人工智能股票分析师

Ⅰ 人工智能和机器学习会逐渐取代金融和数据分析师吗

关于人工智能的发展上限，曾经和很多朋友讨论过。说实话，我们得出的结论中，金融这种依托数据分析的行业未来极有可能真的被人工智能占领，反而是考验创造力和想象力的行业，比如艺术、传媒，人比人工智能拥有更大的优势。

然而，这只是现阶段的人工智能应用情况，未来是否真的会替代金融界从业人员，尚未可知。

Ⅱ 人工智能入侵金融，哪些岗位最终会被彻底

你好，在我看来，一些简单的数据搜集，数据处理的工作，比如记账、市场简单调研等，以后必然会被智能机器人替代，但是依然会有很多岗位不会被替代的，人工智能以后应该是使人们工作更加高效，将简单的事情交给机器，自己主要做复杂的需要技术层面分析的工作，在金融领域，好的投资经验是很重要的，目前还没有人工智能能够取代投资分析师真正去做交易的。

Ⅲ 华尔街人工智能炒股用了多少台电脑

用的是超级计算机，如果是是普通的台式机我只能说你太low了

Shaunak Khire 的团队开发了一套机器智能系统 Emma AI，正在募资成立一支基金，计划三个月内用 Emma AI 开始交易投资。现在资金筹措工作接近完成。
根据 Emma AI 官网的信息，这套系统是一个机器增强神经搜索界面，被设计用来做金融分析、调研、预测等工作，如预测美国收十年期国债收益率。
作为 Emma AI 的项目负责人，Shaunak Khire 是投资公司 Magha 控股的合伙人，这家公司编制金融指数并据此交易。

�0�2此外，他还在 2010 年成为克林顿全球倡议（Clinton Global Initiative）科技委员会成员，当年海地地震发生后，为克林顿-布什基金进行短信捐款方案的尝试。
今后 Emma AI 的交易会从医药巨头葛兰素史克（GSK）、特斯拉以及美国国债等品种开始。�0�2

Shaunak Khire 认为 Emma AI 可以代替金融分析师，并表示 Emma AI 跟传统程序化交易不一样，Emma AI 的神经网络系统会考虑更复杂的影响个股走势因素，如一个国家货币政策的改变。
而近三十年越来越广泛使用的程序化交易是一种交易策略，利用计算机根据现有数据模型进行高频交易，模型本身不会因为所在市场基本面的变化而改变。
依靠电脑和特定的数学模型做交易，这在华尔街已经很常见了。
根据市场分析机构 Preqin 的调查，美国现在大约有 1360 只对冲基金的交易主要是依靠程序化交易来实现，大概占到整个对冲基金市场的 9%，管理的资金规模大约是 1970 亿美元。

在 Preqin 的调查中，程序化交易的对冲基金跟传统对冲基金相比，收益率尽管不是一直领先，但最终五年收益率要好不少。

相比之下，人工智能技术在金融领域的应用虽然不多见，但也有一些知名的对冲基金参与在内。
Two Sigma 是一只管理资金规模超过 350 亿美元的知名对冲基金，他们利用自然语言处理技术，分析美国联邦公开市场会议委员会（FOMC）的发言。
这套技术会分析“证券”、“利率”、“抵押”等词汇的出现次数，从而得出譬如“2008 年，FOMC 有关金融市场的发言占 37%”，或者 “2007-2009 年，FOMC 有关通胀的讨论占 20%”等结论，帮助交易员设计交易模型时，有更多数据支持。
Two Sigma 利用自然语言处理技术的得出 FOMC 议题占比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大对冲基金公司之一，公司特点是主要使用计算机进行高频程序化交易，基金规模超过 650 亿美元。今年四月，他们领投了一家使用人工智能技术的对冲基金——Numerai，后者总计募集资金 150 万美元。Numerai 在获得大量数据和金融分析报告后， 通过机器学习技术预测股票市场走势。
虽然有这些实验性的工作在进行，但暂时没有知名的对冲基金公司明确已经使用人工智能进行交易投资。

I.B.M. Watson 项目首席研究员 David Ferrucci 在 2013 年离开 I.B.M. 后，加入世界最大对冲基金公司 Bridgewater 。对此，华尔街曾以为 Bridgewater 将开发人工智能交易程序，Bridgewater 后来否认短期内会有这方面打算。
Bridgewater 在声明中补充道，关于科技对交易的帮助，他们更看重人工智能技术提供的逻辑计算帮助，而非数据挖掘。
当金融市场剧烈下跌时，程序化高频交易会根据策略模型严格执行止损，整个市场都这么做的话，就容易加速下跌。2010 年，这样一起事故让道琼斯工业指数在 36 分钟里暴跌 9%，被称为万亿美元的股市下跌。

Ⅳ CDA数据分析师可以从事哪些工作，那些行业需要数据分析师CDA数据分析师的待遇如何，工资水平高不高

CDA数据分析师可从事的行业非常广，因为现在几乎各行各业都几乎要用到数据，像通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等行业和领域。至于工资方面的待遇，那就要看你是哪个等级数据分析师了，而且不同行业和不同公司，对员工的待遇和红利也是各有差别的。但是只要是有CDA数据分析师的证书的话，基本上福利待遇都是非常好的！

Ⅳ 人工智能会让股票分析师失业吗

我觉得暂时不会，因为股票最有意思的就是不可确定性，同样的一种股票形态，由于大盘环境不同，会有截然不同的走势，而人工智能只能按照程序算法去推演，但是不排除未来伴随着人工智能的发展，机器人完全取代人类。

Ⅵ 目前人工智能在金融行业属于什么水平

资产管理领域应用AI可以把它分成三个子概念：智能投顾、智能投研、智能投资。每一类的功能偏向有所不同，涉及的AI算法也会不尽相同。
1）智能投顾
典型功能包括：客户偏好分析、市场分析提醒、智能配置组合、交易执行、组合优化等。
典型AI算法包括：知识图谱、机器学习、智能语言处理技术、图像识别等。
这方面有代表性的应该是美国的Wealthfront和Personal Capital两家公司。国内做得出彩的目前看来没有。铂诺希望作为一个先行者，在客户偏好和市场提醒这两项功能上着重发力，打造一个前端的智能顾问，帮助客户更好的了解自己和了解市场。
2）智能投研
典型功能包括：股票市场信息的深度挖掘分析、投资策略的量化与回测等。
这些功能的过程本质：数据获取、特征提取、数据转换、模型训练、模型选择、模型预测。
典型AI算法包括：监督学习算法：(1)回归算法：决策树、随机森林等; (2)分类算法：二次判别分析、K最近邻算法等; (3) 降维算法：偏最小二乘法等。
无监督学习算法：(1) 聚类算法：K均值、分层等; (2) 降维算法：主成分分析、独立成分分析等。
3）智能投资
典型功能包括：量化交易，智能风控
典型AI算法包括：在线过程分析（OLAP）、聚类、滤波、神经网络、预测模型等。
这部分同样是外国的企业走得比较靠前，07年开始Rebellion research就开始采用贝叶斯网络算法进行智能投资相关的工作了。
国内的跟进速度也比较快，铂诺这几年也一直致力于搭建自己的智能风控平台。

Ⅶ 人工智能龙头股

闪牛分析：

人工智能利好政策预期增强，市场层面行情火爆来袭！下一步人工智能的看点有哪些？谁是这波行情的龙头股呢？

一、人工智能利好预期

人工智能再次席卷A股，这次是江南化工裹挟这思创医惠来了一次突袭。整个人工智能板块一度领涨各大板块，却最终没稳住，无奈成就冲高回落的局面！

想必，大家都会期待人工智能再次上演去年的故事。问题是，人工智能再次成为市场焦点的概率有多大？

二、投资人工智能的关键逻辑

要想预判这样的问题，需要结合人工智能产业本身的政策、发展状况和市场层面的投资逻辑、资金流向等多方面因素分析。

大体来看，根据科技部的消息，人工智能政策有望中短期发布，那么人工智能的行情还是值得期待；而市场层面的因素变数太多，难以把握，但可以结合人工智能产业本身来分析。

就人工智能产业来看，产业链分为基础层、技术层、应用层。而每个产业链又包涵很多子领域。

基础层：芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施；

技术层：计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等（目前发展势头比较猛）；

应用层：涵盖领域有金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等多个场景

通过这样的分析，百晓生可以得到一个结论：本轮人工智能行情的主要看点有两个，一是在应用层领域具备核心竞争力的企业；另一个是基础层面涉及的大数据、云计算等软件领域。

换句话说，接下来人工智能的行情具有一定的“工业互联网”+“独角兽”色彩，所以在布局上，可以留意“人工智能”+“工业互联网”+“独角兽”多重共振的个股；而节奏上，谨慎跟进，大胆持有！

另附人工智能重点股：

Ⅷ 学习人工智能专业怎么样以后就业前景好吗

高考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。

可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。

Ⅸ 人工智能 还要考CFA吗

虽然以后的发展是人工智能，但是以现在的人工智能水平来说还是无法取代人的，特别是高端人才。
在中国各城市中，上海的CFA持证人员是最多的，北京、深圳紧随其后。在行业分布上，证券、基金、银行最为集中，由于银行在中国金融业中的龙头地位，银行CFA考生最多。
CFA资格认证被认为是世界各地金融行业公认的就业通行证，不过其考试也普遍被认为是投资行业内最严格的资格认证课程。只有约1/5的考生能够成功完成三级自修课程，并成为CFA特许资格认证持有人和CFA协会会员。
2014年中国大陆地区共有671人获得CFA特许资格认证。截至2014年12月10日，中国大陆的CFA数量已经达到3125人，首度超过3000人。其中2014年，上海共有277人获得CFA证书，占全国的41.28%;上海的CFA持证人总数也因此达到1421人，占全国的45.47%。
来自CFA协会的消息，在2014年12月的CFAlevel1级考试中，全球共有超20000名考生顺利过关。
根据CFA协会的数字，去年6月和12月，全球报考CFA1级考试的考生人数总共超过94000人，其中12月的报名人数达到47175人，最终有20757人考试合格，过关率44%，比2013年同期的43%高出了一个百分点。
CFA职业方向包括投行经理，基金经理、财务经理、项目总监、行政总裁、资金分析高管、资金管理总监、审计项目经理、首席执行官、税务经理、融资经理、总出纳、财务总监、财务结算高级经理、投资分析高级经理、财务会计主管、财务结算高级经理证券分析师、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易员等，同样薪酬也很可观。美国CFA的年薪40万美元以上，在香港年薪30万美元左右。

Ⅹ AI也打不过的人才，财务分析师到底有什么好

随着数据分析决策越来越受到重视，民营企业经营理念和企业架构不断进步，财务系统自动化程度越来越高，很多欧美外企、大型国企/名企、互联网等企业，都急需财务分析师。
很多人也有一个疑问，现在AI越来越热，财务分析师会被人工智能代替吗？
答案当然是否定的。机器需要你输入大量的数据，它更多的是从事计算的工作。而人最重要的特质就是对复杂商业环境的反应处理能力和沟通能力。
专业的财务分析师的工作是附加值很高的工作，而不是普通的会计、记账之类的工作。这样的工作是人工智能无法替代的。
财务分析师主要可以分为两类：
Commercial FA（商业财务分析师）
商业方向的财务分析师，集中在非常注重营销和销售的行业，如快速消费品、零售业、互联网行业。
工作内容也许并没有你想象得那么光鲜，大部分工作仍然是重复性较大的预算管理和财务报告。但是越资深，就会承担越多的商业分析职责。
Cost Analyst（成本分析师）
供应链方向的财务分析师，集中在传统制造业，如快速消费品、汽车、医疗等行业。
与商业分析师相比，他们会花更多的时间在标准成本的设定以及内部控制上，工作性质决定了他们对前端业务缺乏深入的了解。