BigQuant 人工智能量化投資平臺 是一站式的Python+機器學習+量化投資平臺，對人工智能量化投資感興趣的朋友可以直接打開瀏覽器進一步學習研究。

1. 人工智能與機器學習對于交易領(lǐng)域的影響

交易領(lǐng)域的人工智能應用，通常是通過機器學習(ML)來實現(xiàn)。機器學習利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他學習方法鑒別、分析、預測特征或者因子，這些特征、因子具有經(jīng)濟價值，可用于構(gòu)建盈利交易策略。在金融市場上，人工智能將取代人執(zhí)行交易。

盡管以人工智能為基礎(chǔ)的策略應用日漸廣泛，但由于傳統(tǒng)認知問題，大多數(shù)交易員還在使用傳統(tǒng)方法。人工智能的發(fā)展需要新的工具與人才投入。

人工智能的發(fā)展不僅僅局限于制定交易策略，同樣也應用于開發(fā)流動性搜索算法，生成投資建議等。隨著人工智能的發(fā)展，參與交易和投資的人數(shù)將會慢慢降低，屆時市場也會更有效，更穩(wěn)定，盡可能避免人類主觀意見的影響。對于這樣的未來，我們將拭目以待。

2. 人工智能與機器學習對于阿爾法收益的影響

在AI科技應用于市場的早期，對于了解新科技并能管理風險的人們存在巨大機會。目前基于AI產(chǎn)生的策略，產(chǎn)生的問題之一就是模型有可能會比隨機產(chǎn)生的模型效果還要差。作者想要表達的是，傳統(tǒng)技術(shù)分析是一種無利可圖的交易方式，特別是在期貨和外匯市場，長期盈利很難實現(xiàn)。但在短期內(nèi)，運氣好的交易者會在杠桿市場中獲取巨大利潤，而他們將原因歸咎于策略和能力，而不是運氣。

AI和機器學習將改變這一局面。擁有糟糕人工智能交易策略的交易者會很快被市場淘汰，留下的會是穩(wěn)健性的交易者。屆時，到底是人工智能交易員還是大型投資者勝利，猶未可知。

特別需要提到的是人們對于本領(lǐng)域的誤解：有些人認為最重要的是機器學習的算法，這是不對的。真正有價值的是使用的預測因子或特征。目前機器學習的專業(yè)人士都在使用相同的預測因子，嘗試以迭代的方法開發(fā)不同的模型，希望產(chǎn)生良好的結(jié)果，但最后都因為數(shù)據(jù)偏差而失敗。作者的研究表明，使用簡單的分類器，例如二元邏輯回歸就可以檢測一組預測因子之間否具有可產(chǎn)生經(jīng)濟價值的聯(lián)系。因此，成功的關(guān)鍵在于特征工程，這是一門藝術(shù)與科學相結(jié)合的學科，需要知識，經(jīng)驗和想象力才能發(fā)現(xiàn)具有經(jīng)濟價值的特征。只有少部分專業(yè)人士能夠做到這一點。

3. 人工智能與機器學習對于技術(shù)分析的影響

依賴于價格和成交量的分析方式大多屬于技術(shù)分析的范疇，這種傳統(tǒng)的、基于圖表形態(tài)、技術(shù)指標的技術(shù)分析方法并不是有效的投資方法。

在作者看來，技術(shù)分析方法正在慢慢過時。交易的未來在于處理信息，實時開發(fā)和驗證模型。未來的對沖基金將不會依賴于圖表分析。一些交易員仍然會這樣做，因為他們處于過渡的邊界，舊的方式與新時代相交匯點。許多不熟悉人工智能的交易員將發(fā)現(xiàn)他們很難保持競爭力，并會選擇退出。

4. 新交易技術(shù)時代的贏家與輸家

AI 會改變交易市場狀況，取代投資顧問的位置，可在線咨詢投資建議，證券推薦等。

現(xiàn)在有很多學習機器學習，AI和交易的資源，但大多數(shù)交易員都無法完成這個轉(zhuǎn)變，95%的交易員會被淘汰。

未來將會有很多人工智能投資顧問，如何挑選一個適合特定需求的投資顧問將會成為具有挑戰(zhàn)性的任務。

對于不熟悉AI和機器學習的人們，與該領(lǐng)域的專業(yè)人士交流將比自己埋頭看書要有效得多。

Michael Harris很多觀點，我們有一致的見解：

我們需要更好的AI工具和服務

微軟/Google等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在10年前就開始使用大規(guī)模機器學習和深度學習。在量化投資等行業(yè)，普遍還在用著幾十年前的過時的分析方法。AI人才缺乏，技術(shù)門檻高，把很大部分人擋在外面。BigQuant，面向量化投資領(lǐng)域的AI平臺，希望通過我們團隊多年的機器學習經(jīng)驗和投資經(jīng)驗，能將AI的使用門檻降到最低，讓每一個投資者都能使用。

特征工程是關(guān)鍵

是否有了AI，我們就什么都不用做了。答案是否定的，至少在可見的未來，在弱人工智能時代，AI還不能達到這樣的水平。AI是工具，在量化投資上，因子/特征代表了投資者的領(lǐng)域知識和領(lǐng)域積累，好的因子/特征和AI結(jié)合才能發(fā)揮最大的價值。在BigQuant上，我們提供了AI算法、金融數(shù)據(jù)和大規(guī)模算力，讓投資者可以專注在因子/特征的發(fā)掘和創(chuàng)新上，重復和大數(shù)據(jù)計算工作讓AI來輔助完成。

以前賺錢的人在未來不一定能賺錢

文章提到很多投資者靠運氣在短期內(nèi)能賺錢，并歸結(jié)于自己的能力。我們分析了過往大量投資者和基金的業(yè)績數(shù)據(jù)，深表認同。很多投資者在短期內(nèi)能盈利甚至大幅跑贏市場，但能在市場上長期盈利的鳳毛麟角。只靠運氣，是不能在這個市場上長期存在的。技術(shù)和時代在進度，投資者需要緊跟技術(shù)的趨勢，才能立于不敗之地。在數(shù)據(jù)時代，AI即未來，擁抱AI的人才能贏得未來。

原文：《AI和機器學習對量化交易領(lǐng)域的影響 》

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總結(jié)

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