机器学习方法用于对大量数据进行排序或分析

机器学习方法用于对大量数据进行排序或分析，同时随着时间的推移变得更加高效和准确。风险投资公司使用这些替代数据来评估初创公司未来的成功。换句话说，机器学习可以通过遵循可以预测未来奖励的模型收集和分析替代数据来提供帮助。

机器学习也不可避免地成为高频交易（HFT）的一部分。HFT 是指算法交易，其中在短时间内进行大量订单，为市场提供流动性。鉴于 HFT 的这种简单定义，人工智能似乎是处理所有信息的最有效方式。这些模型显示市场定价的增加或减少，然后做出正确的出价。现在大多数 HFT 公司都将机器学习集成到他们的流程中。

过去几年使用基于机器学习的算法开发的另一个方面是信号生成。传统的季节性信号使用历史价格模式进行预测。另一方面，在人工智能的支持下，投资者可以产生更好的信号，包括广泛的附加数据，例如波动性、情绪、价格走势、结构变化、估值指标等等。鉴于此类信息的丰富性，基于 ML 的模型可以计算新的交易信号。除此之外，一些模型可以进行实时预测，并不断学习新数据并适应现实世界的市场环境。

任何类型投资的成功因素之一是时机。机器学习可以帮助 VC 识别项目的成长阶段，以便他们可以在正确的时间进行投资。例如，技术可以确定哪些团队增长最快、增长速度、招聘策略、业务行动以及更多指标。机器学习可以识别具有早期增长迹象，有助于识别相对较新并受到大量关注的产品。由于当前的知识经济，战略优势与信息密切相关。换句话说，更好地访问和处理信息可以导致更好的决策和选择。因此，机器学习可以使所有操作更快、更高效，同时减少人为偏见。

机器学习在投资界迅速普及。亿启量化智能平台利用人工智能来适应新的知识型社会，减少信息不对称。机器学习方法最终可以帮助投资者将成功机会低或没有成功机会的项目与具有巨大回报潜力的项目区分开来。

机器学习可以帮助识别具有无与伦比效率的奖励机会。投资者可以在亿启量化上订阅不同的数据库，其中列出了众多项目的数据，借用量化技术，处理如此庞大的信息量。

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编译者/作者：亿启量化

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