1. 如何评价微软研究院开发的AI量化投资平台Qlib
鸡肋。
Quantopian当年那么火，Point72给他投资，Steve Cohen的资源给他用，今年还是倒闭了。原因是量化平台的盈利模式是有问题的，第一，它不专业，第二，因为不专业，用它的人不赚钱。Point72旗下的Cubist很赚钱，但Cubist不会把infra给Quantopian用，因为能赚钱的infra是稀缺资源。所以Quantopian的框架在专业人士看来非常业余。也正是因为业余，专业的人不用，业余的人用Quantopian的赚不了钱，因此无法和平台分成，所以这样的平台无法盈利。
微软的高管去量化界也有先例，微软前COO Kevin Turner曾到Citadel Securities担任CEO，但是没有太大建树，最终Griffin任命赵鹏，是赵鹏将CitSec发扬光大。
所以说，程序员在不懂套路的情况下，直接跨界去做投资，难度极大。不是因为程序员技术不行，主要是他们不懂投研体系。好的程序员只有在培训以后才能成为好的QR。打个比方，James Simons何等样人，他很早就想做股票，一群科学家一直不得要领，摸索了好几年没什么进展，当时PDT和DE Shaw股票都比RenTech做得好得多。最后RenTech是靠PDT的前雇员把统计套利的策略框架做好，然后另一个既懂架构，又懂股票的程序员，把策略细节调好，才有了这么牛比的大奖章。
拿统计套利来说，谈谈为什么微软的这个QLib平台注定不行。统计套利类策略的核心是信号。怎么从各种数据源里挖掘有意义的信号，如何检验信号的有效性，这些都是统计学的范畴。A股简单的量价信号目前仍然很好用，只要是懂套路的机构，近两年超额30个点没什么问题。可是美股做统计套利可没这么容易，大部分简单的量价信号都是没用的，大奖章return on GMV也做不到10个点。成熟市场里，不了解市场就想挖一些信号是很难的。
模型上，有机器学习的程序员在调参上的确有一些优势，但是label怎么处理，feature怎么engineering这种问题，一般人可能就找不到北了。
其他方面，风格怎么控，算法怎么下单，这些都需要实战经验。不了解市场，想靠机器学习里一些fancy的算法搞个印钞机，太难。现在好多家私募都说深度学习多么有用，的确会有点用，但是绝对没有那么神，事实上大家做得都差不多，不算很深，深度学习真要那么有用，谁会到处说？量化这行，真正有用的东西，虽然最终都会被同行知道，但很少有人会在公开场合大说特说的。
综上，量化策略涉及到统计、数据挖掘、交易、市场理解、机器学习等各个方面，光靠一套机器学习算法库，再加上一个优化器，就想搅动市场，没这么容易的。
2. 人工智能交易和量化交易需要学习什么
时下，量化交易确实很火。随着人工智能的不断发展，量化交易将乘风破浪，占领大半个金融市场。
量化交易是使用程序化（也就是人工智能）来达到自动识别市场交易信号进行交易。量化投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于量化投资者的作用就像CT机对于医生的作用。
传统交易类似中医，需要依靠经验和感觉判断病因在哪里。
具体来说，量化交易的机械性能够让交易变得更加的客观不受人性影响，他可以利用交易的对冲性，提高盈利的概率，实现少亏损，多盈利。
3. 中佰融太顾问公司的股票T+0增强业务，人工智能做量化，应该挺好，做过的讲讲
挺好的，比人工强多了，一天可以多单操作。
4. AI都能炒股了，以后就要拼谁的算法牛了
人工智能量化交易平台宣布获得数百万人民币融资。据悉，本轮融资将主要用于团队建设、产品开发和硬件设备投入。
是一家基于人工智能的量化投资公司，成立于2017年10月，主要将技术应用于量化投资领域，实现低风险高收益的投资回报。
中国私、公募基金规模呈大跨步发展，截止2018年2月底，中国私募基金规模已达12.01万亿元，公募资金规模已达12.64万亿，在控制风险的前提下，提高获得投资收益的效率，是公、私募投资最大需求，国外盛行的量化交易越来越被国内机构所接受。
在量化交易这个领域，目前已有不少项目：私人量化交易平台JoinQuant、RiceQuant以及优矿，为量化交易领域提供核心算法支持的众加，量化策略商城微量网、以量财富为代表的量化理财平台，以及为量化投资者提供智能交易和分析工具的名策数据。
量化交易策略的建立是量化交易的重要环节。目前主要方式有两种，一种是输入与这套逻辑相关联的因子，比如历史表现、公司财务数据、宏观经济数据、上下游供应商数据等众多参数，建立一套模型，以算出标的上涨或下跌的概率，并生成投资组合和调仓策略。随着近几年人工智能兴起，不少人开始选用机器学习等方式，输入众多因子，让AI自己生成策略。
创始人兼CEO庞表示，的做法则不同，是用神经管网络替代原来用逻辑和策略构建的数学模型，通过输入股票相关数据，利用训练不同结构的神经网络来实现机器自主的量化交易。想做量化交易界的Deepmind（研发阿尔法狗的团队），成为中国的基金。
目前，的首个产品A股机器人“狗”已上线，应用于国内二级市场的投资，产品已实盘测试8个月。数据显示，狗实盘业绩显著，在2017年11月A股普跌的情况下(中证1000跌幅超4%)，狗依然实现了5.23%的收益，最大回撤控制在2.7%，并在2018年1月底上证指数大跌12%的情况下，智富狗做到了提前清盘避险，业绩明显优于大盘。
投资人黄表示：“人工智能是非常好的提高效率的方式，非常关注人工智能在各个领域的应用，我们认为以为代表的、基于神经网络的人工智能量化交易平台，能极大地提高大型的高频交易的效率。人的精力有限，一个再好的操盘手也不可能同时看2000支股票，但机器能轻易办到。”
5. 量化投资和人工智能可以结合吗之前看过一篇人工智能股市三大猜想的文章，想再深入了解一下
可以把两个概念加到一块，进行筛选，望采纳
6. EA人工智能程序化交易，适合什么样的人群
期货程序化交易的策略来源于人工对期货交易的思维，将成熟稳定获利的思维编写为程序化自动交易，可以客服人工的缺点，不论哪些程序化都离不开最初的设计理念和要达到的初衷。一般交易策略可分为以下四种类型。（一）价值发现型（二）趋势追逐型（三）高频交易型（四）低延迟套利型
7. 人工智能可以用来炒股吗
说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？
人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？
对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？
先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？
如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。
美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。
公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。
随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。
8. 可以给我推荐一个比较好的人工智能量化系统吗
这话怎么说那，EA现在已经算是不被难接受吧，量化交易到今天已经受众面很广了，有可能一直手动的交易者，在不熟悉，或EA思路模型不了解的情况下，不会放心使用，如果EA量化过程细致严谨没有疏漏，在执行上其实比人还是有优势的，会避免遗漏时机，更果断更迅速。优势还是挺明显的。
9. 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。
国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。
10. 全球最高收益率量化平台全自动交易软件是上海盈首Ai炒股机器人吗
用机噐人炒股？这是个新事！