演算法交易員會賺錢的人工智慧

❶ 紐約交易員被大量人工智慧代替嗎

沒有影響交易員不是幾秒鍾套利交易。今天的市場和昨天的市場不一樣每天市場都是不一樣的所謂的人工智慧不過是演算法交易。

❷ 在2020年機器人代替人類，人真的會失業嗎

這樣的擔心是多餘的。不要說大批取代，就是全部取代也沒什麼好擔心的。主要有以下幾點原因：機器的生產效率更高，創造的物質財富越多，政府就會給越多不能勝任相應工作的救濟也就越多，最終無非是在物質上，機器人養活人類——現在其實已經有雛形了，你穿的衣服吃的東西早就不是一針一線縫出來，面朝黃土背朝天干出來的了，社會化大生產和機械耕作在很多發達國家早就普及了——重復無價值的勞動本身就應該被替代。即使你沒有操作AI的能力，AI也會養活你的。有些東西AI永遠無法替代：藝術家，好的廚師，音樂家，作家，演算法程序員，獨立交易員，畫家，攝影師，手工工匠……凡是跟精神文明有關需要獨立思考的職業都不會被替代，因為AI沒有創新能力，沒有思考能力，只有通過大數據學習的能力。除非強AI出現，能夠自我編程，並根據千變萬化的情況自動用千變萬化的程序闡釋——這本身很難實現，因為人類至今對於意識思考的產生了解的還不多。

❸ 期貨程序化交易真能掙錢嗎

程序化交易可以賺錢，但有三個關鍵因素。
市場上做量化的人很多，但能長期下來穩定盈利的策略也不是菜市場的白菜，遍地都是。量化策略可以簡單分成三類，趨勢跟蹤策略，波段策略，高頻策略。
第一，取決於策略模型的適應性。真正優秀的高頻策略，目前很難在市場上面找到，加上研發成本巨大，基本都被各大基金公司壟斷。換句話，現在市場上能找到的高頻策略，要麼有缺陷，要麼是市場上的一些有心人設計的圈套，目的肯定是盯著你的手續費。至於波段策略，開發起來相對簡單，策略針對的是某一類行情，適應性有限。能否盈利，和盈利多少和行情關系巨大，真正能夠長期下來穩定盈利的也是極少，多數人不捨得分享，市場中能夠找到的波段策略，多數屬於適應部分行情的。最後一類是趨勢跟蹤策略，起源道氏理論，經過多代人的驗證，是一種簡單有效性的策略。長期跟蹤下來能夠賺錢的趨勢策略不再少數，但收益率有限，遇到震盪行情盈利會有一定回撤。
第二，取決於交易員的心態，分析水平。成熟的交易員不會迷戀量化策略，知道量化只是一個工具，只是一個支持下單的交易軟體。會去仔細了解策略的優勢和缺點，分析策略適合的行情，找出策略不適合行情。分析出因為不可控因素出現的正常回撤是多少，分析出行情適合的時候能有多少盈利。最後通盤布局，制定出策略使用的具體方法細節等。交易員的心態能夠影響交易員的干涉策略的頻率，能不能執行好量化策略的具體使用方案。例如，啟動策略的時間，關閉時間，什麼情況下手動干預，添加止盈止損，或者會不會把該出局的單子提前手動出局，該要止損的單子，沒有讓量化程序自動止損等等。
第三，取決於風險控制。量化程序化交易雖然可以減輕情緒對交易的影響，但並不能降低投資的風險。一個優秀的交易會制定合理風控措施，比如調整賬號資金，調整下單手數，以及定下終止使用策略的紅線，盈利後何時推出策略等

❹ 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

❺ 外匯自動化交易軟體（系統）真能幫你賺錢嗎

市面上能穩定盈利的EA較少，並且EA不是適合所有行情，部分行情可能跑起來很順，所以要人為的去篩選合適的行情去運行EA

❻ 股票交易員 會被人工智慧取代嗎

從科技發展的角度看，一定會，但普通水平的交易員會被先取代，高水平的暫時不會受到威脅。
這些年程序化交易越來越發達，市場上相當大比例的成交量都是計算機完成的，美國市場上據說超過一半。
傳統程序化交易仍然需要人來制定交易規則，實際上僅僅起到一個執行者的作用，人的作用是不可或缺的。
但這幾年基於深度學習的人工智慧交易程序已經在開發，近期已經聽說在美國已經有這種系統進入市場開始試運行。
我預期未來十年左右就會有大量人工智慧交易員進入市場，佔有相當大的比例，水平一般的交易員將被淘汰，但人工智慧的缺陷很多，高水平的人類專家會更加重要，徹底淘汰人類暫時還遙遙無期，

❼ 人工智慧應該如何盈利

第一原則——可控原則。可控原則是指，我們所發明出的人工智慧產品，無論是弱人工智慧、強人工智慧或是超人工智慧，都必須是可控制，必須能夠完能全被人類所控制，如果做不到這一點，我們就不能把它製造出來，這一點是至關重要的，事實上，人類的其它任何發明也都應該遵循這一則，比如，飛機、汽車、電燈、原子彈等各種產品都是可控的，如果汽車開出後無法控制，不能停止下來，那將是非常危險的，這樣的產品不能投入使用的。

另外，在簡單邏輯判斷方面，計算機也已遠遠超過了人腦，因為它的邏輯判斷速度遠快於人腦，可見，計算機有這樣一個特點：在智力能力方面，人類教會它們哪一方面的能力，它們就能在哪項能力方面遠超人腦，將來如果我們能教會

❽ 演算法交易員 的工作內容是怎樣的

Algo Trader很少直接手動下單交易，通常是使用編寫的程序來執行自己的交易策略。

這類名詞在業界沒有統一的定義，為避免誤導，我們這里只討論高頻交易范疇或者更准確一點是低延遲交易的Algo Trader，而不討論通過量化方法進行的日內少量甚至日間交易的交易員。在這個范疇之內我們不再區分Quant Trader和Algo Trader。對應的，傳統交易員或者說Manual Trader范圍，也有一些是進行日間多次交易的交易員，比如國內期貨界有所謂炒單和炒手的概念。

Algo Trader或者Quant Trader工作的特點通常是：

花大量時間處理數據
他們的工作根據風格不同，或者會把更多時間放在看盤尋找靈感，或是使用數學工具從中挖掘出有意義的信息來繼續研究。不管比例如何，他們都同樣會花大量時間將自己的看法和結論在歷史數據中進行檢驗，而手動交易者則較少的進行有意識和系統性的數據檢驗。

更多的團隊合作
對於高頻交易來說，交易系統的低延遲十分重要，所以交易系統的執行部分通常由低延遲開發者進行開發，交易員只負責核心的策略部分的開發。有一些交易者甚至會配備所謂的Quant Developer來負責實現核心策略的開發，而讓自己騰出更多的時間做研究。相比而言，傳統交易員更容易單打獨斗。

承擔的心理壓力較低
由於低延遲交易次數多，持倉時間短，通常他們所面對的風險是明顯小於手動交易員的。要麼好長時間做不出一個好的策略，要麼做出來則穩定賺錢。而手動交易員則更容易面對盈利和虧損的起伏，需要較長時間的鍛煉才能在心理上入門，而即使在很有經驗之後，仍然要面對明顯更大的心理壓力。當然承擔風險也使得運氣好時，手動交易員中更容易出現「明星交易員」，在技能和運氣的雙重作用下拿走大額獎金。

交易文化不同
最後，上面所說的區別會衍生一些工作文化的區別。手動交易員由於工作壓力較大，通常會形成一種釋放性的文化，他們通過外向性的社交來維持一個好的自信從而抵禦較大的精神壓力。而量化交易員圈則比較少形成外向性社交文化，而通常較為智力導向，傾向於內在審視。

❾ 未來人工智慧（AI）會替代人類的那些工作

因人工智慧（AI）發展而產生的工作替代，我們認為應該從產業角度去做一個理性、客觀的分析。

其一，產業應用不像學術界或輿論界，在理論或者設想層面成立即可，而是要求技術應用能夠切實的被完成，這是所有探討的基礎和核心；

其二，產業界是十分精明的。整個技術落實到產業層面後所優先考慮的問題應該是，這個實際應用的性價比有多高。

因此，我們得出結論——最後被人工智慧替代的工種一定是在現有AI的演算法之下人工智慧能做得比較不錯，且性價比高（人力成本高而使用AI成本很低）的工作。

針對這個結論，我們從三個維度來具體分析。

1、人工成本十分高昂的工作。

這里特質一些重復性比較強且經濟價值相對沒有那麼低的工作，這里最典型的案例是同聲傳譯。

首先，同聲傳譯本身就是一個高價值、高人力成本的工作，而在人工智慧介入之後，其使用成本將變得非常低廉。這是因為「機器傳譯」本質上是一個軟體服務，它最後會基本消解邊際效益。

其二，目前的人工智慧「語音識別」技術已經達到了商用的水平。伴隨現在機器自動發音技術的持續發展，機器翻譯日臻成熟，已經有很多創業團隊突破了原先「文本到文本」的簡單技術手段，進而升級到「語音到語音」的端到端翻譯技術。雖然當下的技術還只能應對日常會話水平的同聲傳譯，但是按照現行研發的進度和趨向，機器翻譯將不斷優化細節問題，進一步降低語言的容錯率，擴展更多語種和應用，最終發展到精準同傳的程度，使溝通無障礙成為可能。

2、規模的效應十分明顯的工作。

與上述可見人工成本巨大的工作不同，有些工作雖然單一工作人員成本很低，但是本身技術含量很低且規模化效應很強，替代的技術應用方式本身成本也不高。比如，餐廳里的傳菜員和洗碗工是一個十分龐大的群體，隨著人工智慧的發展（比如自動洗碗機），在不遠的未來，他們也很有可能被替代掉；再比如商超里的收銀員，甚至最後替代這一職能的都不會是人工智慧含量很高的解決方案，說不定只是一套常規的企業服務技術，但是因為規模化效應強，大家總會本著提高效率的意圖想方設法去進行替代。再往上說一點，人工智慧的「圖像處理」技術日漸精進，使得其在醫療領域已經開始有所作為，比如，幫助醫生去做輔助診斷，於是，醫院中一些專職的助理醫生有可能被替代，還有在自主巡航機器人的發展達到一定階段後，未來很多地方的安保人員也可能會被替代。這些不僅值得，而且還是我們能看得到的。

3、對技術安全性和穩定性要求比較高的工作。

雖然這些工作本身的人力成本投入或規模屬性沒有那麼明顯，但是這些工作對從業人員的安全性保障要求很高。這些工作所對應的是嚴肅的隱性成本，故此我們應該從使用技術本身的屬性出發去考量。

❿ 金融交易員如何學習人工智慧

反復的看了你的問題幾遍，我認為可以編寫軟體識別圖片你所說的要求

比如

第一步：導入數據

第二部：設定匹配特徵

第三步：計算匹配資料庫種的大體符合此特徵的所有數據

這個就涉及到編程的東西了，建議你找人做軟體。

你這個問題市面上應該會有已經很成熟的軟體，你可以找找看。

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人工智慧可以看這里