王泓清

摘 要：隨著經(jīng)濟與科技的飛速發(fā)展，金融行業(yè)迎來了新一輪的科技創(chuàng)新。人工智能的發(fā)展促進了金融與科技的融合，為金融的創(chuàng)新和發(fā)展提供了可能和保障。其中，量化交易的出現(xiàn)和發(fā)展讓金融走向了一個新的方向。本文將簡單分析人工智能中量化交易和實際金融的關系與影響。

關鍵詞：人工智能 量化交易 實際金融

把人工智能運用到金融中可以幫助處理大數(shù)據(jù)，并且人工智能具有準確化、穩(wěn)定性、高效性等優(yōu)點，量化交易就是其中一種，近年來，量化交易作為一種金融工具越來越多地出現(xiàn)在人們視野中，為人們進行金融活動提供了新的體驗和保障。那么，究竟什么是量化交易呢？人工智能在其中起到什么作用？它又是如何影響實際金融的呢？

一.量化交易概述

量化交易是指以先進的數(shù)學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選出能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，這樣極大地減少了投資者情緒波動造成的影響，有效避免了在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質上來說是相同的，二者都是以市場非有效或弱有效的理論為基礎。但兩者的區(qū)別在于定量投資管理是“定性思想的量化應用”，更加強調數(shù)據(jù)。量化交易具有以下幾個方面的特點：1、紀律性。2、系統(tǒng)性。3、套利思想。4、概率取勝。正是以上幾個特點并結合人工智能、大數(shù)據(jù)，在清洗歷史數(shù)據(jù)與結合數(shù)學模型后，合理的推出買入賣出點，避免人為情緒左右操作，起到保障收益的作用，并且能夠實時的止盈或止損，規(guī)避風險。因此，越來越多的金融機構對量化交易與人工智能的結合地研究越來越多，投資者對其關注度也越來越高。

二.人工智能、量化交易對實際金融的影響

（一）新時代新金融風潮

索羅斯說：“掌握信息就等于掌握了財富。”面對現(xiàn)在日益國際化的市場，國內的金融市場也很大程度上受到國外市場的影響。特別是現(xiàn)在國際金融市場收緊、投機行為日益加劇化的情況下，客戶對市場的信心也在逐漸下降。而量化交易正是科學的使用信息數(shù)據(jù)做出合理的判斷，在過去量化交易有低實時性（新數(shù)據(jù)不能及時導入處理）、單一模型化（數(shù)學模型不能及時調整）及彈性低（不能及時生成適時的新判斷）等缺點，而爆發(fā)進步的人工智能與量化交易的有機結合后能更好的解決這些問題，準確判斷處理。在節(jié)省大量分析成本和具有更高的可靠性后，相比傳統(tǒng)自主的金融投資方式，結合人工智能的量化交易已經(jīng)成了新風潮，也將整個市場帶向良性。

（二）拓寬服務范圍

相對于傳統(tǒng)金融行業(yè)來說，新量化交易節(jié)省了大量的人力資源，使得金融服務能夠滲透到更多的地方，極大地拓寬了金融服務的范圍。人工智能能夠幫助理財投資者更加快速的學習投資理財知識，并養(yǎng)成良好的投資理財習慣，進而幫助投資者進行更加豐富的投資理財活動。雖然目前，我國的人工智能和量化交易還在發(fā)展當中，但是，京東、微眾銀行等已經(jīng)開始對量化交易有所使用，進而幫助企業(yè)獲得更加全面的用戶喜好，讓金融管理滲透到生活的方方面面。

（三）增強風控能力

金融行業(yè)有個很顯著的特點就是投資一直伴隨著風險，不僅如此，投資者還要提防金融詐騙等陷阱，可以說，金融行業(yè)的風險控制是非常困難的。但是，隨著人工智能及量化交易的出現(xiàn)和使用，金融行業(yè)的風控得到了改善。首先，量化交易相較以往的金融活動能夠更好地保障用戶收益，規(guī)避金融風險。其次，人工智能由于其龐大的數(shù)據(jù)和信息網(wǎng)絡，能夠及時發(fā)現(xiàn)并預防金融騙局，隨著使用規(guī)模和層次的提升，整個市場也會更加良性有序。

三.人工智能量化交易在金融創(chuàng)新中面臨的挑戰(zhàn)

（一）對數(shù)據(jù)提出高要求

人工智能和量化交易需要龐大的數(shù)據(jù)進行支撐，但是由于歷史數(shù)據(jù)的整理不到位，容易導致歷史數(shù)據(jù)錯誤、缺失等現(xiàn)象，從而使得量化交易不夠準確或科學，使得決策出現(xiàn)偏差。正是因為大數(shù)據(jù)是人工智能和量化交易的基礎和保障，在進行數(shù)據(jù)建設的過程中必須重視數(shù)據(jù)質量，這就對數(shù)據(jù)提出了更高的要求。另外，在大數(shù)據(jù)發(fā)展的今天，信息安全也非常重要，如果數(shù)據(jù)遭到入侵，將造成難以想象的后果。

（二）自主研發(fā)能力不足

自主研發(fā)能力是發(fā)展的重要基石，由于我國目前人工智能和量化交易都在起步階段，研發(fā)能力都不夠強勁且相關的人才儲備也嚴重不足。因此，我國人工智能和量化交易發(fā)展依然有所制約。我們應該清晰地認識到我國自主研發(fā)能力不強的事實，并積極采取措施，引進和培養(yǎng)優(yōu)質人才，為人工智能、量化交易發(fā)展添磚加瓦。

（三）基礎設備成本

人工智能和量化交易都建立在大數(shù)據(jù)存儲和使用基礎上，因此，企業(yè)在使用人工智能和量化交易時必然需要進行大量的運算，需要購置大量的基礎設施以維護存儲和運算的需要，這是一項十分昂貴的消耗。如果回報效果、收益不夠理想，必然導致支出成本過多，企業(yè)難以支撐的問題，隨著量化交易規(guī)模和范圍的擴大，這些基礎設施必然成為發(fā)展的巨大累贅，如何降低這方面成本是目前最大的問題。因此，在企業(yè)進行規(guī)劃時必須認清自身發(fā)展條件，不能一味追求與時俱進，忽略自身的局限，應該結合自身條件并準確預估成本收益之后，再投入人工智能和量化交易發(fā)展的大潮流中。

四.總結

目前，科技正處于飛速發(fā)展的時期，金融行業(yè)的創(chuàng)新與進步是必然的趨勢。量化交易，尤其是人工智能會成為金融發(fā)展進步的一大助力，盡管在實際操作運用過程中，金融創(chuàng)新依然面臨諸多挑戰(zhàn)，但是將人工智能、量化交易運用到金融行業(yè)中是利大于弊的，在科技日新月異的今天，我們要了解金融行業(yè)的大趨勢，了解人工智能、量化交易與金融的聯(lián)系和影響，只有這樣，我們才能抓住機遇，促進金融行業(yè)更加繁榮。

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