人工智慧現在成為改變各行各業的催化劑。 以前的電腦技術雖然極大地提高了行業效率， 但是無法替代人的創造性思維， 只能作為運算的輔助， 但是具有深度學習功能的晶片已經開發出來， 由於摩爾定律， 機器人自我學習的速度超乎想像。 追趕上人類並且超越人類很快會在眼前發生。
阿法狗投資顧問真的來了 奏響散戶的冰與火之歌
沒有想到的是人工智慧已經把手伸向了金融行業。
就在最近， 全球首只機器人選股基金誕生了。 巴菲特有可能提前退休了。
資料顯示， 自10月18日啟動以來， 阿爾法狗管理的基金， 已經提供了0.83%的回報率， 而同期標普500指數上漲0.48%， 納斯達克綜合指數漲幅為-0.42%。
事實勝於雄辯， 人工智慧目前已經在管理基金上優於基金經理。
其實人工智慧在證券投資方面本身就有先天優勢， 發展壯大是必然。
首先人工智慧具有 量化投資的優勢。
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量化投資的優勢在於紀律性、系統性、及時性和準確擇時。
紀律性：嚴格執行投資策略， 不會有人性的弱點， 如貪婪、恐懼、僥倖心理等。
系統性：量化模型更加成熟、在海量資料的支援下可以不斷完善投資系統。
平時需要基金經理去分析行業和個股的關聯性， 同時要把握宏觀週期、市場結構、估值、成長、盈利品質、市場情緒等維度綜合分析。 耗費大量的時間也不能及時得出最有策略。
機器下單的及時性：快速的決策下單， 完全跟蹤市場變化， 不會錯過新的交易機會。
量化擇時：
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量化擇時是人工智慧的核心競爭力。 比如最近京東金融的大資料量化系統就是把金融和資料連接在一起， 由於資料和場景是人工智慧的前提， 京東金融在資料和場景方面有著自己得天獨厚的優勢， 京東可以收集12個大行業的價格指數和銷售指數， 直觀反映網上的價格走勢和銷售資料， 對基本面投資提供真實依據， 大大提高了人工智慧的擇時能力，
例如， 一旦價格銷售趨勢量化擇時系統認為趨勢本身具有延續性， 只要順著所發現趨勢展開投資即可， 若趨勢發生逆轉則需平倉止損。 因為趨勢跟蹤量化擇時和網上即時的銷售資料做比對就可以保證決策的準確性。
最可怕的是， 比起人類， 它處理資料的能力是無限， 而且還在不斷地深度學習， 絕對遠遠的勝過最強的基金經理的判斷和經驗。
現在來看人工智慧已經從附庸變成了主體， 早晚幹翻了所以金融精英， 對於散戶來說不是一件壞事， 沒准咱們可以躺在掙錢了， 但是現在我國的智慧投資還處於初級階段， 還不能做到穩定的提供超額回報， 而且A股的交易制度是T+1， 金融工具種類太少， 不能滿足量化投資的條件， 但是隨著市場的日趨成熟和完善， 我相信很快我們散戶也能享受到人工智慧的理財紅利。
原文地址：//www.hjgs360.com/c/2017-11-06/512540.shtml
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