期货人工智能技术_人工智能 期货交易

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 *** 等）取得了良好的效果。Google去年展示的围棋AIAlphaGo，击败了目前人类更优秀的围棋大师。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 *** 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 *** 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 *** （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 *** ，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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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？更大投资回撤是多少？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。

期货AI量化交易与传统量化交易相比有以下突出的优势

而具体来看， 期货 AI量化交易 与传统 量化交易 相比，有以下几个突出的优势：

更多更广的数据

基本上可以认为，越高层次的 量化交易 ，背后需要处理越多数据。支撑顶级量化策略背后的往往正是海量的数据。

目前一些公司不仅利用传统的金融数据，还会用到卫星拍摄到的港口集装箱图像等图片信息，或者从新闻报道、博客、名人讲话中获得经济发展的线索。在图像识别和自然语言处理的技术支持下，很多非结构化的数据也能成为分析对象。而大数据、非结构化数据以及训练模型，都需要人工智能技术介入其中。FRM对冲基金在伦敦的负责人Patric对此有很好的解释：在这个互联网时代，我们获得的数据远远超过了人类可能的处理能力。要在这个巨大的信息海洋中分析和识别模式，唯一的办法就是使用机器学习工具和技术。这是一条发展更优的投资策略路径。”

不断自我进化和迭代的交易策略

在对数据的处理上，人工智能技术拓宽了数据来源，使得有更多数据能够被纳入分析。而在算法上，人工智能技术也让金融工具能自动进化和迭代交易策略。AI量化交易的先驱Rebellion首席投资官Alexander介绍自己的产品说：

“我们给了系统20年的全球经济和市场数据，以及让它学习现代金融的历史，让它找出不同因素是如何影响各资产类别、行业和地区的价格。它不是按照程序遵循任何特定的交易策略，因为我们没有告诉它去寻找这些。系统会自动识别概念，并在特定市场状况下，将概念通性能绩效联系起来。”

相比之下，传统的量化投资 *** 往往严格应用事先设定好的策略，它的基本假设是现在的相关性会无限持续下去。但这往往会造成很大问题，因为市场瞬息万变。所以人工智能系统的优势在于，它能够随着旧关系的衰减以及新关系的出现，不断进化自己的投资策略。

以Rebellion的例子看，它在分析了金融和贸易数据后，发现在过去的18个月里，大宗商品和外汇市场周期变短了。所以它会自动重新校准，计算周期变短的影响，以新的策略进行交易。

排名之一的量化交易机器人

排名之一的量化交易机器人是：TTZ。

TTZ是由美国高频交易DRW高管团队、加拿大全球期货经理、中国股指期货专业投资人、共同出资历时两年研发完成的高频交易机器人。

TTZ高频交易机器人通过五个月的高强度、高频次、无间隔的测试，目前已经研发完成“不输”交易技术。此技术意味着数字货币的交易走向规模化与标准化，标志着数字货币成为未来证券期货市场有力的竞争产品，成为理财领域新增加的优质产品。

TTZ所独有的优势：

1、先进技术，人工智能

这两大产品技术和商业的变革中，先来说说智能机器人代替人工，依据先进的数学模型和庞大的历史数据计算概率来自动执行策略，通过“大概率”事件自动进行交易，有效地避免了投资者主观情绪对投资策略的影响。从那些人们无法利用极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机进行交易。

2、系统搭建，共生共荣

TTZ核心成员深谙这个道理，所以在项目成立初就构建了完善的生态布局，打造共生共荣的数字货币生态，量化交易可以24小时不间断抓取全球数字平台交易订单，不用盯盘，交易量数据庞大，高速实盘交易接口。系统搭建经验以及上万次量化订单，使得TTZ智能量化交易，所带来的的红利回馈给每一位拥有者，让每一位参与者。都在构建未来的进程中硕果累累，利益共享，提供持续盈利能力。

3、专业分析，团队带领

TTZ凭借国际顶尖专业执行团队统一管理，长期关注涵盖互联网、新型服务、大数据、区块链技术、人工智能等众多领域，并时刻洞察发掘新兴商机，重点布局区块链数字产业领域，提供对客户的安全技术服务，以及投资运营解决方案和增值服务帮助客户实现目标。

网站首页：最新期货开户网

期货开户微信：527 209 157

本文链接：http://jienve.com/post/52465.html