期货预测人工智能（期货人工智能交易系统）

随着对于期货AI人工智能交易在金融市场的应用人们出现的几个误解

随着人工智能的发展，已经运用到生活的方方面面。金融交易也不例外。

随着智能在金融领域的实践，人们往往会得出两个误区的认识

1、 人工 智能交易 就是自动赚钱的印钞机

这种认识，早晚市场会给他纠正认知。因为世界上没有全自动的印钞机或者圣杯。

2、 人工 智能交易 没有任何用处

这种认知，比较传统，众所周知人工交易需要投入大量的精力、时间、往往疲惫不堪。

光子AI量化 通过多年的EA开发与实践，认为还有第三种对于智能交易的看法。

3、智能交易和人工结合，发挥各自长处。

人工发挥主观的灵活敏感性，智能交易发挥执行力高，不用盯盘，节省时间精力，可以实现多策略复杂策略的优势。 核心在人，智能当工具来用。

金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。

下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。之一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。

FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融 *** 都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融 *** 都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。

下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的 *** ，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。

最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT 财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。

总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。

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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。

人工智能股票预测靠谱吗

人工智能股票预测不靠谱。人工智能是通过大数据预测的，所谓的人工智能预测只是一个软件。并不能真正起到判断股票价值的作用。

扩展资料：

炒股的人有必要具备如下素质：

1、平常心

炒股者在买入股票后，一般会出现时涨时跌的情况，盈和亏都十分正常。因而，大可不必因赚钱而洋洋得意，因亏钱而垂头丧气，应树立正确的炒股心态，做到“冷眼观胜负，理智对输赢”。从某种角度上讲，股市中没有永远的输家，也没有永远的赢家，输赢转换只在一瞬间。

2、慎对股评

股民对股市信息渴求越来越强烈，股评也因此应运而生。对良莠不齐的股评，股民要谨慎对待、科学区分、合理取舍，减轻对股评人士的依赖、树立正确的投资理念，不盲目跟风。在日常炒股经历中不断加强学习，学会自主决策，把命运掌握在自己手中。

3、调节身心

有不少股民由于没有处理好紧张与松弛的关系，不知疲倦地长期蹲在股市中，其结果是身心疲惫，虽然享受了“牛市”的成果，但也忍受了“熊市”带来的痛苦。辛辛苦苦赚来的钱往往被市场消耗殆尽，赔了时间，费了精力，一无所获。因而处理好紧张与松弛的关系是股民必须掌握的学问。股民应会调节自己，学会休息。休息有时是一种“更好的投资策略”。休息要彻底，它可以修身养性，可以避免风险，可以为投资者制定下一步策略。

4、支配情理

面对风云变幻、风险莫测的股市，炒股需要理智；但面对充满机遇和挑战的股市，炒股又需要 *** 。在股市中，常有这样两类股民：一类是时时处处谨小慎微，只拿一小部分资金进行操作，既不敢追涨，也不愿杀跌。这类股民虽然具有较强的风险意识，但绝非成熟的股民，他们对行情的变化无动于衷，其结果往往是错过了一次又一次的市场机会；另一类则不知风险为何物，他们紧跟市场热点，与庄共舞，频繁进出，其结果往往是“不成功，则成仁”，要么获得巨大收益，要么被深度套牢。这两类股民都不可能成为成功者。“ *** 加理智，方成赢家”。炒股该追涨的就要敢于追高，该杀跌的时候要敢于杀跌，该满仓的时候大胆满仓，该轻仓时须果断轻仓，该空仓的时候必须清仓离场。

总而言之，千金难买好心态，好的心态定能赢回千金。

如果你没有准备好，没有风险意识，没有心理承担能力，就不要盲目地进入股市。

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人工智能预测股票靠谱吗

人工智能预测股票是有一定可靠性，但是股票市场变幻无常，不能完全靠人工智能软件来炒股的。

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