人工智能時代下的金融量化與投資風口
2018年3月全球最大的資產管理公司——貝萊德集團，宣佈裁去一大批主動型基金經理，取而代之的是量化投資策略；AlphaGo 僅靠 3 天自我對弈“自學成才”，就以 100:0 的戰績擊敗了戰勝李世石九段。人工智能的浪潮已經席捲越來越多的領域：語音識別、風控監控、智能推薦、無人駕駛等等。越來越多的例子告訴我們，人工智能的觸角早已觸及量化金融股票等各領域。
1.AI+金融量化
在如今的大數據時代，傳統金融面臨著全面轉型升級。對於金融機構來說，量化交易更是行業內的“黑科技”，以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，減少投資者情緒波動的影響，避免其在市場出現極短走向的情況下作出非理性決策。如今量化投資與 AI 的結合也絕不是偶然。人工智能以大數據為基礎，尤其適合應用在金融市場這樣數據信息量大、特徵維度高、相互關聯關係複雜的環境。
畢竟隨著互聯網技術的興起，以雲計算、大數據和AI等為代表的前沿技術也越來越多被金融行業加以利用。實現了將以前的金融投資靠專業人員分析轉變為機器通過對以前投資數據的分析來幫助投資人進行科學投資。
而金融量化是最近十年來在國際投資界興起的一個新理念，發展勢頭迅猛，和基本面分析、技術面分析並稱為三大主流方法，涉及數學、統計學、信息技術等諸多領域，運用多學科知識對投資全過程進行更好的管理。
對於金融量化系統而言需要用到很多的互聯網技術，其中最基礎就是大數據、算法分析、雲計算、以及機器學習等技術。金融量化中主要的數據處理方式有兩種，即：基本數據處理和自然語言處理。基本數據處理主要通過分析影響市場價格的內在因素，評估交易標的合理價位，然後在自然語言處理過程中根據原始數據的不同，識別、提取、分類，分析大眾反饋，並轉化為具有社會學意義的非結構化數據，探索出他們對市場的主觀感受，以及未來預期看法。
2.量化交易：下一個行業投資風口
在國外，AI 量化投資已經屢見不鮮。據調研公司 LCH 在今年初出具的調研報告，美國業績排前 20 的對衝基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部採用計算機根據算法自動交易。接下來的 10 年，機器人投顧管理的資產將達到 5 萬億美元。
在未來的相當長一段時間內，對於量化投資來說，將會是量化金融分析師的智慧和人工智能相融合。人腦的經驗常識、抽象思維、情感思維是目前的 AI 不具有的，而 AI 的模糊運算和計算能力也是人腦不能企及的。「AI+」量化投資模式將會成為人工智能應用於量化投資中的發展方向。
例如太一控股集團的信託產品“天昇二期”投資項目，就是運用AI人工智能進行全自動量化交易的代表，並且以優先劣後機制保障投資者10%-12%的年化收益，是很好地體現AI+量化交易威力的代表。該產品擁有全自動化程序交易系統，一秒鐘能完成五千次下單；並且電腦程序交易不涉及個人眼光、賭博成分；在雲端交易系統下二十四小時即時監控全球超過二十五個國家交易所，超過一千種金融產品。
在人工智能的浪潮下，包括高盛、摩根大通等各大頂級投行和金融機構紛紛轉型和佈局人工智能，大批交易員和分析師被自動算法取代，越來越多的公司依賴算法進行投資決策，而不再求助於具體的人。量化投資領域方興未艾，在此背景下，為未來金融高尖人才提供全面且個性化的服務，提升其綜合素質，是時代的需求。
