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「人工智能期货机器人」期货人工智能交易软件

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人工智能期货机器人:期货人工智能交易软件

你是指程序化交易软件把 比较多的 文化 易盛 tb等都有 主要是你自己要有思想 交易逻辑

人工智能期货机器人:期货能实现人工智能吗

不能

人工智能期货机器人:人工智能出现在金融领域,股票,期货等市场,是人工智能间的博弈还是人智能辅助人类?

这个问题很好哩。 人工智能在金融领域的应用范围很广,包括风控,客户挖掘等等... 在不同的应用场景下,人工智能与人工智能之间,人工智能与人之间有辅助、有博弈。。

人工智能期货机器人:请问目前股票/期货方面有没有基于AI或人工智能的量化网站或工具么?

文因互联,聚宽量化………很多的,还有很多不出名的创业公司在这条路上………

人工智能期货机器人:期货分析软件哪个好 益发期货分析指导软件

股票软件一样的

人工智能期货机器人:假设用人工智能炒期货的话,能否

你说的是程序化交易。不过目前国内还没有一套成熟的系统。因为期货行情会不定时的改变走势。能及时顺应变化的程序化交易系统很少。

人工智能期货机器人:益发期货分析指导软件怎么样

用AlphaGo背后的人工智能做金融投资 金融人工智能的浪潮已来 近年来,伴随着大数据和机器学习技术的兴起,人工智能技术被大规模地应用在许多工业领域,并在一些领域(搜索引擎、个性化推荐、智能客服等)取得了良好的效果。Google去年展示的围棋AIAlphaGo,击败了目前人类最优秀的围棋大师。这标志着人工智能技术日趋成熟,具备在一些高智力行业取代人类专家的能力。 在众多行业中,金融投资领域无疑是最有价值又充满挑战性的人工智能应用场景。然而两个行业间存在着一定的技术壁垒——大多数金融从业者不熟悉人工智能技术,正如大部分人工智能专家们不了解金融市场。为了帮助人工智能领域和金融行业更好的互通和合作,这篇文章将介绍我们在金融投资领域运用人工智能方法的一些经验和思考。 在海外发达国家(美国、英国),人工智能与金融投资已经非常紧密地结合并取得了良好的成效。一些新兴的人工智能投资机构的崛起,证明了人工智能方法在金融市场的巨大潜力。比如著名的大奖章基金在2008年金融危机时,通过成功的预测风险,避免了投资者的重大损失,并保持连续多年资产的稳定增长。2017年5月,摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略:机器学习和其它投资数据分析方法(BigData and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach toInvesting)》的报告,对人工智能和对金融领域的影响进行了全面的阐述。报告指出人工智能量化技术将成为未来金融业的主流方法,帮助投资者处理、分析、理解数据,指导投资决策。一个优秀的金融投资机构,必须发展人工智能投资系统,以适应金融数据化、智能化时代的到来。 金融投资如何应用人工智能 下面我们将具体介绍人工智能是如何在金融领域发挥作用,帮助投资者做出更好的投资决策。为了易于读者理解,我们先介绍一些基本的机器学习概念,也就是人工智能背后的算法,并简单说明他们如何与金融投资相联系。通过合理运用机器学习技术,投资者们有能力开发出与人类专家水平相当甚至更好的投资决策系统,称之为人工智能投资系统。 什么是机器学习:机器学习是通过一系列算法,挖掘出历史数据中我们关心的规律的技术手段,并期望挖掘出的规律,能帮助我们对未来数据做出正确的预测。 金融领域的机器学习:在金融领域,从业者们其实也做着同样的工作。以计划长期持有某只股票为例,分析师们一般会关注公司的基本面信息、财务状况和发展规划等因素,从而对公司的未来运营状况做出预测,并决定是否投资。如果我们将公司的信息量化成各种数据因子,将预测目标改为公司的未来发展趋势、风险情况,则整个问题可以通过机器学习方法解决,获得可靠的预测,并指导投资行为。 因此,借助机器学习的手段,打造一个人工智能系统来分析金融市场是一个直接而自然的想法。随之而来的问题是,机器学习能否与有经验的分析师竞争呢?就欧美国家的市场经验来看,机器学习方法在某些方面确实是比人工决策更为出色。例如上文提到的文艺复兴基金和著名的DEShaw基金,都是人工智能在金融投资领域成功落地的案例,是近年来金融投资领域的领头羊。下图汇总了一些使用人工智能技术的知名量化投资机构和平台,以及他们专注的具体方向。可以看到,金融AI技术被广泛的应用在金融投资的各个环节之中,并带来了一些新的机遇。对某个应用方向具体感兴趣的读者可以查找相关资料做进一步的了解。 具体来说,相比如传统投资方式,基于人工智能的量化投资理念有如下几个方面的优势: 1.相比于传统分析,机器学习方法可以处理更多的输入信息,能够考虑的信息面更全,信息量更大,可以达到的效果上限更高。从效率上说,人工智能方法可以同时考虑整个市场,从中选出更多的优质股票,分散投资风险,提供稳定的投资回报,并容纳更大量的资金。 2.人工智能算法会量化整个投资过程中的变量,做出更精准高效的投资决策。例如对于一个上市公司,投资者关心公司每个信息因子和未来长期股价的相关性。哪些因子对长期受益更重要?未来上涨的概率是多少?最大投资回撤是多少?这些问题都可以通过算法和回测获得答案。 3.近年来伴随着深度学习算法的快速发展,一些重要但之前不易获取的非结构性信息可以被算法分析得到,从而提高投资效率。其中文字类和图像类信息是传统金融信息的重要补充。借助于深度学习和自然语言处理技术,新闻、舆论、图像信息可以被加工成用于构建人工智能的模型特征,轻松使用于投资决策中。欧美的一些发达投资机构早已成立专门的部门对社交媒体进行分析,从而判断一个企业的流行程度和受众群体等信息,甚至通过这些信息对关注公司的未来财报进行预测,以占得投资先机。 4.从金融交易角度,人工智能算法带来的一个巨大的优势是在决策中可以回避人性弱点,例如性格、情感、害怕失败等因素,始终保持客观的态度。对于普通投资者,市场的波动或多或少会影响人的情绪,进而影响之后的投资决策。

人工智能期货机器人:要是机器学习和人工智能能实用,那用于股票市场预测,岂不是人人股神?

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人工智能期货机器人:金融学及金融从业者如何应对人工智能和大数据?

有时候我们也会很担心,未来会不会被机器人打碎饭碗。

在人工智能按照科幻电影里的出场方式介入金融市场之前,我们总是充满期盼、也充满了忧虑。这种不安全感,源自于我们对自身工作里很常见一些缺点的洞察。

a.交易员的自我情绪管理。我特别想将这点作为首要元素考虑,因为我的理解里人工智能和人类最大的区别在于前者并没有人类天然的情绪和心理感知。我记得我们学堂的学员,经历一段接近2周的大行情期间,面对起起落落、升升跌跌的价格,看到自己的钱在账户上一会儿变多、一会儿变少,内心都是一直在挣扎“要不要现在平仓”。估计变成人工智能操作交易的时候,应该会非常坚定地按照预期的止盈止损点位操作吧。“人性的弱点”,我想人工智能会很有针对性地克服。

包括股票投资、贵金属投资或者大宗期货,我想特别是到高门槛交易的市场里,人工智能应该会备受投资者青睐。

但是这样一来,市场的参与者就会完全变成理性投资者,也很难想象一帮机器人参与的市场会是怎么样的变化。或许所有我们现在在交易分析、技术分析的模型都会在那时候的市场上实现,变得非常工整的走向、趋势。但是人工智能还是会代表人类意志的吧?

b.数据理解。像最近法国大选,团队没日没夜都在研究选举的走向。但是人类始终没有办法量化评估,法国大选在多少具体的概率上、对黄金走势有多少具体幅度在哪个走向上的影响。我想人工智能应该有充分的数据理解能力,比如说法国大选勒庞胜出的概率是63%、会在所有事件中对金价站上1290美元有22%的贡献概率,那么在整体建仓比例可以控制在xx%…… 假如我们对世界的理解都拥有了数据化的支持,那么事实真的会按照预期剧本发生吗?

c.博弈。一个充分完整的市场总是由许多持不同预期的参与者组成,这个集合构成了目前人类无法理解的无限多组的博弈。假如人工智能能够理解数据、能够作出基于数据学习的理性判断,那么市场的博弈是否会演变成两种主要单边力量的博弈?

借用攻壳机动队的开场字幕:

如果我们信奉的神,还有我们追逐的希望,只不过是科学的量化,那么我们的爱,是否也将科学化呢?

比起应对,我想我们现在、这一代人更加应该花时间思考的,是我们需要人工智能实现什么。

p.s

我不是科学家,只是一个金融从业者。


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微信公众号:bowenthink

人工智能期货机器人:蚂蚁金服的人工智能部,相比于msra、idl等实力怎么样?未来发展怎么样?

在金融领域,是极端迫切需要人工智能,蚂蚁可能做如下:
1、在T+0的高频交易,主流是机器代替人工做自动化交易~面对金钱再冷静的人都会由于诱惑而不能及时止盈止损,但是机器人可以做到。
2、大数据征信、包括风险控制,也需要人工智能,风险评级、借款人的用户画像都会比一般的互联网应用复杂很多。
3、更加智能的人脸识别、活体检测,帮忙金融机构做远程开户(除了银行I类账号不行)。
4、给金融机构输出AI能力,金融机构的研发能力很薄弱。按资产分类:股票、股指期货、信贷等。
5、智能投顾方面,暂时还不需要人工智能,由于国内的投资者更喜欢face 2 face交流,而且普通投资者可投的产品不多。但是,AI会从客服做起来,慢慢接手部分投顾的工作,现在的投顾投资信息除了自己挖掘还会通过研报和分析师提供,AI投顾会共享部分核心数据然后再分级输出。

需要尽调的业务,终究还是需要人来做。
欢迎补充。
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