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域的影響

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

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

人工智能的發展不僅僅局限于制定交易策略，同樣也應用于開發流動性搜索算法，生成投資建議等。隨著人工智能的發展，參與交易和投資的人數將會慢慢降低，屆時市場也會更有效，更穩定，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產生的策略，產生的問題之一就是模型有可能會比隨機產生的模型效果還要差。作者想要表達的是，傳統技術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。但在短期內，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人士都在使用相同的預測因子，嘗試以迭代的方法開發不同的模型，希望產生良好的結果，但最后都因為數據偏差而失敗。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生經濟價值的聯系。因此，成功的關鍵在于特征工程，這是一門藝術與科學相結合的學科，需要知識，經驗和想象力才能發現具有經濟價值的特征。只有少部分專業人士能夠做到這一點。

3. 人工智能與機器學習對于技術分析的影響

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

在作者看來，技術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現他們很難保持競爭力，并會選擇退出。

4. 新交易技術時代的贏家與輸家

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。

現在有很多學習機器學習，AI和交易的資源，但大多數交易員都無法完成這個轉變，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性的任務。

對于不熟悉AI和機器學習的人們，與該領域的專業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等大型互聯網公司在10年前就開始使用大規模機器學習和深度學習。在量化投資等行業，普遍還在用著幾十年前的過時的分析方法。AI人才缺乏，技術門檻高，把很大部分人擋在外面。BigQuant，面向量化投資領域的AI平臺，希望通過我們團隊多年的機器學習經驗和投資經驗，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域知識和領域積累，好的因子/特征和AI結合才能發揮最大的價值。在BigQuant上，我們提供了AI算法、金融數據和大規模算力，讓投資者可以專注在因子/特征的發掘和創新上，重復和大數據計算工作讓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能賺錢，并歸結于自己的能力。我們分析了過往大量投資者和基金的業績數據，深表認同。很多投資者在短期內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。技術和時代在進度，投資者需要緊跟技術的趨勢，才能立于不敗之地。在數據時代，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域的影響 》

由于原文需要科學上網（fanqiang），打不開的小伙伴可以點擊 原文鏈接進行pdf下載。

若您對這篇文章產生認同或有不同意見，歡迎到BigQuant社區中與我們討論。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能AI和机器学习ML对量化交易领域的影响的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。