大家好，今天来为大家解答量化 人工智能这个问题的一些问题点，包括量化人工智能也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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主观交易最大的难点是人性，我们可以采取量化交易避开人性吗？
主观交易最大的难点是人性，采用量化交易可以避开人性吗？我觉得不可以。
未必智能人工智能炒股就能赚钱吗？未必吧，在A股市场，不确定的因素太多了，人工智能大家都知道下围棋很厉害，但是未必炒股就能赚钱。现实生活中就有这样子的例子，2017年10月18日，全球第一只应用人工智能进行投资的ETF基金——AIPoweredEquityETF（代码：AIEQ）在纽交所上市。这个AIEQ可不简单——使用IBM的Watson（人工智能系统）的认知和大数据处理能力，来分析美股的投资机会。在2017年10月18日至2018年10月18日期间，AIEQ市值上涨9.63％。而同期，美股纳斯达克指数涨13.01％；道琼斯工业指数涨10.36％；居然都没有跑赢指数。AIEQ大幅跑输纳斯达克指数，落后道琼斯指数。虽然说人工智能可以收集很多消息，但是并非所有可以统计的东西都很重要，并非所有重要的东西都可以统计，所以人工智能下围棋是挺厉害的，炒股就未必了，如果是在A股市场，我怕它还要亏钱呢！
量化标准量化交易说到底还是以人为本，既然是人来做的量化标准，很大程度上还是受到人为因素影响，既然受人为因素影响，想要避开人性的弱点是很难的，虽然说现在的程序都很智能了，但是最基本的设计还是靠人来搭建的。每个人选中量化交易的标准都是不一样的，这个与制定标准的人的知识图谱，资金体量和交易习惯都是不一样的，有些投资者比较激进，有些投资者比较保守，二者所采取的量化标准都是不一样的。只能说量化交易可以尽量避免一些人性弱点，要想完全避开是不可能的。
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。
什么是量化交易？
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率"事件以制定策略，进而交易的过程。.量化交易是一个很大的范畴，其核心是用数学模型或者说明确的交易规则指导交易，而不是纯主观判断。
如果您需要量化交易，您也需要具备能承受投资风险的要求，如果有需要欢迎来询问。
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