利用人工智慧炒股

A. 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。

B. 人工智慧可以用來炒股嗎

說的神乎其神，人工智慧能用來炒股嗎？

人工智慧在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利，這已經是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經可以用於任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、並制定決策的領域。人們不禁想問，還有什麼是人工智慧不能克服的嗎？譬如說，變幻莫測的A股？

對於這個問題，持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分：1. 股市可以預測嗎？ 2、 假如可以預測，用機器學習的方法去預測可以嗎？

先回答第一個問題：股市的漲跌可以預測嗎？

如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列，Price = Market (t), 我們往往會發現，不管是嘗試用N個模型(線性，非線性, 概率)來進行逼近，即使是建立了符合股價變化的這樣的模型，並且在有足夠多的訓練數據的情況下模擬出了股價，但是這些模型最多隻能在特定的區間能做一些並不十分精準的預測。

美國矽谷「感知力」技術公司讓人工智慧程序全程負責股票交易，與其他一些運用人工智慧的投資公司不同，該公司交易部門只有兩名員工負責監控機器，以確保出現不可控情形時可通過關機終止交易。據報道，「感知力」公司的人工智慧投資系統可以通過經驗學習實現「自主進化」。公司在全球擁有數千台同時運行的機器，其獨特演算法創造了數萬億被稱為「基因」的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易，目前可在幾分鍾內模擬1800天的交易量，經過測試，不好的「基因」被剔除，好的「基因」被保留。通過考驗的好「基因」被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標，剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露，目前機器在沒有人為干預情況下掌握著大量股票，每天完成數以百計的交易，持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標，但沒有透露指標的具體內容。

隨著人工智慧技術的持續進步，人工智慧投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智慧改變的行業之一。另一方面，也不是所有的投資商都信任機器，英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說，不應過度信任人工智慧投資，該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾，很多投資人的錢卻有去無回。

C. 是否有人用人工智慧炒股

我在用盈首Ai炒股機器人

D. 人工智慧炒股何時能完全取代職業炒股人

這個問題只能呵呵了

1. 10月18日，美國出現了炒股「阿爾法狗」——全球第一隻應用人內工智能進行容投資的ETF基金。但是，這只炒股「阿爾法狗」炒了26天股後，居然沒有賺到錢!更令人錯愕的是，當美股三大指數全線上漲的時候，它還跑輸了指數。

2. 人工智慧炒股說白了，最多算是加強版的程序化交易。可能計算機程序化比人工炒股狗還還厲害。金融投資是一門科學+藝術，人工智慧無法解決藝術的問題，指望它超越人類還很難。現在人類的技術水平還無法製造比人腦更智慧的東西。

3. 人工智慧在金融領域主要應用於投顧方面，以後可能還應於會計、材料審核方面。

4. 人工智慧以後可能是一種非常棒的分析工具，就像炒股軟體一樣。

5. 炒股說白了是人對人的智慧博弈（買賣都是對手）。如果這市場都是人工智慧操作，那它們就等著被宰割吧。我先有規律的做單，讓它們學習獲利，讓他們養成錯誤的學習邏輯。然後最後我再反手狠狠的收割它們，誘發它們調價和接貨。

E. 用人工智慧炒股可行嗎

可行啊，現來在的人工智慧說白了源就是一種大數據的分析，但是炒股的話大數據是很重要的一塊，人工智慧可能會分析的更透徹一點，但是有一個問題就是數據是死的，機器也是死的，但是股市是活的，所以還是二者結合，以人工智慧的結果做一個基礎預判，最終的決策還是在自己更可靠一點

F. 人工智慧炒股，大概是怎麼回事

用人工智慧演算法程序預測大盤股價，然後選擇購買方案
望採納

G. 在找能做人工智慧股票軟體的人

不知道你想怎麼做,做到什麼程度,如果只是簡單按照交易策略自動交易,那就容易內多了有點編程基礎利用現在的容很多第三方平台就可以實現.
但如果你想神經網路讓ai自己學習,那這事可大了,先不說這能不能成功,就硬體投入和人員的投入就不是一個小數字.

我學股票的最終目標就是奔著人工智慧方向努力的.就現在而言也只是利用計算機幫助分析效率提高,做一些策略回測分析優化,或者自動交易這些.還達不到人工智慧讓機器自己學習.

H. 人工智慧炒股靠譜嗎

人工智慧結合人工和智慧才靠譜。

I. 當人工智慧開始炒股，它會怎麼做

人工智復能投資系統可以通過制經驗學習實現「自主進化」。公司在全球擁有數千台同時運行的機器，其獨特演算法創造了數萬億被稱為「基因」的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易，目前可在幾分鍾內模擬1800天的交易量，經過測試，不好的「基因」被剔除，好的「基因」被保留。通過考驗的好「基因」被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標，剩下的一切都交由機器負責。

J. 目前人工智慧對炒股有幫助嗎有好的軟體推薦嗎

有好的軟體 對股票肯定有意義的