算法交易员会赚钱的人工智能

❶ 纽约交易员被大量人工智能代替吗

没有影响交易员不是几秒钟套利交易。今天的市场和昨天的市场不一样每天市场都是不一样的所谓的人工智能不过是算法交易。

❷ 在2020年机器人代替人类，人真的会失业吗

这样的担心是多余的。不要说大批取代，就是全部取代也没什么好担心的。主要有以下几点原因：机器的生产效率更高，创造的物质财富越多，政府就会给越多不能胜任相应工作的救济也就越多，最终无非是在物质上，机器人养活人类——现在其实已经有雏形了，你穿的衣服吃的东西早就不是一针一线缝出来，面朝黄土背朝天干出来的了，社会化大生产和机械耕作在很多发达国家早就普及了——重复无价值的劳动本身就应该被替代。即使你没有操作AI的能力，AI也会养活你的。有些东西AI永远无法替代：艺术家，好的厨师，音乐家，作家，算法程序员，独立交易员，画家，摄影师，手工工匠……凡是跟精神文明有关需要独立思考的职业都不会被替代，因为AI没有创新能力，没有思考能力，只有通过大数据学习的能力。除非强AI出现，能够自我编程，并根据千变万化的情况自动用千变万化的程序阐释——这本身很难实现，因为人类至今对于意识思考的产生了解的还不多。

❸ 期货程序化交易真能挣钱吗

程序化交易可以赚钱，但有三个关键因素。
市场上做量化的人很多，但能长期下来稳定盈利的策略也不是菜市场的白菜，遍地都是。量化策略可以简单分成三类，趋势跟踪策略，波段策略，高频策略。
第一，取决于策略模型的适应性。真正优秀的高频策略，目前很难在市场上面找到，加上研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。换句话，现在市场上能找到的高频策略，要么有缺陷，要么是市场上的一些有心人设计的圈套，目的肯定是盯着你的手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，策略针对的是某一类行情，适应性有限。能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大，真正能够长期下来稳定盈利的也是极少，多数人不舍得分享，市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够赚钱的趋势策略不再少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。
第二，取决于交易员的心态，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体方法细节等。交易员的心态能够影响交易员的干涉策略的频率，能不能执行好量化策略的具体使用方案。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，或者会不会把该出局的单子提前手动出局，该要止损的单子，没有让量化程序自动止损等等。
第三，取决于风险控制。量化程序化交易虽然可以减轻情绪对交易的影响，但并不能降低投资的风险。一个优秀的交易会制定合理风控措施，比如调整账号资金，调整下单手数，以及定下终止使用策略的红线，盈利后何时推出策略等

❹ 金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。
下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。
FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。
下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。
最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。
总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

❺ 外汇自动化交易软件（系统）真能帮你赚钱吗

市面上能稳定盈利的EA较少，并且EA不是适合所有行情，部分行情可能跑起来很顺，所以要人为的去筛选合适的行情去运行EA

❻ 股票交易员 会被人工智能取代吗

从科技发展的角度看，一定会，但普通水平的交易员会被先取代，高水平的暂时不会受到威胁。
这些年程序化交易越来越发达，市场上相当大比例的成交量都是计算机完成的，美国市场上据说超过一半。
传统程序化交易仍然需要人来制定交易规则，实际上仅仅起到一个执行者的作用，人的作用是不可或缺的。
但这几年基于深度学习的人工智能交易程序已经在开发，近期已经听说在美国已经有这种系统进入市场开始试运行。
我预期未来十年左右就会有大量人工智能交易员进入市场，占有相当大的比例，水平一般的交易员将被淘汰，但人工智能的缺陷很多，高水平的人类专家会更加重要，彻底淘汰人类暂时还遥遥无期，

❼ 人工智能应该如何盈利

第一原则——可控原则。可控原则是指，我们所发明出的人工智能产品，无论是弱人工智能、强人工智能或是超人工智能，都必须是可控制，必须能够完能全被人类所控制，如果做不到这一点，我们就不能把它制造出来，这一点是至关重要的，事实上，人类的其它任何发明也都应该遵循这一则，比如，飞机、汽车、电灯、原子弹等各种产品都是可控的，如果汽车开出后无法控制，不能停止下来，那将是非常危险的，这样的产品不能投入使用的。

另外，在简单逻辑判断方面，计算机也已远远超过了人脑，因为它的逻辑判断速度远快于人脑，可见，计算机有这样一个特点：在智力能力方面，人类教会它们哪一方面的能力，它们就能在哪项能力方面远超人脑，将来如果我们能教会

❽ 算法交易员 的工作内容是怎样的

Algo Trader很少直接手动下单交易，通常是使用编写的程序来执行自己的交易策略。

这类名词在业界没有统一的定义，为避免误导，我们这里只讨论高频交易范畴或者更准确一点是低延迟交易的Algo Trader，而不讨论通过量化方法进行的日内少量甚至日间交易的交易员。在这个范畴之内我们不再区分Quant Trader和Algo Trader。对应的，传统交易员或者说Manual Trader范围，也有一些是进行日间多次交易的交易员，比如国内期货界有所谓炒单和炒手的概念。

Algo Trader或者Quant Trader工作的特点通常是：

花大量时间处理数据
他们的工作根据风格不同，或者会把更多时间放在看盘寻找灵感，或是使用数学工具从中挖掘出有意义的信息来继续研究。不管比例如何，他们都同样会花大量时间将自己的看法和结论在历史数据中进行检验，而手动交易者则较少的进行有意识和系统性的数据检验。

更多的团队合作
对于高频交易来说，交易系统的低延迟十分重要，所以交易系统的执行部分通常由低延迟开发者进行开发，交易员只负责核心的策略部分的开发。有一些交易者甚至会配备所谓的Quant Developer来负责实现核心策略的开发，而让自己腾出更多的时间做研究。相比而言，传统交易员更容易单打独斗。

承担的心理压力较低
由于低延迟交易次数多，持仓时间短，通常他们所面对的风险是明显小于手动交易员的。要么好长时间做不出一个好的策略，要么做出来则稳定赚钱。而手动交易员则更容易面对盈利和亏损的起伏，需要较长时间的锻炼才能在心理上入门，而即使在很有经验之后，仍然要面对明显更大的心理压力。当然承担风险也使得运气好时，手动交易员中更容易出现“明星交易员”，在技能和运气的双重作用下拿走大额奖金。

交易文化不同
最后，上面所说的区别会衍生一些工作文化的区别。手动交易员由于工作压力较大，通常会形成一种释放性的文化，他们通过外向性的社交来维持一个好的自信从而抵御较大的精神压力。而量化交易员圈则比较少形成外向性社交文化，而通常较为智力导向，倾向于内在审视。

❾ 未来人工智能（AI）会替代人类的那些工作

因人工智能（AI）发展而产生的工作替代，我们认为应该从产业角度去做一个理性、客观的分析。

其一，产业应用不像学术界或舆论界，在理论或者设想层面成立即可，而是要求技术应用能够切实的被完成，这是所有探讨的基础和核心；

其二，产业界是十分精明的。整个技术落实到产业层面后所优先考虑的问题应该是，这个实际应用的性价比有多高。

因此，我们得出结论——最后被人工智能替代的工种一定是在现有AI的算法之下人工智能能做得比较不错，且性价比高（人力成本高而使用AI成本很低）的工作。

针对这个结论，我们从三个维度来具体分析。

1、人工成本十分高昂的工作。

这里特质一些重复性比较强且经济价值相对没有那么低的工作，这里最典型的案例是同声传译。

首先，同声传译本身就是一个高价值、高人力成本的工作，而在人工智能介入之后，其使用成本将变得非常低廉。这是因为“机器传译”本质上是一个软件服务，它最后会基本消解边际效益。

其二，目前的人工智能“语音识别”技术已经达到了商用的水平。伴随现在机器自动发音技术的持续发展，机器翻译日臻成熟，已经有很多创业团队突破了原先“文本到文本”的简单技术手段，进而升级到“语音到语音”的端到端翻译技术。虽然当下的技术还只能应对日常会话水平的同声传译，但是按照现行研发的进度和趋向，机器翻译将不断优化细节问题，进一步降低语言的容错率，扩展更多语种和应用，最终发展到精准同传的程度，使沟通无障碍成为可能。

2、规模的效应十分明显的工作。

与上述可见人工成本巨大的工作不同，有些工作虽然单一工作人员成本很低，但是本身技术含量很低且规模化效应很强，替代的技术应用方式本身成本也不高。比如，餐厅里的传菜员和洗碗工是一个十分庞大的群体，随着人工智能的发展（比如自动洗碗机），在不远的未来，他们也很有可能被替代掉；再比如商超里的收银员，甚至最后替代这一职能的都不会是人工智能含量很高的解决方案，说不定只是一套常规的企业服务技术，但是因为规模化效应强，大家总会本着提高效率的意图想方设法去进行替代。再往上说一点，人工智能的“图像处理”技术日渐精进，使得其在医疗领域已经开始有所作为，比如，帮助医生去做辅助诊断，于是，医院中一些专职的助理医生有可能被替代，还有在自主巡航机器人的发展达到一定阶段后，未来很多地方的安保人员也可能会被替代。这些不仅值得，而且还是我们能看得到的。

3、对技术安全性和稳定性要求比较高的工作。

虽然这些工作本身的人力成本投入或规模属性没有那么明显，但是这些工作对从业人员的安全性保障要求很高。这些工作所对应的是严肃的隐性成本，故此我们应该从使用技术本身的属性出发去考量。

❿ 金融交易员如何学习人工智能

反复的看了你的问题几遍，我认为可以编写软件识别图片你所说的要求

比如

第一步：导入数据

第二部：设定匹配特征

第三步：计算匹配数据库种的大体符合此特征的所有数据

这个就涉及到编程的东西了，建议你找人做软件。

你这个问题市面上应该会有已经很成熟的软件，你可以找找看。

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