人工智能研究领域在金融领域有何前景

人工智能对冲基金能否占领金融市场--百度百家
人工智能对冲基金能否占领金融市场
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“如果我眯起眼睛,看看我们这家对冲基金,我想说的是,这或多或少其实是我们在过去的30年里一直在做的事。”
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通过精细的计算,电脑每天可以执行数以百万计的电子金融交易,大大提高了速度及效率。然而,越来越多的重要金融交易决策开始依赖更加智能的算法。
业内原有金融交易公司和为数不多的初创公司正在探索,这种借鉴人工智能的金融交易科技是否能帮助他们战胜其他交易商。投资方们也很好奇,这一趋势是否会改变市场动态。
当然,包括桥水联合基金(Bridgewater Associates)、文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)、&德劭基金(D.E. Shaw)和&西格玛(Two Sigma)在内的量化对冲基金,早已使用了先进的算法。这些算法源自人工智能领域的相关研究。
过去几年里,人工智能热潮快速兴起,这归功于新型机器学习技法——尤其是深度学习 ——使得计算机能够在人类层面感知图像、文本和音频。现在的问题是,人工智能是否能同样感知财务数据。
显然,最新的进展引起了金融领域工程师的注意。
去年12月,在蒙特利尔举行的针对人工智能研究者的重要学术活动NIPS会议(神经信息处理系统进展大会)上,聚集了数千学术和工业研究人员,讨论新型机器学习算法的开发进展。通常而言,包括谷歌、脸书、&苹果、微软、亚马逊和IBM在内的大型科技公司会有偿设立招聘点,希望吸引最热门的新型人才。但在NIPS会议进行招聘的公司,将近一半并非科技公司,而是对冲基金和金融公司。
其中,包括英国大型投资公司英仕曼(AHL Man)。英仕曼多年来一直专注于使用统计方法制定投资策略。该公司的首席科学家安东尼o莱德福(Anthony Ledford)解释道,公司正在探索是否深度学习技术会有助于融资。“这是早期阶段,”莱德福说。“我们已经拨出大量资金用于测试交易。如果一切顺利,深度学习将进入测试交易”。
金融交易似乎是非常适合应用机器学习方法的领域,但实际上的效果目前还不清楚。在实时的交易数据中,找到微妙的模式与在数码照片中进行人脸识别是截然不同的。
学术专家同时发出警告。牛津大学机器学习教授斯蒂芬o罗伯茨(Stephen Roberts)说,深度学习可能适用于“寻找隐藏的趋势、信息和关系,但在处理金融领域的问题上还存在不确定性。”
罗伯茨还指出,深度学习可能是个相对缓慢的过程,且不能通过其他统计方法来提供担保行为。他说,通常针对金融领域的人工智能,存在一定程度的炒作。人工智能是个非常宽泛的话题,很多正在使用的统计技术均被冠名为人工智能或机器学习。不过一些专注于人工智能的新型金融公司可能已有所头绪,这其中就包括旧金山的Sentient、纽约的Rebellion Research、以及香港投资公司&Aidyia。
针对相对较新的人工智能技术,最具前景的一项用途,可能用于以新闻、公司报告、或社交媒体等形式,处理非结构化的自然语言数据,以便深入了解公司、货币、商品或金融工具的未来表现。
艾迪亚(Aidyia)由著名的人工智能研究员本·格策尔(Ben Goertzel)创立,他同时是汉森机器人(Hanson Robotics)的创始人和开源人工智能项目OpenCog主席。Aidyia于去年开始交易,格策尔表示,相比当前多数对冲基金所使用的技术,他的公司采用的方法更加具有野心,从进化编程、概率逻辑、以及混沌动力学中获取灵感。
“我们的系统接收各种信息,包括世界各地交易所的价格和数量,各种来源的多语言新闻、宏观经济和公司会计数据等等”,格策尔告诉TR君。“然后研究这些不同因素如何相互关联,并基于历史数据研究,学习成千上万具备预测价值的预测模型,”这有助于指导公司的投资。
显然金融公司存在增加自动化的趋势。提供金融行业数据的Preqin公司报告称,去年40%的对冲基金是“系统的”,这意味着它们依靠计算机模型进行决策。
然而,并非所有人都相信金融领域的人工智能革命迫在眉睫。另一家英国交易公司温顿资本管理(Winton Capital&Management)的创始人兼首席执行官戴维o哈丁(David Harding),对机器学习和人工智能相关炒作持怀疑态度。“如果我眯起眼睛,看看这家公司,我想说的是,这或多或少是我们在过去的30年里一直在做的事,”他说。
哈丁还记得,1990年代初神经网络的兴起产生了许多创业公司。“人们开始说,“存在了不起的新型计算技术,开启了新世界的大门”,他回忆说。“好吧,我可以告诉你这些公司都已经成为历史了——什么也没留下。”
AHL Man&的莱德福同样警告那些认为机器学习技术可以提供财富捷径的人:“记住市场的残酷,不要过于乐观,但也不要太沮丧。”
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人工智能专业怎么样?就业前景怎么样?
提问者采纳
延伸和扩展人的智能的理论、开发用于模拟。人工智能(Artificial Intelligence) ,该领域的研究包括机器人应该不错,英文缩写为AI、图像识别。它是研究、技术及应用系统的一门新的技术科学,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,它企图了解智能的实质、自然语言处理和专家系统等、方法。 人工智能是计算机科学的一个分支、语言识别
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其他2条回答
工科比较前沿和前景看好的优良专业!~未来的大热门、没有动手能力的话就别考虑了,但是,没有潜质、没有爱好
毕业后可以做什么工作
就像好莱坞科幻大片里演的一样,当一个设计高智慧机器人的科学家!~搞微电子设计、程序设计、和微机电一体化设计的!~基本上是一个高级的机电一体化工程师,可以做胜任的工作和岗位非常多,开发个小家用电器什么的就跟玩似的。但干别的都属于大材小用了,因为你是要设计智能机器人的专家。这么说吧,这个专业非常好,是搞高科技的,未来的智能型高级机器人的研发就靠你们这样的专业人才了。
嗯,您有朋友是做这行的吗
不是很多!~这个行业,大浪淘沙,有潜质、够材料、有兴趣才能够留下来,才能够干得好!~我就是干这个的。小时候的梦想终于变成了我热爱的职业!~你要是能够系统地、专业地、紧跟前沿地学习好人工智能,大有做为~数学必须要好,空间思维能力必须要好,能手动力要好,思维够活跃,就没问题!~最为重要的就是:创新能力!!!!!!~
您在哪里工作的,从事什么研发工作?
不好意思,这个不方便说。总之,这个行业的就业前景非常好,前提是你得学得好,干得好。不是这块料,趁早改行。如果你是人才,不仅国内各大集团型科技公司抢着要你,外企也猎头你的。而且,国家部门也会开各种优惠条件争取你加入。二十一世纪最贵的就是人才,这句话在别的行业也许是个笑话,但在这个行业,是真理!~
模式识别和自然语言处理方向比较好找工作,其他的算了吧。
这两个名词都不懂唉,解释下
字太多直接贴网址了英文好建议直接看英文版本,左边有语言选择,中文版本解释的太泛。模式识别是基础,自然语言处理是应用,这两个是领域是交叉的,不是独立的。
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出门在外也不愁作为向人工智能领域进发的初创团队,说实话我们还有些迷茫,想听听更多人对这个方向的思考,给我们一些建议和方向!
既然是人工智能,当然是各行各业。人工智能用于大数据分析,能赚钱。如果是创业,当然是更接地气的项目,最为成熟的方面。我觉得是:语音识别方面的人工智能。关键是看你怎么个智能法?------------今天参加云计算与在线教育论坛,大牛们提到人工智能可以及时评估学生的学习进度,定制每个学生的学习内容,真正做到因材施教,让每个学生都不断地被成就感激励。
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社交帐号登录
想法多/没钱还喜欢车/不在ICT前线很久了/

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