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人工智慧炒股的基金

發布時間:2021-04-26 19:11:41

① 人工智慧可以用來炒股

說的神乎其神,人工智慧能用來炒股嗎?

人工智慧在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利,這已經是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經可以用於任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、並制定決策的領域。人們不禁想問,還有什麼是人工智慧不能克服的嗎?譬如說,變幻莫測的A股?

對於這個問題,持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分:1. 股市可以預測嗎? 2、 假如可以預測,用機器學習的方法去預測可以嗎?

先回答第一個問題:股市的漲跌可以預測嗎?

如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列,Price = Market (t), 我們往往會發現,不管是嘗試用N個模型(線性,非線性, 概率)來進行逼近,即使是建立了符合股價變化的這樣的模型,並且在有足夠多的訓練數據的情況下模擬出了股價,但是這些模型最多隻能在特定的區間能做一些並不十分精準的預測。

美國矽谷「感知力」技術公司讓人工智慧程序全程負責股票交易,與其他一些運用人工智慧的投資公司不同,該公司交易部門只有兩名員工負責監控機器,以確保出現不可控情形時可通過關機終止交易。據報道,「感知力」公司的人工智慧投資系統可以通過經驗學習實現「自主進化」。公司在全球擁有數千台同時運行的機器,其獨特演算法創造了數萬億被稱為「基因」的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易,目前可在幾分鍾內模擬1800天的交易量,經過測試,不好的「基因」被剔除,好的「基因」被保留。通過考驗的好「基因」被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標,剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露,目前機器在沒有人為干預情況下掌握著大量股票,每天完成數以百計的交易,持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標,但沒有透露指標的具體內容。

隨著人工智慧技術的持續進步,人工智慧投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說,股票投資是十大最有可能被人工智慧改變的行業之一。另一方面,也不是所有的投資商都信任機器,英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說,不應過度信任人工智慧投資,該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾,很多投資人的錢卻有去無回。

② 人工智慧炒股大概是怎麼回事

智能是什麼?學習, 記憶 ,聯想, 推理,大概就是這些東西。人工智慧就是人為地,讓計算機通過某些程序演算法去擁有智能。電腦,大家都了解,雖然計算能力驚人,不過總是死板的,冷冰冰的機器,必須在人給予具體的步驟後才能完成工作。如何使電腦擁有自主性呢?或者更具體一些,如何讓其獲得自主學習的能力?一想覺得很難,但其實很簡單,只要有一個模擬人腦的演算法就可以,即「神經網路」。顧名思義,這個演算法的結構類似於人腦,類似於神經元互相聯結的網路。
對於人腦,當外界輸入信息,比如眼睛看見某種水果,則水果的顏色,形狀,花紋等信息經過腦中神經網路的處理後得出是蘋果,橘子或是西瓜的結論。
類似地,計算機對從外界輸入的信息在神經網路這個演算法中進行加減乘除,然後輸出結果。大夥肯定會有疑問,人腦如此復雜的結構,怎麼可能隨隨便便就在計算機上設計出來呢?我在接觸人工智慧前也有這樣的困惑,但讓我吃驚的是,我們不用管網路具體是什麼樣子的,電腦在用歷史數據進行訓練的過程中會自我調節,直到生成一個能完成任務的結構。所謂訓練,是將歷史數據輸入網路,然後將輸出的結果和作為導師的參考答案相比較,再根據差距自動調節網路的參數,如此一步步地調整,直到其能夠輸出令人滿意的結果,而完成訓練的程序就可以用來預測了。

③ 人工智慧是股票還是基金

人工智慧和股票或者基金沒半毛錢關系,只是在資本市場有人工智慧概念股票而已,舉例,人工智慧離不開語音識別和合成,在資本市場做這個的公司股票可以劃入人工智慧概念股,比如002230科大訊飛,有的基金以這類股票做為投資標的,也就給自己取名啥人工智慧啥的,類似的還有很多,比如啥國企改革基金之類的

④ 華爾街人工智慧炒股用了多少台電腦

用的是超級計算機,如果是是普通的台式機我只能說你太low了

Shaunak Khire 的團隊開發了一套機器智能系統 Emma AI,正在募資成立一支基金,計劃三個月內用 Emma AI 開始交易投資。現在資金籌措工作接近完成。
根據 Emma AI 官網的信息,這套系統是一個機器增強神經搜索界面,被設計用來做金融分析、調研、預測等工作,如預測美國收十年期國債收益率。
作為 Emma AI 的項目負責人,Shaunak Khire 是投資公司 Magha 控股的合夥人,這家公司編制金融指數並據此交易。

�0�2此外,他還在 2010 年成為柯林頓全球倡議(Clinton Global Initiative)科技委員會成員,當年海地地震發生後,為柯林頓-布希基金進行簡訊捐款方案的嘗試。
今後 Emma AI 的交易會從醫葯巨頭葛蘭素史克(GSK)、特斯拉以及美國國債等品種開始。�0�2

Shaunak Khire 認為 Emma AI 可以代替金融分析師,並表示 Emma AI 跟傳統程序化交易不一樣,Emma AI 的神經網路系統會考慮更復雜的影響個股走勢因素,如一個國家貨幣政策的改變。
而近三十年越來越廣泛使用的程序化交易是一種交易策略,利用計算機根據現有數據模型進行高頻交易,模型本身不會因為所在市場基本面的變化而改變。
依靠電腦和特定的數學模型做交易,這在華爾街已經很常見了。
根據市場分析機構 Preqin 的調查,美國現在大約有 1360 只對沖基金的交易主要是依靠程序化交易來實現,大概佔到整個對沖基金市場的 9%,管理的資金規模大約是 1970 億美元。

在 Preqin 的調查中,程序化交易的對沖基金跟傳統對沖基金相比,收益率盡管不是一直領先,但最終五年收益率要好不少。

相比之下,人工智慧技術在金融領域的應用雖然不多見,但也有一些知名的對沖基金參與在內。
Two Sigma 是一隻管理資金規模超過 350 億美元的知名對沖基金,他們利用自然語言處理技術,分析美國聯邦公開市場會議委員會(FOMC)的發言。
這套技術會分析「證券」、「利率」、「抵押」等詞彙的出現次數,從而得出譬如「2008 年,FOMC 有關金融市場的發言占 37%」,或者 「2007-2009 年,FOMC 有關通脹的討論占 20%」等結論,幫助交易員設計交易模型時,有更多數據支持。
Two Sigma 利用自然語言處理技術的得出 FOMC 議題佔比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大對沖基金公司之一,公司特點是主要使用計算機進行高頻程序化交易,基金規模超過 650 億美元。今年四月,他們領投了一家使用人工智慧技術的對沖基金——Numerai,後者總計募集資金 150 萬美元。Numerai 在獲得大量數據和金融分析報告後, 通過機器學習技術預測股票市場走勢。
雖然有這些實驗性的工作在進行,但暫時沒有知名的對沖基金公司明確已經使用人工智慧進行交易投資。

I.B.M. Watson 項目首席研究員 David Ferrucci 在 2013 年離開 I.B.M. 後,加入世界最大對沖基金公司 Bridgewater 。對此,華爾街曾以為 Bridgewater 將開發人工智慧交易程序,Bridgewater 後來否認短期內會有這方面打算。
Bridgewater 在聲明中補充道,關於科技對交易的幫助,他們更看重人工智慧技術提供的邏輯計算幫助,而非數據挖掘。
當金融市場劇烈下跌時,程序化高頻交易會根據策略模型嚴格執行止損,整個市場都這么做的話,就容易加速下跌。2010 年,這樣一起事故讓道瓊斯工業指數在 36 分鍾里暴跌 9%,被稱為萬億美元的股市下跌。

⑤ 人工智慧基金有哪些

據財大師了解,人工智慧基金是有很多的,以下就給樓主列舉10個吧:

1、南方高端裝備
2、長盛高端裝備
3、華寶興業高端
4、前海開源人工
5、前海開源高端

6、工銀瑞信高端
7、銀華高端製造
8、天弘中證高端C
9、天弘中證高端A
10、華夏高端製造
以上

⑥ AI智能炒股是什麼

就是一款高收益的人工智慧的炒股軟體

⑦ 最近買人工智慧基金咋樣…………有沒有收益么

目前漲的還可以

⑧ 人工智慧炒股何時能完全取代職業炒股人

這個問題只能呵呵了

  1. 10月18日,美國出現了炒股「阿爾法狗」——全球第一隻應用人工智慧進行投資的ETF基金。但是,這只炒股「阿爾法狗」炒了26天股後,居然沒有賺到錢!更令人錯愕的是,當美股三大指數全線上漲的時候,它還跑輸了指數。

  2. 人工智慧炒股說白了,最多算是加強版的程序化交易。可能計算機程序化比人工炒股狗還還厲害。金融投資是一門科學+藝術,人工智慧無法解決藝術的問題,指望它超越人類還很難。現在人類的技術水平還無法製造比人腦更智慧的東西。

  3. 人工智慧在金融領域主要應用於投顧方面,以後可能還應於會計、材料審核方面。

  4. 人工智慧以後可能是一種非常棒的分析工具,就像炒股軟體一樣。

  5. 炒股說白了是人對人的智慧博弈(買賣都是對手)。如果這市場都是人工智慧操作,那它們就等著被宰割吧。我先有規律的做單,讓它們學習獲利,讓他們養成錯誤的學習邏輯。然後最後我再反手狠狠的收割它們,誘發它們調價和接貨。

⑨ 普通人投資人工智慧有哪些選擇全球股市債券基金都屬於可投資范圍之內。或者和人工智慧擦邊的行業

普通人投資人工智慧可以在二級市場裡面發現比較有潛力的股票或者投資人工智慧領域的基金進行投資

⑩ AI智能炒股怎樣

騙人的,傻子才相信。如果真的可以,自己偷著樂還拿出來讓你用?

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