相对于先来看看在二级市场之前,风险投资为什么更适合于机器学习。
2创投是更适合的机器学习
2016年,AlphaGo无可争议的优势超过李世石的; 2017年是其一般风卷残云战胜各路洁净柯代表中国玩家的升级版。在AI胜利的领域去给了我们很大的启发,适合的机器学习来解决问题应该包括以下三个属性:
信息界限清楚,有限状态;
所有的信息完全公开,透明;
有一个明确的结果标准。
让我们看看风险投资,如果满足这三个条件。据百度百科,风险投资的定义如下:
风险投资的初创企业的主要点是提供资金支持和融资获得所在公司的股票。风险投资公司是一家专业的投资公司,技术和财务相关的知识和经验,被一群人组合,通过直接股权投资方式投资于那些谁需要钱(投资公司)提供资金。大多数公司的初创企业还是非上市公司不经营的投资公司的目的只有知识和经验,提供资金和专业知识来帮助所投资的公司,以获得更大的利润为目的的风险投资,它是追求职业高风险,高回报的长期利润。
在一个创业公司融资的过程中,车轮通常分为种子(种子),A轮,B轮,......,F轮(F不一般IPO之前超过轮),最后是IPO。撤回IPO市场的投资者无疑会带来最大的利益;在上市无望的情况下,也获得退出的好方法。根据上述定义,风险投资的手段有前途的早期阶段的创业公司,目的是为投资者谋取退出超高额回报。
从机器学习问题的角度来看,我们需要挖掘创业公司有公司的特点终于可以带来丰厚的报酬之间的关系为投资者:Y = F(X),也就是说,答案是“是什么样的麒麟公司可以在未来成为“这个问题(X代表特征向量,Y是否代表这个孩子带来丰厚的回报)。这种培训模式是一种典型的监督学习问题。更重要的是,风险投资更好地满足上述三个条件:
初创公司之所以能受到以下几个方面成功概率高:出口行业无论是在哪个行业无论是产品的核心竞争力,无论是优秀的创业团队,如果有著名的早期投资人的支持。与二级市场投资相比,风险投资界的问题是比较清楚的和有限的状态。
关于团队的启动和融资数据路径,ALT