一个关注当前人工智能技术和应用的网站
人工智能技术开展投资顾问业务-人工智能技术开展投资顾问业务有哪些
C0f3d30c8时间2024-10-24 15:15:25分类AI技术浏览73
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术开展投资顾问业务的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术开展投资顾问业务的解答，让我们一起看看吧。
人工智能的打法？
2016年3月，Google旗下的DeepMind研发的AlphaGo 4:1战胜了围棋九段李世石，引起了全世界范围的轰动。2016年底，AlphaGo又以Master的身份复出，与中日韩数十位高手进行快棋对决，连续60局AI大获全胜。这回柯洁也无话可说了。
紧接着，卡内基梅隆大学研发的Libratus又在德州***战胜了4位全球顶级职业玩家。与围棋不同，德州***属于不对称信息游戏，玩家要猜测对方手牌，还要猜测对方的心思。输的钱最少的金东（Dong Kim）赛后表示，比赛之前完全没有想到AI这么强大，跟开挂了一样似乎能够看到自己的手牌。
虽然像Google，Facebook，Microsoft，Apple这些顶尖互联网公司都在大力布局AI和深度学习，但是在现实生活中并没有出现AI的大规模应用。我们每天接触的AI，也不过是无聊的时候调戏一下Siri。
AI之所以未能在日常生主要活中普及，很大程度上是因为绝大多数互联网公司都在脱离产业去研发底层算法。
人工智能的热潮被AlphaGo带到顶点，然而在人工智能的学科发展史上是有繁荣期和稳定期的。一个技术突破会带来一定时期内难以想象的繁荣，之后的科学发展也随之比以往更快，但需要明白的是不会天天都是技术突破。
关于人工智能的热议有很多，玩的套路也很多，值得相信的是不论是人工智能的繁荣期还是稳定期，只有真玩家才会笑到最后。来看看真玩家们人工智能和金融的主流玩法：
以人工智能为主的金融科技产品？
人工智能在金融科技领域有许多应用，其中一些主要的产品包括智能投资顾问、风险管理系统、欺诈检测工具和智能客服。
智能投资顾问利用机器学习和大数据分析，为投资者提供个性化的投资建议。
风险管理系统利用人工智能算法，帮助金融机构识别和管理风险。
欺诈检测工具使用机器学习和模式识别技术，帮助金融机构识别和预防欺诈行为。
智能客服利用自然语言处理和机器学习技术，提供快速、准确的客户服务。这些人工智能为主的金融科技产品能够提高效率、降低成本，并提供更好的用户体验。
AI下棋已经无敌了，却还会把乌龟错认成***，如今的人工智能已经能做什么？还不能做什么？
AI能做什么？做为一个老司机，我认为换脸AI，衣服消失AI等等都是非常优秀的。
今天说的这个AI，我认为是我见过最牛的：听声还原人相！
Speech2Face，神经网络[_a***_]，能根据声音重建人脸！
图片上半部为声音主人，下半部为AI还原的人脸。
虽然不完美，但已经非常接近了。
它是由麻省理工学院开发，此款AI通过油管上百万的视频片段进行学习训练。有了足够数据及硬件支持，将声音与人脸配对，以及找到两者之间的模式和趋势，“学习”如何重建人脸。
ML模型能够达到0.30-0.35相关联的确切特征（相关范围从-1到1，0表示不相关，1是绝对相关），考虑到各种特征，这一点并不差。
试试这个：
人工智能与金融相结合，是种怎样的体验？
人工智能与金融融合是对金融的变革，但是离不开人。
人工智能对于现代化交易交易来说是一个变革 ，只要人类对需要使用的技术进行编程，植入数据，那么人工智能就会根据已有的数据经验进行分辨，进而决定交易风向和止盈止损，这个对于人类来说，避免了无时无刻的盯盘和数据收集，系统会自己收集数据，处理数据，得出结论。对于操盘手这个职业是一个颠覆，不再需要那么多的交易员，只需要几台人工智能机器。
但是人工智能的数据库是基于人类的智慧才形成，人的作用任然发挥着重大的作用，人类通过既往经验的总结，归纳，得出结论，形成系统的数据库。最后再把数据库植入植入。所以人工智能是人类智慧和经验***品。人工智能做的事情，仅仅是识别和执行。
既然人工智能是人类智慧的***品，仅仅是识别已有的经验和执行操盘，那么面对未知的风险和知识，人工智能就会手足无措，因为它对这个领域是无知的，所有它识别不了，执行不了，这就是风险。
但是我们可以利用人工智能筛选过滤有用的数据，更好的发挥在金融交易体系中去，人工智能对于我们来说是高效的。可以监管资金的流向，市场信息变化，也可以作为市场监管的一个工具，查找哪些微小的漏洞，这些都是有益的。
人工智能与金融的结合，是新金融局面的展开，是金融科技的进步。
当前流行着“人工智能”***，并不是没有根据的。
近日，在美国加州举行的梅肯研究院全球会议上，高盛集团总裁大卫·所罗门透露，关于股票交易，在15年至20年前，高盛有500人在为股票做市，现在只剩下三个人，其余的工作已经全部被机器人所取代。
这是人工智能与金融相结合带来最明显的例子，当然，我们不能以偏概全，目前人工智能+金融仍然存在着监管机制。
为什么金融领域会出现这种被机器人取代的现象？从基本的角度来分析，金融涉及到资金问题，其核心在于数据和金钱，更具有直观性，也容易通过人工智能来定量的计量、测算，就单单处理数据而言，机器更加得心应手。可以说，机器取代人工是金融、财务行业的大势所趋。
拿珠算来说，这种涉及到数字处理，以前科技尚未发达，珠算是一种计算较快的方法，随着科技的进步和发展，计算器出现了，它的速度较珠算提高了许多。然而，计算器并不能满足我们处理数据的需求，于是在1946年，高运行速度的计算机能够满足我们更多处理数据的需求。
时代在不断进步，科技也不断在进步，人工智能自1956年发展至今，已经迎来了最好的发展环境。
人工智能与金融的结合，最主要体现在智能投顾、金融监管、智能客服、安防管理等垂直方向，它的确能取代金融领域的部分岗位，但是更高层次的金融从业者仍然是具有不可替代性的，相比机器人，人的综合分析能力是很难被替代的优势。
想自学量化金融，应该怎么做？
我来回答！这些回答，不是太专业，就是不懂装懂。
我是非金融的散户，学编程，再学量化交易。
首先，明确目的，为什么学量化。
我学量化目的是摆脱主观交易，让决策更加客观。量化作为闲鱼翻身的手段。
针对题主，我看是学金融的，但不炒股，可能只是寻找事业的突破口。想通过掌握量化交易，来增加自身价值。
这个方向非常正确。人工智能飞速发展，以后会替代大量人工。金融首当其冲。你看现在银行，多少智能设备。今天学量化，看到“智能投顾”的概念。就是投资顾问都是人工智能了。如果不跟上时代，注定被淘汰。
量化交易国内才刚刚起步，国外发展很成熟。量化交易是发展大方向。如果能掌握，会带来很多机会，不担心被淘汰。
其次，怎么学。
列书单的回答，不敢苟同。如果不是学生，很难有时间和耐心，去看那么多书。建议基本无效。
现在科技发达了。知识传播方式已不局限于书本。有更高效的方式——***。现在网上很多大牛的***。还不收费。与其肯书，不如看***。又快，又有效，还是大牛的内容。看***学量化，事半功倍。推荐去B站。有两个***我觉得最好。初级入门《量化进阶》，高级理论《自营or资管，量化投资理论概括+案例》。都是量化圈顶尖大牛授课。
首先对金融知识有要较深的理解。所谓量化就是找交易策略，数据回测，修正策略，交易，再修正策略。涉及到股票，债券，期货，期权等等，如果对金融产品的游戏规则都不理解，何谈做交易策略？
其次是扎实的统计功底，需要非常熟悉常用概率分布，***设检验和回归模型等概念，需要在不查阅任何资料的情况下进行高效的探索性数据分析。高级统计建模是需要查阅大量文献，对于有难度的学术文献，或许不太能理解复杂的数学公式，但只要具备了基本功，是完全可以理解它的建模思路和结果。量化交易的核心是研究，没有扎实的根基，是很难推动到更高层次的。
最后是掌握编程语言，从国外趋势来看，R和Python是最好的工具，至于要不要学习J***a和C++等低阶编程语言，取决于自身偏好。目前已经有很多平台提供了策略部署（安全且高效）的功能，不需要宽客花费大量的时间在部署方面，换句话来说研究和生产两个阶段已经高度整合。开源工具有MT4，tradeStation，quantopian, quantConnect等，商业版软件更是数不胜数（费用并不便宜）。最开始的时候建议先专注一门语言，彻底掌握量化交易相关模块的用法，如果使用R，那么tidyverse, quantmod, quantstrat等包的使用一定要非常熟练，如果使用Python，必须掌握pandas, stat***odel等包。
掌握了基础后，就可以根据自身偏好进行职业生涯的规划，很多国外的量化交易员都在深入研究机器学习和深度学习领域，借助这些前沿的高级工具进行交易。安利一个网站，quantstart，个人感觉是入门最“正”的路了，比起其他东拼西凑的野路子来说。
首先需要你去看一下目前比较主流的量化投资是怎么做的，比如可以关注下joinquant聚宽量化***。其次量化不是你想的那么简单，他需要长时间的跟踪，回测测试等等。当然量化的优势就是摒除了主观判断以及情绪波动。买一些专业书籍如（打开量化投资的黑箱）等，都可以学习到一些不错的点
到此，以上就是小编对于人工智能技术开展投资顾问业务的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术开展投资顾问业务的5点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/61710.html
