人工智能浪潮下，岗位及就业，技术分析 _证券交易员
作者：李雪
摘要：
生命的成长需要营养，人工智能的营养来自于大数据和互联网。
所谓“大数据”，本质就是一个领域、一个范畴中的全部数据（当然这只是相对的全部、渐进的过程）。有了全部数据，就只须知其然而不需知其所以然，就可以依葫芦画瓢，做出最科学、最合理或至少是最接近的正确决策。
2017 年 5 月 27 日，在举行于中国乌镇的“人机终极对决”三局对决中，当今世界排名第一的中国围棋选手柯洁，输给了 Google 旗下的人工智能程序 AlphaGo。有人说，人工智能已经彻底“征服”了围棋——这一人类智慧最后的"堡垒"。可以预见的是，人工智能的发展将会越来越快，而且会在更多的领域与人类展开对决，包括金融，这一智者的游戏！
据经济之声报道，全球最大的对冲基金——美国桥水联合基金目前正在筹备一支人工智能团队，这个团队的目标是，创造一种基于历史数据和统计概率的交易算法，让人工智能系统学习和适应市场变化，以区别于传统只接受静态指令的算法。
——来源 百度百科
文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)、西格玛(Two Sigma)、城堡投资(Citadel)、德劭基金(D.E.Shaw)、贝莱德（BlackRock）等全球著名对冲基金也已经开始布局人工智能领域！
不少美国的金融业人士相信，随着近几年大数据技术和机器学习技术的广泛用，人工智能已经具备了超越设计开发者的认知和视野的能力，它们可以“贡献”新的认知，证券投资领域因此将会产生革命性的变革，传统的投资策略生产模式将被颠覆，大部分分析师的工作都可以被智能代理取代，而且可能做得更好。
人工智能交易软件能通过吸取大量数据来了解这个世界，然后对股票、债券、商品和其他金融产品进行预测。人工智能机器可以获取书籍、Twitter消息、新闻报道、金融数据、企业财报、国际货币政策，甚至是综艺节目《周六夜现场》的概况等一切有助于其软件理解全球趋势的信息。人工智能可以持续不间断地观察这些信息，从不知疲倦，一直学习，不断优化预测。
对冲基金数据服务公司Eurekahedge追踪了23家使用人工智能技术的对冲基金，结果发现，人工智能的表现要优于人类。在过去的十年，宽客们(一群靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家)一直是对冲基金的宠儿。但是，他们是依靠对历史数据的分析，来创建一个可以预测市场趋势的模型。
人工智能也能这样做，而且还能吸取最新的数据，从而持续提升其预测模型。这样看来，“宽客”模型就像一个静态的医学教科书，而人工智能学习机器就像一个持续追求最新研究的实习医生。哪一个的诊断结果会更好？Eurekahedge称，传统模型的建立基于历史数据，通常不能实时提供更好的回报。
将来，人类交易员和对冲基金经理不再有机会，很大一部分原因在于他们是人。曾帮助苹果公司开发Siri的Sentient公司联合人巴巴克·霍德加特(Babak Hodjat)称：人类通常带有偏见，又相对敏感，无论是有意的，还是无意的。有充分证据表明，人类易于犯错。我认为，依赖于人类直觉和理性，比纯粹依靠数据和统计学更可怕。
因此，当金融从业人员发现自己站在正在驶来的人工智能快车面前时，会有什么后果呢？商业智能公司Coalition Development的报告显示，12家最大投资银行的销售、交易和研究员工的平均年薪为50万美元，许多交易员甚至达到百万美元。另一项行业调查结果显示，2015年，5个对冲基金经理的薪水加起来有10亿美元，甚至更高。如果你认为“卡乐星汉堡”(Carl＇s Jr)可能用机器人取代时薪8美元的快餐店工人，那为何不用人工智能来取代这些年薪高达百万美元(时薪500美元)的交易员呢？
自金融危机结束以来，投资银行领域以减少数万个职位，巴莱克（Barclays）,摩根士丹利（MorganStanley)和法国兴业银行等许多银行在外汇交易部门大幅裁员。而且，雪上加霜的是，外汇交易行业在到处裁员的同时，还出现了自动交易化的趋势。自动交易模式减少了银行的用人需求，新一代量化交易员应运而生，这类交易员人数较少，主要根据数学模型来指定交易对策。
在我们看来，相比于围棋，金融交易的智能化可能还要更简单一些，交易是大概率事件和多空的选择，而一个由数字堆砌的市场反而更容易建立数学模型，人工智能的新技术，将会推动金融市场的又一场革命。
——来源 ：知乎 百度
我觉得人工智能目前来看几乎不可能在策略本身去进行自主研发。更多是辅助优化。
未来，也更多是在纯数据层面设计策略而已。
交易，不是100%的数据。
策略，AI能自动设计策略？AI能自己形成理念？
金融市场的博弈，可不是和一个单个的人进行博弈。纯数据就能战胜所有人？
除非未来，电脑自己本身都懂得了金钱的意义，才有可能吧。
