人工智慧股票分析師

Ⅰ 人工智慧和機器學習會逐漸取代金融和數據分析師嗎

關於人工智慧的發展上限，曾經和很多朋友討論過。說實話，我們得出的結論中，金融這種依託數據分析的行業未來極有可能真的被人工智慧佔領，反而是考驗創造力和想像力的行業，比如藝術、傳媒，人比人工智慧擁有更大的優勢。

然而，這只是現階段的人工智慧應用情況，未來是否真的會替代金融界從業人員，尚未可知。

Ⅱ 人工智慧入侵金融，哪些崗位最終會被徹底

你好，在我看來，一些簡單的數據搜集，數據處理的工作，比如記賬、市場簡單調研等，以後必然會被智能機器人替代，但是依然會有很多崗位不會被替代的，人工智慧以後應該是使人們工作更加高效，將簡單的事情交給機器，自己主要做復雜的需要技術層面分析的工作，在金融領域，好的投資經驗是很重要的，目前還沒有人工智慧能夠取代投資分析師真正去做交易的。

Ⅲ 華爾街人工智慧炒股用了多少台電腦

用的是超級計算機，如果是是普通的台式機我只能說你太low了

Shaunak Khire 的團隊開發了一套機器智能系統 Emma AI，正在募資成立一支基金，計劃三個月內用 Emma AI 開始交易投資。現在資金籌措工作接近完成。
根據 Emma AI 官網的信息，這套系統是一個機器增強神經搜索界面，被設計用來做金融分析、調研、預測等工作，如預測美國收十年期國債收益率。
作為 Emma AI 的項目負責人，Shaunak Khire 是投資公司 Magha 控股的合夥人，這家公司編制金融指數並據此交易。

�0�2此外，他還在 2010 年成為柯林頓全球倡議（Clinton Global Initiative）科技委員會成員，當年海地地震發生後，為柯林頓-布希基金進行簡訊捐款方案的嘗試。
今後 Emma AI 的交易會從醫葯巨頭葛蘭素史克（GSK）、特斯拉以及美國國債等品種開始。�0�2

Shaunak Khire 認為 Emma AI 可以代替金融分析師，並表示 Emma AI 跟傳統程序化交易不一樣，Emma AI 的神經網路系統會考慮更復雜的影響個股走勢因素，如一個國家貨幣政策的改變。
而近三十年越來越廣泛使用的程序化交易是一種交易策略，利用計算機根據現有數據模型進行高頻交易，模型本身不會因為所在市場基本面的變化而改變。
依靠電腦和特定的數學模型做交易，這在華爾街已經很常見了。
根據市場分析機構 Preqin 的調查，美國現在大約有 1360 只對沖基金的交易主要是依靠程序化交易來實現，大概佔到整個對沖基金市場的 9%，管理的資金規模大約是 1970 億美元。

在 Preqin 的調查中，程序化交易的對沖基金跟傳統對沖基金相比，收益率盡管不是一直領先，但最終五年收益率要好不少。

相比之下，人工智慧技術在金融領域的應用雖然不多見，但也有一些知名的對沖基金參與在內。
Two Sigma 是一隻管理資金規模超過 350 億美元的知名對沖基金，他們利用自然語言處理技術，分析美國聯邦公開市場會議委員會（FOMC）的發言。
這套技術會分析「證券」、「利率」、「抵押」等詞彙的出現次數，從而得出譬如「2008 年，FOMC 有關金融市場的發言占 37%」，或者 「2007-2009 年，FOMC 有關通脹的討論占 20%」等結論，幫助交易員設計交易模型時，有更多數據支持。
Two Sigma 利用自然語言處理技術的得出 FOMC 議題佔比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大對沖基金公司之一，公司特點是主要使用計算機進行高頻程序化交易，基金規模超過 650 億美元。今年四月，他們領投了一家使用人工智慧技術的對沖基金——Numerai，後者總計募集資金 150 萬美元。Numerai 在獲得大量數據和金融分析報告後， 通過機器學習技術預測股票市場走勢。
雖然有這些實驗性的工作在進行，但暫時沒有知名的對沖基金公司明確已經使用人工智慧進行交易投資。

I.B.M. Watson 項目首席研究員 David Ferrucci 在 2013 年離開 I.B.M. 後，加入世界最大對沖基金公司 Bridgewater 。對此，華爾街曾以為 Bridgewater 將開發人工智慧交易程序，Bridgewater 後來否認短期內會有這方面打算。
Bridgewater 在聲明中補充道，關於科技對交易的幫助，他們更看重人工智慧技術提供的邏輯計算幫助，而非數據挖掘。
當金融市場劇烈下跌時，程序化高頻交易會根據策略模型嚴格執行止損，整個市場都這么做的話，就容易加速下跌。2010 年，這樣一起事故讓道瓊斯工業指數在 36 分鍾里暴跌 9%，被稱為萬億美元的股市下跌。

Ⅳ CDA數據分析師可以從事哪些工作，那些行業需要數據分析師CDA數據分析師的待遇如何，工資水平高不高

CDA數據分析師可從事的行業非常廣，因為現在幾乎各行各業都幾乎要用到數據，像通訊、醫療、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研、教育等行業和領域。至於工資方面的待遇，那就要看你是哪個等級數據分析師了，而且不同行業和不同公司，對員工的待遇和紅利也是各有差別的。但是只要是有CDA數據分析師的證書的話，基本上福利待遇都是非常好的！

Ⅳ 人工智慧會讓股票分析師失業嗎

我覺得暫時不會，因為股票最有意思的就是不可確定性，同樣的一種股票形態，由於大盤環境不同，會有截然不同的走勢，而人工智慧只能按照程序演算法去推演，但是不排除未來伴隨著人工智慧的發展，機器人完全取代人類。

Ⅵ 目前人工智慧在金融行業屬於什麼水平

資產管理領域應用AI可以把它分成三個子概念：智能投顧、智能投研、智能投資。每一類的功能偏向有所不同，涉及的AI演算法也會不盡相同。
1）智能投顧
典型功能包括：客戶偏好分析、市場分析提醒、智能配置組合、交易執行、組合優化等。
典型AI演算法包括：知識圖譜、機器學習、智能語言處理技術、圖像識別等。
這方面有代表性的應該是美國的Wealthfront和Personal Capital兩家公司。國內做得出彩的目前看來沒有。鉑諾希望作為一個先行者，在客戶偏好和市場提醒這兩項功能上著重發力，打造一個前端的智能顧問，幫助客戶更好的了解自己和了解市場。
2）智能投研
典型功能包括：股票市場信息的深度挖掘分析、投資策略的量化與回測等。
這些功能的過程本質：數據獲取、特徵提取、數據轉換、模型訓練、模型選擇、模型預測。
典型AI演算法包括：監督學習演算法：(1)回歸演算法：決策樹、隨機森林等; (2)分類演算法：二次判別分析、K最近鄰演算法等; (3) 降維演算法：偏最小二乘法等。
無監督學習演算法：(1) 聚類演算法：K均值、分層等; (2) 降維演算法：主成分分析、獨立成分分析等。
3）智能投資
典型功能包括：量化交易，智能風控
典型AI演算法包括：在線過程分析（OLAP）、聚類、濾波、神經網路、預測模型等。
這部分同樣是外國的企業走得比較靠前，07年開始Rebellion research就開始採用貝葉斯網路演算法進行智能投資相關的工作了。
國內的跟進速度也比較快，鉑諾這幾年也一直致力於搭建自己的智能風控平台。

Ⅶ 人工智慧龍頭股

閃牛分析：

人工智慧利好政策預期增強，市場層面行情火爆來襲！下一步人工智慧的看點有哪些？誰是這波行情的龍頭股呢？

一、人工智慧利好預期

人工智慧再次席捲A股，這次是江南化工裹挾這思創醫惠來了一次突襲。整個人工智慧板塊一度領漲各大板塊，卻最終沒穩住，無奈成就沖高回落的局面！

想必，大家都會期待人工智慧再次上演去年的故事。問題是，人工智慧再次成為市場焦點的概率有多大？

二、投資人工智慧的關鍵邏輯

要想預判這樣的問題，需要結合人工智慧產業本身的政策、發展狀況和市場層面的投資邏輯、資金流向等多方面因素分析。

大體來看，根據科技部的消息，人工智慧政策有望中短期發布，那麼人工智慧的行情還是值得期待；而市場層面的因素變數太多，難以把握，但可以結合人工智慧產業本身來分析。

就人工智慧產業來看，產業鏈分為基礎層、技術層、應用層。而每個產業鏈又包涵很多子領域。

基礎層：晶元、大數據、演算法系統、網路等多項基礎設施；

技術層：計算機視覺、語音語義識別、機器學習、知識圖譜等（目前發展勢頭比較猛）；

應用層：涵蓋領域有金融、安防、智能家居、醫療、機器人、智能駕駛、新零售等多個場景

通過這樣的分析，百曉生可以得到一個結論：本輪人工智慧行情的主要看點有兩個，一是在應用層領域具備核心競爭力的企業；另一個是基礎層面涉及的大數據、雲計算等軟體領域。

換句話說，接下來人工智慧的行情具有一定的「工業互聯網」+「獨角獸」色彩，所以在布局上，可以留意「人工智慧」+「工業互聯網」+「獨角獸」多重共振的個股；而節奏上，謹慎跟進，大膽持有！

另附人工智慧重點股：

Ⅷ 學習人工智慧專業怎麼樣以後就業前景好嗎

高考報考人工智慧專業，大學畢業後的就業前景應該是非常不錯的。

可以說，這一兩年是人工智慧專業開始朝專門化發展的前兩年，這是一個屬於人工智慧的時代。世界許多國家都在加緊人工智慧方面的研究，可以說是未來的世界，誰掌握了人工智慧，誰就掌握了未來。

Ⅸ 人工智慧 還要考CFA嗎

雖然以後的發展是人工智慧，但是以現在的人工智慧水平來說還是無法取代人的，特別是高端人才。
在中國各城市中，上海的CFA持證人員是最多的，北京、深圳緊隨其後。在行業分布上，證券、基金、銀行最為集中，由於銀行在中國金融業中的龍頭地位，銀行CFA考生最多。
CFA資格認證被認為是世界各地金融行業公認的就業通行證，不過其考試也普遍被認為是投資行業內最嚴格的資格認證課程。只有約1/5的考生能夠成功完成三級自修課程，並成為CFA特許資格認證持有人和CFA協會會員。
2014年中國大陸地區共有671人獲得CFA特許資格認證。截至2014年12月10日，中國大陸的CFA數量已經達到3125人，首度超過3000人。其中2014年，上海共有277人獲得CFA證書，佔全國的41.28%;上海的CFA持證人總數也因此達到1421人，佔全國的45.47%。
來自CFA協會的消息，在2014年12月的CFAlevel1級考試中，全球共有超20000名考生順利過關。
根據CFA協會的數字，去年6月和12月，全球報考CFA1級考試的考生人數總共超過94000人，其中12月的報名人數達到47175人，最終有20757人考試合格，過關率44%，比2013年同期的43%高出了一個百分點。
CFA職業方向包括投行經理，基金經理、財務經理、項目總監、行政總裁、資金分析高管、資金管理總監、審計項目經理、首席執行官、稅務經理、融資經理、總出納、財務總監、財務結算高級經理、投資分析高級經理、財務會計主管、財務結算高級經理證券分析師、財務總監、投資顧問、投資銀行家、交易員等，同樣薪酬也很可觀。美國CFA的年薪40萬美元以上，在香港年薪30萬美元左右。

Ⅹ AI也打不過的人才，財務分析師到底有什麼好

隨著數據分析決策越來越受到重視，民營企業經營理念和企業架構不斷進步，財務系統自動化程度越來越高，很多歐美外企、大型國企/名企、互聯網等企業，都急需財務分析師。
很多人也有一個疑問，現在AI越來越熱，財務分析師會被人工智慧代替嗎？
答案當然是否定的。機器需要你輸入大量的數據，它更多的是從事計算的工作。而人最重要的特質就是對復雜商業環境的反應處理能力和溝通能力。
專業的財務分析師的工作是附加值很高的工作，而不是普通的會計、記賬之類的工作。這樣的工作是人工智慧無法替代的。
財務分析師主要可以分為兩類：
Commercial FA（商業財務分析師）
商業方向的財務分析師，集中在非常注重營銷和銷售的行業，如快速消費品、零售業、互聯網行業。
工作內容也許並沒有你想像得那麼光鮮，大部分工作仍然是重復性較大的預算管理和財務報告。但是越資深，就會承擔越多的商業分析職責。
Cost Analyst（成本分析師）
供應鏈方向的財務分析師，集中在傳統製造業，如快速消費品、汽車、醫療等行業。
與商業分析師相比，他們會花更多的時間在標准成本的設定以及內部控制上，工作性質決定了他們對前端業務缺乏深入的了解。