人工智能可以說在我們周圍是隨處可見的，同樣，在一些領(lǐng)域中也漸漸有了人工智能的影子，比如量化交易。
現(xiàn)在在金融中融入人工智能已經(jīng)不是什么新鮮的事情了，人工智能沒有感情，所以一些問題會比人處理的更加理性。今天小編就是來和大家說一說當(dāng)量化交易中加入了人工智能將會如何呢？

人工智能目前已經(jīng)深入到金融領(lǐng)域的很多方面，而對于金融機(jī)構(gòu)來說，目前使用人工智能主要有這樣四類：

1. 研究報告機(jī)器自動生成

2. 金融智能搜索

3. 運(yùn)用人工智能量化市場，輔助甚至主導(dǎo)投資活動

4.智能投顧。其中四塊中量化交易又是有想象力的地方

人工智能輔助量化交易的幾個方面

其實自從有了金融開始，人類已經(jīng)嘗試通過算法去尋找其中的規(guī)律。量化交易從很早開始就運(yùn)用機(jī)器進(jìn)行輔助工作，分析師通過編寫簡單函數(shù)，設(shè)計一些指標(biāo)，觀察數(shù)據(jù)分布，而這些僅僅把機(jī)器當(dāng)做一個運(yùn)算器來使用。直到近些年機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起，數(shù)據(jù)可以快速海量地進(jìn)行分析、擬合、預(yù)測，人們逐漸把人工智能與量化交易聯(lián)系得愈發(fā)緊密，甚至可以說人工智能的3個子領(lǐng)域（機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語言處理，知識圖譜）貫穿量化交易的始終。》》》點(diǎn)擊了解量化交易

1.機(jī)器學(xué)習(xí)：從數(shù)字推測模型

量化交易分析師們對財務(wù)、交易數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，分析其中顯著特征，利用回歸分析等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測交易策略。這種方式有兩個主要弊端，其一是數(shù)據(jù)不夠豐富，僅限于交易數(shù)據(jù)，更重要的是它受限于特征的選取與組合（Feature Engineering），模型的好壞取決于分析員對數(shù)據(jù)的敏感程度。此外一種做法是，模仿專家的行為，選擇某一領(lǐng)域的特定專家，復(fù)制他們的決策過程，并導(dǎo)入可重復(fù)的計算框架。

2.自然語言處理：把握市場動態(tài)

當(dāng)量化交易分析師發(fā)現(xiàn)數(shù)字推測模型的局限性后，開始考慮引入新聞，政策，社交網(wǎng)絡(luò)中的豐富文本并運(yùn)用自然語言處理技術(shù)分析，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理，并從中探尋影響市場變動的線索。

3.知識圖譜：減少黑天鵝事件對預(yù)測的干擾

機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理的技術(shù)經(jīng)常會在一些意外（如“黑天鵝”事件）發(fā)生的時候預(yù)測失敗，例如911、熔斷機(jī)制和賣空禁令等等。人工智能系統(tǒng)沒有遇到過這些情況，無法從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到相關(guān)模式。這時候如果讓人工智能管理資產(chǎn)，就會有很大的風(fēng)險。

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)擅長發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性而非因果性。很有名的一個例子是早在1990年，對沖基金First Quadrant發(fā)現(xiàn)孟加拉國生產(chǎn)的黃油，加上美國生產(chǎn)的奶酪以及孟加拉國羊的數(shù)量與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)自1983年開始的10年時間內(nèi)均具有99%以上的統(tǒng)計相關(guān)性，1993年之后，這種關(guān)系莫名其妙的消失了。這就是由于自學(xué)習(xí)的機(jī)器無法區(qū)分虛假的相關(guān)性所導(dǎo)致的，這時候就需要專家設(shè)置的知識庫（規(guī)則）來避免這種虛假相關(guān)性的發(fā)生。

知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，根據(jù)專家設(shè)計的規(guī)則與不同種類的實體連接所組成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識圖譜提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。就金融領(lǐng)域來說，規(guī)則可以是專家對行業(yè)的理解，投資的邏輯，風(fēng)控的把握，關(guān)系可以是企業(yè)的上下游、合作、競爭對手、子母公司、投資、對標(biāo)等關(guān)系，可以是高管與企業(yè)間的任職等關(guān)系，也可以是行業(yè)間的邏輯關(guān)系，實體則是投資機(jī)構(gòu)、投資人、企業(yè)等等，把他們知識圖譜表示出來，從而進(jìn)行更深入的知識推理。

當(dāng)前人工智能在金融領(lǐng)域的使用已經(jīng)不是什么新鮮事物了，特別是當(dāng)前大量對沖基金交易領(lǐng)域大量使用人工智能輔助進(jìn)行交易，而人工智能和金融結(jié)合的主流玩法讓我們看到在未來，金融和人工智能結(jié)合成為智能金融的無限可能。目前智能金融正在以一種人機(jī)結(jié)合的方式去提供大量的輔助決策工具，讓投資人在形成邏輯鏈條的過程中，更容易地獲得數(shù)據(jù)和分析層面的支持，才能以更多的精力去發(fā)現(xiàn)機(jī)器不善于完成的工作，從而大大提高工作效率。》》》點(diǎn)擊了解更多量化交易策略