人工智能在量化领域的应用-人工智能在量化领域的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在量化领域的应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能在量化领域的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？
2. 基金中量化核心什么意思？
3. 计算机模型和人工智能投资哪个更能促进金融业发展？
4. 会java和python，可以搞人工智能吗？

在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？

肯定是风控，金融就是一门风控的生意，人工智能在风控策略、反欺诈以及催收领域都有很大的应用场景，现在很多金融机构都应用了大数据风控，未来人工智能会让风控更加智能化，可能替代大部分的风控人员。

近年来金融行业成为应用AI技术的重点领域，在政策层面，央行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021）》指出，在顶层设计层面要求稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合；产业层面，AI技术已经广泛应用于各个金融机构的风控、营销、身份识别、智能投顾、智能监管等领域，并呈现快速发展态势。

作为人工智能与金融科技领域领先企业代表，浪潮信息与赞华已有30余年的合作历程，覆盖服务器、存储、小型机等多个产品线，近年来双方在业务经营方面合作逐步深入并取得了杰出成就。此前浪潮信息和声扬科技、赞华基于元脑平台联手推出的 “智慧声纹识别”解决方案在某大型银行落地，该方案可实现2秒语音通话即可确认客户身份，1:1声纹确认准确率达99.7%，大幅提升了银行在客服、风控方面的工作效率。

我认为应该是风控。

金融的本质是数据和数据分析。大数据对于风控至关重要。

在人工智能大数据等技术的应用下，能够辅助金融机构提升风控，同时也能让我们得到便捷的服务。

比如，从金融机构角度来看，以银行***为例，大数据技术通过对数据的挖掘和分析，可以帮助银行有效识别一些风险。因为在银行***过程中最不愿意看到有逾期或者坏账，那怎样识别风险，最大程度降低风险，可以作用大数据人工智能技术。

听说，百度就利用自己的技术优势，研发出了一个般若大数据风控平台，并且已经开始把一些成熟的技术输出给银行等金融机构。

另一方面，从我们个人角度，如果我有***需求的话，当然希望越快越方便，越好，但是实际***中，我发现，流程比较慢，而且如果在银行记录不多，银行不够了解你的还款能力时，往往不会给你***。因此，如何从多方面了解一个人的信用及还款能力等消息，也需要大数据和人工智能。这样才能让我们这些用户获得更好的服务。

人工智能最大的潜力就是消除人类，或者说把人类提高到无处不在的“神”的位置，能依靠纯粹精神生存。

也就是说，具体到金融领域，人工智能最大的潜力就是消灭金融本身。现在讨论最多的是区块链技术，其核心是货币信用不需要国家或某个组织背书，信用可以在数据化、流动性中得以建立，最终取代传统金融的概念。

目前我们能看到人工智能在金融领域的应用，无非是更好地搜集数据，建立好数据模型，提供更优的决策。金融在数据的产生，流动上是几乎处在所有产业的前沿，因此利用人工智能也最急迫，现实中人工智能的应用落地，也以金融领域为最。

但，人工智能不仅仅是一个技术，它是一个新的物种，不仅仅是改善金融，完全会颠覆金融。往往，一开始我们用着舒服，用着上手，最后用着用着把自己也用进去了。

这时，已分不清哪个是金融，哪个是数据的流动与产生，甚至都分不出什么状态下的自己是真实的。

都会产生巨大的变化的。

你还没看见它，它却早已奔向早该归属的未来，急速的前进着。

这就是现在，这就是未来。

　对金融机构来讲，由于人工智能在数据及信息获取方面有巨大优势，其海量数据基础和强大计算能力可以挖掘出很多细分领域投资机会，从而***投资机构[_a***_]决策。机器没有人性贪婪和恐惧的弱点，也不会受情绪化的影响，不仅可以自己探索交易策略，从过去失败的教训和成功的经验中自主学习，做出当前的投资判断，它同时可以通过历史数据，学习不同投资者的交易模型，在相互博弈中得到最优交易策略，大大提升策略表现。在围棋比赛中，AlphaGo对阵的是人类最顶尖的棋手，而在投资领域，人工智能实际上是和全市场投资者对阵，只要战胜平均水平就能获利。顶尖高手尚且落败，战胜众人更非难事。

基金中量化核心什么意思？

技术易做，策略难定。让我这个做技术的人出来现身说法一把：

确实如哥们所说的，在机构做量化开发，收入能拿到P7级别就是天花板了，但是在互联网公司P8、P9的收入比比皆是。原因很简单，说明量化开发里用到的技术有限，所以价值决定了价格。为什么？ 如果你做开发你可能会使用均线策略，金叉买入，死叉卖出。但是你可能不知道利用资产定价模型，去评估资产的价值，价格围绕价值上下波动；你可能知道设置止损点，但是你可能不知道，利用投资组合去分散非系统性风险等等...从这些WTF你就能感觉到策略的重要性，其中可能是各种理论模型加各种经济学/数学公式。

量化交易中的高频交易，完全靠硬件的牛逼与否，但硬件的解决方案是同质化的。这块完全用不到我们互联网人引以为傲的海量并发亿级流量解决方案。

中低频交易，就不用说了，多数在backtrader框架下，用着策略研究者提供的策略，开发相关的技术基本用不到什么，技术难度不及一个秒杀系统。

或许你会说，人工智能在量化交易里总是牛逼的吧，理论上应该是牛逼的，我也向这个方向努力着，但是目前阶段，无论是监督学习还是非监督学习，所得出的策略，大多无法满足持续盈利的要求。抖音中的强化推荐算法、图像识别、自然语言(NPL)这些AI应用其实都算是相对初级的应用（初级应用不代表没有技术含量）。如果，你能通过AI训练出牛逼的策略，那就瞬间改变开发人员在量化交易领域的地位，收入就会直线攀升。前提是，你起码得是AI专家级别以上的人物。

总结：策略加技术这叫如虎添翼，徒有技术没有策略，这叫插翅难飞。

最后，引用张小龙的一句话:"我所说的可能是错的，但是我所做的得到了我想要的结果。

计算机模型和人工智能投资哪个更能促进金融业发展？

人工智能会给金融业带来什么样的影响？人工智能绝不仅是一项技术。未来注意力将开始向金融算法的正确性转移，而不是程序。人工智能能够改变金融什么呢？调查现有的金融机构会发现，它们认为对信用评估影响74%，风险管理70%，市场竞争力64%，人力资源结构40%，市场稳定性39%，市场监管20%。现在国外有众多领域在应用人工智能，包括复杂的金融交易和财务研究等，这是因为初级的人工智能在金融方面所具备的能力是用了我们人类的算法。实际上，人工智能并不是由技术决定，而是由人们对它的使用方式决定。金融行业如何使用人工智能，将决定能够产生多少正面影响和负面影响。始终认为P2P的网站没有任何问题，P2P的技术没有任何问题，是谁在用P2P才是问题，所以人工智能也面临着这一问题。在此背景下，出现了一类公司。2016年初，一群世界领军企业家宣布用10亿美元设立一个公司，这个公司目标不是想盈利，而是保护人们免受人工智能的危害，这说明虽然人工智能距离我们比较遥远，但是与人工智能作战的团队已经来了。未来会不会存在这样的逻辑，当技术已经跳跃到人工智能层面的时候，每做一项科技创新都要准备一支与它作战的部队？人工智能在金融业发展的速度，取决于金融业领导者的决定。如果他对此态度积极，这一速度会更快一些；如果他对此态度谨慎，这一速度就会慢一些，但是无论如何人工智能的发展也会大步朝前。最后人工智能究竟是灾难还是机遇？我们不得而知。对人工智能的未来，现在给予任何答案，都是肤浅的表现，但一切是不可能停下来。人类的好奇心和无法解决现实问题的困境，会使其走向更不可预知的未来。 ------------- 如果我回答对你有帮助，请关注我一下。或有其他问题也可以关注我，给我发私信

这个问题太有意思了。什么模型?人工智能?

现在我正在研究人工智能中量化交易这块。总之说贡献。那还是人啊。其它都是载体 ，在聪明的机器人和人工智能的他们的智慧都来自于人。所以说两者对金融行业的发展是没有可比性。

会java和python，可以搞人工智能吗？

会J***a和Python语言的使用，可以搞人工智能吗？

作为一名软件开发工程师，个人认为，当你学会J***a和Phthon语言使用后，不建议你直接上手人工智能。下面我来说一下个人看法：

人工智能领域门槛较高

人工智能对于一般同学而言，其入门门槛相对较高，你虽然只是学会开发语言的使用，但如果你真的想从事人工智能方向，仅凭这一点还是远远不够的。从事人工智能领域，首先你的数学理论知识要非常的扎实，这样你才能够看懂人工智能所使用到的算法底层原理，因为这其中涉及到大量的数学定理和公式。其次，你需要熟练掌握机器学习相关算法底层原理的实现，人工智能本质是使用机器学习算法，使用数据进行模型训练，最后将训练出的模型应用到相关领域中。第三点，你要有一定英语基础，因为可能你需要看大量的人工智能相关的算法文献。第四点，你也需要有很强的科研能力，因为你从事人工智能领域，至少要有自己的质量很高的学术论文。所以如果你对于机器学习相关算法都不了解的话，那么你在面试人工智能的岗位时，一般会很难通过。

同时，一般在面试人工智能岗位时，你需要有厉害的学术论文，或者拿过比较大的算法比赛的奖、做过大的人工智能相关的项目，这样你在面试的时候，才能够有一定的底气和别人一起竞争，人工智能岗位属于薪酬高，但是竞争也非常激烈的一个领域。所以你只学会了相关语言的使用，并不代表你能从事人工智能方向。

人工智能领域对学历有一定要求

从事人工智能领域的同学一般都是研究生或者博士生的学历，光是这一点，其实就有很多同学被挡在人工智能领域的门外。毕竟现在在大学本科阶段，不可能开设这么深奥难学的学科。本科阶段一般学的课程也比较广，而不是像研究生或者博士生，针对某一个具体的方向去研究学习。而人工智能又需要扎实的数学知识，要有非常厉害的科研实力，所以，大的互联网公司在招聘人工智能相关的岗位时，一般都会有学历的要求。即使人工智能岗位写的学历要求为本科及以上学位，但事实是最起码得是研究生学历才行。下面是某个算法岗位实习生的要求：

总结

总体来说，你虽然会使用J***a和Python语言，但并不代表你能够从事人工智能领域，人工智能领域入门的门槛非常高，同时对于学历也有一定的要求，个人建议，除非你是真的喜欢算法，想要从事人工智能领域，否则不建议你从事人工智能方向。人工智能可能不太吃项目经验，可能你干了好几年的算法工程师，但是有个新来的博士后，就有可能成为你的主管。而不是像工程类的开发工程师一样，吃的是工作经验和项目经历。

我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能够点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力，非常感谢。

谢谢邀请！

编程语言是从事人工智能的基础之一，而J***a和Python是比较常见的编程语言，在人工智能领域也有广泛的应用，所以掌握J***a和Python是可以从事人工智能研发的。

除了编程语言之外，做人工智能领域的研发还需要具备以下几个方面的知识结构：

第一：了解人工智能的基础知识。人工智能的基础知识包括六大部分，分别是人工智能概念，包括人工智能现状、概念、Agent的结构；问题求解，包括搜索求解、对抗搜索、约束满足问题；推理与规划，包括逻辑Agent、一阶逻辑及推理、经典规划、知识表示；不确定知识推理，包括不确定性的量化、概率推理、制定简单决策、制定复杂决策；学习，包括样例学习、学习中的知识、学习概率模型、强化学习；感知与行动，包括自然语言处理、感知、机器人学。看一个实时学习的描述过程：

第二：了解人工智能的主要研究方向。人工智能目前的研究方向集中在六个方面，分别是自然语言处理、机器学习、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学。通常情况下，在了解了人工智能的基础概念之后，往往需要给自己制定一个主攻方向，目前机器学习（深度学习）就是一个不错的选择。看一个组合学习的提升方法：

第三：数学基础。人工智能是一个典型的[_a1***_]交叉领域，这诸多的学科中，数学的地位非常重要，可以说数学是进行人工智能研发的核心基础。人工智能的诸多研发中几乎都离不开数学知识，各种算法的设计是解决各种问题的基础，而编程语言的作用往往就是一个实现算法的工具。

人工智能的学习需要一个系统的过程，目前人工智能的研究依然处在初级阶段，整个人工智能领域有大量的课题等待突破，所以人工智能领域的发展机会也非常多。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于人工智能在量化领域的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在量化领域的应用的4点解答对大家有用。

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