利用大数据人工智能投资股票的能代替投顾吗

童身以 2019-12-21 23:30:00

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,不会,人工智能处理能力强,但是不会创造,不会主动分析,毕竟都是工程师设计出来的。
连云玲2019-12-22 00:38:00

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  • 可以是可以的但是股票有不确定因素。
    黄盛琰2019-12-22 00:21:27
  • 1、苏州科达:苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商,致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。2019年,公司整体改制为股份有限公司;2019年12月1日,公司在上海证券交易所主板挂牌上市。2、佳都科技:佳都科技创立于1986年,总部位于中国广州,在中国30多个区域设有分公司或办事处,员工超过2000人,拥有科学家研发团队,设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院,建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。3、千方科技:北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一,以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量,与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。公司在交通领域的业务取得了快速的发展,在交通信息化建设的基础上,又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。4、卫宁健康:公司成立于1994年,是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司,致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案,不断提升人们的就医体验和健康水平。卫宁健康通过持续的技术创新,自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案,业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。5、神思电子神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商,也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。6、科大讯飞科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。7、中科曙光中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业,也是亚洲第一大高性能计算机厂商。主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品,并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。8、浪潮信息浪潮是中国最早的IT品牌之一,它是中国领先的云计算、大数据服务商。拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。
    龚尧莞2019-12-22 00:10:06
  • "模型智能投顾背后的模型与算法,是判断的重要的标准。目前的国内智能投顾市场正处于新风口,存在打着智能投顾旗号的“伪智能投顾”,在选择时要认真辨别。账户与资金安全在选择智能投股时,保障资金的安全性是最基本的,如Ginmon锦萌等选用独立分离账户,将投资者资产与智投公司隔离的公司通常更值得信赖。费用投资前注意了解智能投顾公司是否会收取除手续费、管理费之外的佣金等费用,比较资管费用的收取比例,都是选择智能投顾的必要程序。我的答案,不胜感激。如果还有什么需要,可以追问,。
    米增建2019-12-22 00:00:29
  • 说的神乎其神,人工智能能用来炒股吗?人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利,这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问,还有什么是人工智能不能克服的吗?譬如说,变幻莫测的A股?对于这个问题,持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分:1.股市可以预测吗?2、假如可以预测,用机器学习的方法去预测可以吗?先回答第一个问题:股市的涨跌可以预测吗?如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列,Price=Markett,我们往往会发现,不管是尝试用N个模型线性,非线性,概率来进行逼近,即使是建立了符合股价变化的这样的模型,并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价,但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。首先是ReinforcementLearning,这个算法基于马尔可夫性,从一个状态预测下一个状态,但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话,准确度可以说几乎为0。事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价,还有更多的因素,公司的近况,股民对股票的态度,政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手,用人工智能提供的快速计算能力,使用合适的模型,来量化这些因素,例如,政策X出台,可能会对股价造成变化y元。当你的模型将所有的因素全都考虑进来,那么股价的预测就唾手可得了。股价=f政策因素,公司情况,市场因素,历史股价,上一年历史股价,某个股民自杀的影响...然而这些因素到底有多少?它们之间会如何影响,这才是问题的关键。在某些稳定的情况下,我们是可以做大概的预测的,但是有很多时候会不准确,这是因为,你的模型很难把所有的因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图:一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的,但是假如它们之间产生了相互的影响,这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化,会造成好几个因素的变化,最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化,股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大,最后给股市造成巨大的影响。那么是不是预测股价是就是不可能的呢?事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesianreasoning,包括deeplearning/deepreinforcementlearning,它们都能表示复杂的hiddenvariables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。但是这里所说的将人工智能技术应用于股市,大部分不是说让人工智能代替人去做决策,而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势,在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色,去辅助人类做出更明智的决策。股市分析包括基本面分析与技术分析两大块,而人工智能技术在这两方面都能发挥作用:1基本面分析简言之,就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息,只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V,中寻找规律;或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。总之,人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人,将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势,从而也就更可能在股市中盈利。人工智能在证券投资领域的兴起始于2019年。彼时,第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生,此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道;事实上,在证券投资领域,人工智能早已经不是什么新鲜事,量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说,公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成,一部分是投研团队,另一部分是IT团队,投研团队提出需求,IT团队做出算法交易的模块,解决基金经理们的需求。正常情况下,我每天的工作流程是早上起床后看一下机器生成的股票清单,再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重,这些策略加起来的仓位又是多少,然后根据机器所给出的信号卖出或买入的各类数据包括融资融券、投资者入场情况等,判断机器给出的信号有没有明显的错误。一位量化对冲经理说,如果当天需要交易,他就会生成交易指令,再下单到交易系统,交易系统就会开始自动运作。在传统的投研中,基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模,分析其显著特征,利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略,到了人工智能阶段,这些工作便交给了计算机。目前,一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中,尝试获取收益,它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如,作为全球最大的对冲基金,桥水联合BridgewaterAsspcoates使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法,让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。AlphaGo大胜李世石柯洁,引发全世界关注。投射到投研领域,则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是,人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹,波动率、最大回撤等指标也更低,表现更稳定。然而,机器虽然动作比人快,但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点,基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如,机器一次只能做到一个阶段做一个策略,比如供给侧改革,只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票,但是对基金经理,他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。整体来说,将整个股票投资决策过程全部交给机器,目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易,与其他一些运用人工智能的投资公司不同,该公司交易部门只有两名员工负责监控机器,以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道,“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器,其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易,目前可在几分钟内模拟1800天的交易量,经过测试,不好的“基因”被剔除,好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标,剩下的一切都交由机器负责。公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露,目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票,每天完成数以百计的交易,持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标,但没有透露指标的具体内容。随着人工智能技术的持续进步,人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说,股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面,也不是所有的投资商都信任机器,英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说,不应过度信任人工智能投资,该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺,很多投资人的钱却有去无回。
    贾麒麟2019-12-21 23:41:25

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原标题:2019年中国农业产业市场分析:传统三大发展痛点,三大技术助力向数字农业转型升级数字农业应运而生前景如何?在数字经济快速发展的背景下,“数字农业”应运而生。我们应该怎样理解“数字农业”?我国数字农业前景如何?数字农业又能如何助推传统农业转型升级?2019年3月中国农产品进出口金额统计分析在进口金额方面,数据显示,2019年2-4季度中国农产品进口金额逐渐下降,2019年3月中国农产品进口金额为10595.8百万美元,同比下降0.1%。在出口金额方面,2019年1-4季度中国农产品出口金额呈增长趋势,其中,2019年2季度中国农产品出口金额增幅最大,相比1季度增长11.45%。2019年3月中国农产品出口金额为16482.3百万美元,同比增长12.3%。我国传统农业发展痛点分析1、需求侧——日益增长的农产品需求与国内传统的农业生产矛盾凸显,对外依存度高。随着收入增加,消费者将从满足基本的生存需求向品质更高的生活方式进行转换,进而摄入更多的肉类、蛋奶类制品以满足能量需要,对粮食等农产品的需求量逐步提高。不仅如此,随着我国居民收入的持续提升,居民对于高品质的农产品的需求也在持续提升,我国农产品生产的矛盾也逐渐将由总量的供给不足转变为产品结构不匹配。2、供给侧——小规模分散经营,生产成本高,盈利能力弱。我国农业总产值虽常年居于世界首位,但由于长期存在的家庭联产承包责任制下的分散经营以及高度分散的种植、养殖现状,导致农业技术水平低,无论是机械化水平还是在生化技术水平,均落后于发达国家。同时,我国农业产业化程度较低,价值链短,附加值低,导致农业盈利薄弱,人均农业增加值远低于发达国家。3、服务侧——融资困难、非标准化、信息不对称。融资环节复杂,成本高,时效性差。三农”贷款难问题突出,民间借贷现象加大农村金融风险。农业的标准化生产和销售体系尚未建立。农产品生产技术和流程标准不完善,农产品标准化的销售体系不健全,品牌意识普遍不高。链条冗余、信息不对称导致销售难度加大、生产端附加值低。农产品从生产到消费交易链条过长,交易成本、运输成本较高,交易的不确定性增大、损耗也较高。数字技术如何助力传统农业转型升级?针对传统农业面临的以上问题,物联网、大数据、人工智能将会有效助力传统农业向数字农业转型升级。1、物联网——农业数据实时获取,奠定农业数字化基础。物联网在农业领域应用范围广泛,基于物联网的农业解决方案,通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式,达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题,打造基于物联网的智慧农场,实现作物质量和产量双丰收。2、大数据——决策“数字化”,全面提升生产效率。万物互联在推动海量设备接入的同时,也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理,从而生成基于不同商业模式的各类应用。3、人工智能——潜力巨大,激活农业高效发展。在种植领域,人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。在养殖领域中,利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。人工智能缩短农业研发进程。在实验室和研究中心,机器学习算法能够帮助培育更好的植物基因,创造更安全、更高效的农作物保护产品和化肥,并且开发更多的农产品。说到数字技术助推农业发展,就不得不提到以色列。以色列天然水资源短缺、降水稀少,有三分之二的地区被定义为半干旱或干旱地区。资源匮乏迫使国家聚力提高农业效率,为挖掘大数据潜力刺激数字农业发展。近年来,以色列越来越多的农业领域正通过热像仪、传感器、无人机、卫星图像等技术监测使得实时数据及时传达给农民,大幅提高了农民相应速度,最大限度地减少了极端天气条件下的农业损害、最大限度地提高农业产量。经过农业现代化进程,截至2019年,以色列实现了从新中国成立初期80%粮食靠进口到可以生产满足自身95%需求的转变。更多数据请参考于前瞻产业研究院发布的《中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
用的是超级计算机,如果是是普通的台式机我只能说你太low了ShaunakKhire的团队开发了一套机器智能系统EmmaAI,正在募资成立一支基金,计划三个月内用EmmaAI开始交易投资。现在资金筹措工作接近完成。根据EmmaAI官网的信息,这套系统是一个机器增强神经搜索界面,被设计用来做金融分析、调研、预测等工作,如预测美国收十年期国债收益率。作为EmmaAI的项目负责人,ShaunakKhire是投资公司Magha控股的合伙人,这家公司编制金融指数并据此交易。�0�2此外,他还在2019年成为克林顿全球倡议的发言。这套技术会分析“证券”、“利率”、“抵押”等词汇的出现次数,从而得出譬如“2019年,FOMC有关金融市场的发言占37%”,或者“2019-2019年,FOMC有关通胀的讨论占20%”等结论,帮助交易员设计交易模型时,有更多数据支持。TwoSigma利用自然语言处理技术的得出FOMC议题占比RenaissanceTechnologies�0�2是全球最大对冲基金公司之一,公司特点是主要使用计算机进行高频程序化交易,基金规模超过650亿美元。今年四月,他们领投了一家使用人工智能技术的对冲基金——Numerai,后者总计募集资金150万美元。Numerai在获得大量数据和金融分析报告后,通过机器学习技术预测股票市场走势。虽然有这些实验性的工作在进行,但暂时没有知名的对冲基金公司明确已经使用人工智能进行交易投资。I.B.M.Watson项目首席研究员DavidFerrucci在2019年离开I.B.M.后,加入世界最大对冲基金公司Bridgewater。对此,华尔街曾以为Bridgewater将开发人工智能交易程序,Bridgewater后来否认短期内会有这方面打算。Bridgewater在声明中补充道,关于科技对交易的帮助,他们更看重人工智能技术提供的逻辑计算帮助,而非数据挖掘。当金融市场剧烈下跌时,程序化高频交易会根据策略模型严格执行止损,整个市场都这么做的话,就容易加速下跌。2019年,这样一起事故让道琼斯工业指数在36分钟里暴跌9%,被称为万亿美元的股市下跌。