全球AI炒股机器人市场研究分析
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4 w* L. f6 J! BAI炒股机器人，人工智能创新科技深度融合股票交易的产物。随着科技的不断发展，人工智能技术得到前所未有的快速提升。证券交易行业也迎来深刻的变革，AI炒股机器人就是在这样的时代浪潮中应运而生。一谈到AI炒股机器人，很多人会想到谷歌开发的围棋界的AlphaGo，当年AlphaGo和人类顶尖棋手的人机大战世界瞩目，第一场AlphaGo以总比分4比1战胜李世石；第二场AlphaGo以总比分3比0战胜世界排名第一的柯洁，AlphaGo的碾压式胜利令全体人类震惊不已，让我们真正认识到人工智能的厉害之处。2 u( S- U3 y# B& h P/ `
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为什么人工智能在人类面前拥有如此压倒性优势，这是因为人脑的计算力非常有限，因此我们把大量人生经验凝结成不需要从头算一遍的状态。但计算机不是，计算机永远在从头算，每一步都算概率，每次都往最大的概率下注。每次从头算一遍，后面都是基于海量的数据资源。所以算出了超出你的经验和定式的东西，算出了全新的逻辑。
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而更为恐怖的是，AlphaGo的下一代Alphazero，以100：0碾压AlphaGo。6 ~' @0 ~4 y" R
% K# ` f" Y$ V" {人工智能在围棋界的成功，引起了人类试图在金融领域通过人工智能获取巨额财富的深切期待。
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随着AI在各个行业的不断渗透，人们不禁开始思考未来同机器人的协作与竞争，那么同样，在金融投资领域，如果机器人炒股了，基金经理是否会面临失业的威胁？收益怎么样？会战胜市场吗？2000年顶峰时期，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员，但时至如今，这里只剩下两名股票交易员“留守空房”！! p! q6 S- c \1 s
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2017年10月，全球第一只应用人工智能进行投资的ETF基金——AI Powered Equity ETF在纽交所上市。AIEQ使用的是IBM的人工智能系统的认知和大数据处理，分析投资美股。AIEQ全年日夜不间断工作，同时分析6000多只美国挂牌股票，每天分析上百万条相关的公告文件、财报、新闻及社群文章。利用量化择时、量化选股、因子分析、事件驱动等N种量化模型选股，不断地深度学习。
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3 z g1 K7 K6 S4 nAIEQ曾有不错的表现，一度战胜过指数。不过，三年后AIEQ还是大幅跑输纳斯达克，标普500，仅小幅跑赢道琼斯工业指数。 F; E3 g3 z* d4 M9 P: z& ~& @
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Wind数据显示，从2017年10月18日成立至2020年10月17日，AIEQ累计上涨28.7%，同期标普500指数上涨36.12%，纳斯达克指数更是大涨76.21%，AIEQ涨幅还不到纳斯达克的一半。) v9 j6 e7 N- @: W5 s& f) z
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AIEQ净值3年走势与三大指数比较图
/ j: Z6 u) D0 e: P值得一提的是，虽然跑赢指数比较难，但是战胜对手还是可以的。Wind数据显示，在1715只美国股票ETF和混合ETF中，AIEQ同期累计涨幅排名第328位，战胜了80.87%的同行。但从另一方面来看，人工智能机器人相对人类还是有较大优势的。
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科技高度发达的美国通过人工智能技术能开发出在围棋领域战胜全人类的机器人，但在证券交易领域却难以实现同样的的战绩，甚至难以跑赢同期大盘指数，人们不禁会去思考，这是什么原因造成的呢？# o: T# _5 I) B6 O% T9 f
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通过对美国炒股机器人深入研究分析发现，这跟美国对AI炒股机器人策略的设计思路有关，他们主要通过跟踪证券标的的基本面，诸如公司财报、公告文件、相关新闻事件等等因子来开发设计的。资深炒股的投资者应该知道，要想充分的研判股票的走势仅仅停留在基本面上是远远不够的，更多的要在技术面、主力资金流向上下更多功夫，进行综合分析，才能更精准的把握个股的未来走势。: v. {3 e) K; A0 z! g8 b, x" Z" h- Y
- N1 t/ y9 `- g u L那应该怎样设置才能做到持续稳定跑赢大盘指数涨幅的AI策略呢？需要结合基本面、技术面，结合市场主力资金流向，根据几十种影响股票涨跌因子来综合设置。只有这样做才能更全面更精准的把握个股走势，从而真正实现战胜人类！
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: v, v, ^; c& M, ]& R" n8 |# I说起来容易做起来很难，为什么大多数投资者很难在证券市场获利呢？这是因为人类进行股票交易时没有专业的分析研究技术水平，而这样的水平不是一蹴而就的，需要长年累月的积累，需要通过一步一个脚印实践出来的。其次，没有充足的分析研究时间，要想充分的分析几千只股票和长时间盯盘委托交易，这对于精力有限的人类来说是极大的考验。再次，人类太容易受到情绪等各种因数的影响，容易感情用事。而绝大多数人是很难同时解决以上长期困扰广大投资者的三个难题，最终的结局要么是在残酷的市场中苟延残喘要么就是抱憾离场。
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随着近几年大数据技术和机器学习技术的广泛运用，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， | 
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发表于 2021-4-3 08:32:26