首先，我们要了解什么是人工智能。人工智能其实就是把人类的思考和决策模式转换成计算机能够识别和执行的代码，让计算机可以模拟人类的思考过程并使其速度、强度和准确度都大幅提高的科学方法和技术手段。
在我们传统的金融证券市场里，投资方式主要是价值投资和趋势投资等，即研究公司基本面、财务报表、政策环境等，和技术分析等方法。另外还有量化投资，利用数学、统计学、信息技术等方法来管理投资组合。以数学家西蒙斯为代表，搜集分析大量的数据后，借助计算机系统强大的信息处理能力，采用先进的数学模型替代人为主观判断，克服投资者情绪波动的影响，以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。
炒股七亏二平一赚。在投资中亏损的还是大多数。造成亏损的原因是什么？除了基本面大势判断失误之外，技术上的学艺不精，心理决策因素也是重大的失败原因。但是技术上的学艺不精可以用机器来弥补。技术学习犹如学习课本知识，人类记忆起来可能时间比较长，而且准确率也不是很高。但是机器学习的话就又快又准！效率提高千倍万倍！在投资技术分析中亦是如此，趋势的分析，支撑位与压力位的判断等，只要把分析模型输入计算机编程，计算机就可以迅速输出判断结果。
另外心理决策这也是作为人类最大的痛点！如贪婪、恐惧、犹豫、侥幸心理、患得患失等等，常见的在投资中的心理误区有：亏损厌恶、从众心理、赌博心理，锚定心理等等。人性的弱点大家也都知道，但克服起来实在太难了，任何一个交易者在交易时都会受到各种弱点的影响，以致可能作出非理性的选择。因此人工智能在投资领域的运用，想要解决的最主要的痛点就是通过程序化交易，让我们的交易保持相对理性的状态！
投资交易，AI大数据预测的原理就是基于历史会重演，著名的投资家也说过，历史不会重演，但总是惊人的相似，这也是投资的神奇之处。单是在投资领域每一个瞬间都可能产生不同的数量的影响因子，比如基本面变化、政策影响、市场参与人心理因素、主力操盘影响等等，而且连影响因子的影响程度也不可知。而且交易有多个维度，多空方向是一个维度、仓位大小控制是一个维度，资金大小也是一个维度，潜在参与者数量也是一个维度、甚至连对手交易者是人还是AI这也是一个维度，这些维度的任意组合对目前的计算机运算能力而言都是不可穷举的，未知信息太多了。
在投资领域，交易的背后实质其实是人性的博弈，而不是冰冷的数字变化，所以你也要知道市场还会有反身性，你的决策结果也是在影响着市场的变化。纵使人工智能有天大的计算能力，也无法在过多的未知参数下获得准确答案。
人工智能在投资领域的尝试究竟如何？大家可以自行百度一下。其实现在用AI辅助或者直接做量化投资还是有的，效果怎样不得而知。猜想只是基于金融行业的特点，如果人家真的赚钱了，也不得不低调一些吧，真正的高手还是喜欢闷声发大财一点。这个行业和互联网不太一样，毕竟投资市场不是共赢的游戏，而且零和博弈的市场，我赚的就是你亏的！能言之者未必能行，能行之者未必能言。
人工智能对人类的优势在于超强的记忆能力和运算速度(简单穷举和学习优化),以及不受情绪影响的执行力！但交易不需要太好的记忆力，也不需要多大的计算量，人工智能的优势或许在于执行力这一块！人工智能目前或许只是辅助，做一些懒人不想做的事情，比如盯盘检测异动、大数据筛选基本面优质个股等，对投资做优化监督，加强执行能力！
但是这个交易市场里都是AI,就比如两只阿尔法狗下棋会如何？三个阿尔法狗斗地主会如何？一堆阿尔法狗做投资会如何？我预判了你,你又预判了我，而我又预判了你的预判......
在投资领域中，人工智能的应用已经越来越广泛。例如，一些基金公司已经开始使用机器学习算法来预测股票价格的走势，以帮助投资者做出更明智的投资决策。另外，一些银行和保险公司也开始利用人工智能技术来分析客户数据和风险评估，以提高业务效率和降低风险。
然而，人工智能在投资领域中的应用还面临着一些挑战和问题。首先，由于人工智能算法的复杂性和不透明性，很难确保它们的决策结果是准确和可靠的。其次，人工智能算法需要大量的数据支持，如果数据质量不好或者数据量不足，那么算法的效果也会受到影响。最后，人工智能算法的决策结果可能会受到人类偏见的影响，例如人类的喜好、恐惧、情绪等因素都可能对算法的决策结果产生影响。
因此，在应用人工智能技术进行投资决策时，我们需要谨慎对待，并且尽可能地减少人类偏见的影响。同时，我们也需要不断探索和研究新的人工智能技术和算法，以提高其在投资领域的应用效果和可靠性。
用户评论