DAFEX达菲金小雅：金融投资中的AI人工智能

有规则的投资

投资的大师很早以前就说过投资要有规则。巴菲特在哥伦比亚大学的老师本杰明·格雷厄姆和其他投资界的传奇人物都在长期的投资实践中总结出了很多投资的规则。这些老前辈们留下的经验是我们现在制定投资标准的基石。

清晰的投资规则消除了普通人贪婪和恐惧的情感因素，将人为的错误降到了最低点。它们通过输入市场数据，经过系统化的计算，给出买或者卖的建议。虽然制定这些投资规则的还是人类，但是计算机可以将这些规则应用于不同的市场、不同的品种，这是普通人无法根据肉眼分析出来的。

人工智能利用了一系列“如果…那么…”的计算机语句，代替人做决定。人只需要在脑子里想好怎么做，编个程序，就可以让计算机去高效稳定地完成具体的工作。这些听起来不错！

机器获取知识

这种静态的交易规则虽然具有一定的智慧，但是却不会自我学习，自我提高。所以就产生了机器学习(Machine Learning)。它可以根据已有的信息做出预测，然后计算机根据学习到的新知识，在下一次迭代中提高自己的水平。

例如有一种系统化的投资策略借鉴了遗传学的逻辑。在进化过程中，投资的规则的演变类似于父母和子女之间遗传的决策树。只有成功的投资规则会保留下来。而且如果让电脑来做这件事情，也不需要好几代人的时间才能完成。

人工智能还利用深度学习(Deep Learning)进行投资。深度学习类似于通过刷脸和语音识别人的方法，来发现金融市场的结构。它利用神经网络的方法处理信息，模仿人的大脑做出决定。

尽管这些还处在早期，但是谁有能保证它们不会替代传统的技术分析呢？毕竟当今计算机的处理能力显然已经超过了我们看K线图的水平。

深度学习和大数据(Big Data)

金融市场具有海量的数据，而且每天还在大量增长。如果能把有效的信息同噪音区分开，来就能发现投资的机会。所以，将深度学习应用到金融大数据中去可以发挥人工智能的投资潜力。

数据量的增加会导致大部分的算法变慢，但是深度学习却不怎么受数据规模的影响。现在有很多研究将深度学习和大数据结合起来，将来可能会形成一个新的学科。

传统的投资是一项具有周期性的工作，而现代技术的进步将打破这一规律。人工智能比人脑具备更加智慧地分析更多信息的能力。投资者可以专注于自身的优势，结合人工智能的特点，创造出更多的价值。

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编译者/作者：比特币女王金小雅

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