2022-10-31

外汇交易中的人工智能

　　“在计算机科学中，人工智能 (AI)，有时称为机器智能，是机器展示的智能，与人类的自然智能形成对比。”

　　虽然人工智能 (AI) 长期以来一直被认为是一种潜在的颠覆性技术，但它开始演变成一种概念，可以真正颠覆金融业的整个价值链。这种变化是人工智能巨大潜力的结果。人工智能技术越来越多地被用于为消费者带来新产品，改进现有解决方案，提高业务流程的运营效率，并探索导致创新商业理念的发现。

　　人工智能不是描述单一技术，而是描述不同技术发展的组合。这些包括自然语言的文本生成和机器处理、所谓的自动推理、预适应方法、机器学习、自主和智能代理。为了寻找完美的解决方案，它们都被汇集到我们现在所说的人工智能中。他们描述了与人类相似甚至超过人类的能力。但尽管有所有这些优势，但并非人工智能的所有方面都达到了相同的成熟度。其中一些需要数十年的发展，包括所谓的“强人工智能”，最终可以让机器模仿人脑的智能、可塑性和理解能力。

　　外汇交易中的人工智能

　　外汇交易中的人工智能 AI 产生了巨大的影响，因为统计数据强调，如今 90% 的外汇交易者在交易业务中使用机器人（专家顾问）。创新技术使交易者能够分析大量数据、历史价格、过去的经济事件，以创建各种预测模型。

　　吉姆·西蒙斯 (Jim Simons ) 和他的科学家和数学家建立了文艺复兴科技，这是几十年前历史上最赚钱的量化基金。第一个数学表达式和计算机在交易中的第一次成功使用始于文艺复兴技术。

　　金融行业的机器学习基于不同的分数用例。一般来说，业界的机器学习比外界想象的要少。很久以前，机器学习这个词在工业界并不那么明显。然后人们会认为分析数据和做出预测的方法会很复杂。但并非如此，因为财务问题的直接解决方案不需要公式。

　　下面给出了交易社区中机器学习的一些示例：

　　信号生成和测试： “信号”一词描述了交易的最终目标，即创造交易。为了从过去的数据中创建信号，机器学习方法很重要。特别是，围绕验证对机器学习领域的方法进行微调，统计测试的重要性非常密切。成功与失败之间的差异是由于重要部分出错的结果。线性回归可用于进行实际预测。

　　特征工程：学会不监督对交易不利，因为需要反馈，将利润和信号联系起来。也可以使用任何选择的工具单独设计这些功能。例如，为大型交易引入外部数据或经济学家模型，并使用复杂的工具将结果输入到简单的交易策略中，这是好的策略的工作。

　　借用语音识别方法：在这里，人们可以从过去预测未来。NLP 和其他类似领域的机器学习方法已被发现在交易领域是有益的。

　　期权定价、高频交易执行、投资组合策略和风险管理不依赖于机器学习。总而言之，机器学习与金融相关，但并不取决于人们的想法；此外，使用它的武器依赖于现代机器学习，而不是学术界特有的特定模型。

　　量化交易者用来进行交易预测的工具之一是机器学习，这在股市中是有利的。基金经理或交易员的问题是如何使用这个工具来创造更多的阿尔法。近年来，在量化公司和算法中，机器学习一直是许多人的话题。

　　机器学习在算法交易中广受欢迎

　　C++、Python、R 等编程语言可用于将机器学习技术应用于交易。机器学习包是由公司在组织内??构建的，可以免费供用户使用。

　　机器学习包最近猛增。这极大地增强了对机器学习中各种技术的访问，也满足了交易需求。

　　来源：

　　算法的工作原理是对其进行分类的基础之一。算法的一个示例是 ML 算法，它们根据其工作模式进行分类。例如，为了构建决策模型，使用决策树算法。为了找到变量之间的关系，使用回归算法。

　　此处列出了其中一些算法；

　　1. 线性回归

　　2. 支持向量机 (SVM)

　　3. 深度学习

　　4. 随机森林 (RM)

　　5. K-最近邻 (kNN)

　　6. 逻辑回归

　　7. 分类和回归树 (CART)

　　贸易公司出于不同目的使用上面给出的 ML 算法示例。其中包括；

　　1.找到策略的最佳输入，

　　2.使用庞大的数据集，可以分析历史市场行为，

　　3.也有利于进行交易预测等。

　　机器学习示例：

　　学习机器学习的资源

　　在当今世界，人们必须不断使用新兴技术更新自己。机器学习为全职交易者提供了提高知识的机会。机器学习课程存在于世界各地的一些著名大学中。

　　其他研究领域

　　各种市场，例如外汇市场，都使用机器学习技术。编程、技术分析、基本统计等方面的知识对于任何想要通过机器学习技术改进交易的交易者也很有用。

　　机器学习竞赛

　　该机器学习竞赛旨在提高交易者的知识水平。有许多网站与举办 ML 比赛有关。本次比赛虽然不直接针对 ML 在交易中的应用，但通过比赛暴露了不同的 ML 问题。从而扩展参与者的 ML 知识。

　　使用机器学习技术的基金 机器

　　学习用于交易已建立的基金，如 Citadel、Shaw、Medallion 基金等。ML 技术在交易中的影响，人们还不清楚。机器学习策略在基金整体效应中的作用也是如此。

　　交易中机器学习的未来。

　　最近，随着技术和电子交易的进步，自动化交易已经增加。在全球范围内，机器学习已被大小公司采用。

　　此时，更好地了解机器学习对于交易者保持其交易生产力至关重要。硬件对机器学习的支持也有新的发展。

　　人工智能和机器学习对金融的未来影响

　　然而，迄今为止，已经有一些任务只能归于人脑，而这些任务已经由人工智能完成——在这个过程中，工业机械取代了人类劳动力。金融部门是一个很好的例子，展示了人工智能如何在不同层面发挥作用：

　　通过与基于下一代自然语言机器处理的聊天机器人、虚拟代理和智能系统进行更多人际互动来改善客户体验和客户关系

　　通过基于机器学习的基于需求的明确服务提供，例如机器人顾问、个性化产品和新客户注册，完全在线

　　通过自动化内部业务流程，包括机械和认知流程，通过复制人类认知能力，例如发现和理解各种文档中的含义，识别隐藏模式以及创建复杂系统

　　通过充分有效地利用金融数据，机器学习可以帮助发现异常情况，打击白领犯罪，并在无数金融产品规格中实现流程自动化。人工智能在哪些领域对金融业务的影响最大？金融业目前正受到人工智能的影响。技术已经表明，凭借其破坏性，它实际上具有改变财务流程的潜力。这种变化蕴含着许多机会和可能性：纯粹的研究项目会导致最重要的业务流程发生实际变化。

　　人工智能的未来

　　我们还没有看到的是人工智能的真正潜力。在接下来的两到三年里，我们将见证工艺和应用的巨大增长。技术已经成熟，可以挑战高管们希望在哪些领域使用它们来改变他们的业务流程。例如，通过提供新服务和自动化需要人类认知技能的任务以及探索新领域以揭示新的和隐藏的知识，这可以通过增强客户体验和改善客户关系来取得成功。区分人工智能已经发展良好的领域和取得快速、直接成功的领域也很重要。其他领域需要更具探索性的方法，因为风险更高，但有可能产生颠覆性结果。需要认知技能和探索新领域以揭示新的和隐藏的知识。区分人工智能已经发展良好的领域和取得快速、直接成功的领域也很重要。其他领域需要更具探索性的方法，因为风险更高，但有可能产生颠覆性结果。需要认知技能和探索新领域以揭示新的和隐藏的知识。区分不同的区域也很重要：需要认知技能和探索新领域以揭示新的和隐藏的知识。区分不同的区域也很重要：需要认知技能和探索新领域以揭示新的和隐藏的知识。区分不同的区域也很重要：

　　在某些领域，人工智能已经得到了很好的发展，并且取得了快速、直接的成功。其他领域需要更具探索性的方法，因为风险更高，但有可能产生颠覆性结果。除此之外，管理团队还必须仔细规划实施策略。为此，它可以依靠自己公司的人才，吸引外部专业人士，与金融科技公司合作，购买黑盒产品，或提供咨询服务。这些可能性也可以通过将内部分析或创新团队用作游乐场或在试点项目基础上创建原型来实现。一个例子是 GFT 创新实验室，金融科技公司、科技初创公司、和金融机构合作探索和设计不同的人工智能应用程序——无论是在业务层面还是在某些技术层面——然后再将它们集成到企业中。此外，高管应该考虑并确定最适合其业务和战略的技术平台。您可以选择内部或外部开发人员来构建核心功能，使用开源基础设施（如 Hadoop 或 TensorFlow），将数据产品和软件作为服务外包给金融科技公司，或访问基于云的解决方案（如亚马逊）， IBM Watson、谷歌云平台和微软 Azure）。最后，负责人应该通过确定人工智能可以改变业务流程的领域来开始这个过程。高管们应该考虑并确定最适合其业务和战略的技术平台。您可以选择内部或外部开发人员来构建核心功能，使用开源基础设施（如 Hadoop 或 TensorFlow），将数据产品和软件作为服务外包给金融科技公司，或访问基于云的解决方案（如亚马逊）， IBM Watson、谷歌云平台和微软 Azure）。最后，负责人应该通过确定人工智能可以改变业务流程的领域来开始这个过程。高管们应该考虑并确定最适合其业务和战略的技术平台。您可以选择内部或外部开发人员来构建核心功能，使用开源基础设施（如 Hadoop 或 TensorFlow），将数据产品和软件作为服务外包给金融科技公司，或访问基于云的解决方案（如亚马逊）， IBM Watson、谷歌云平台和微软 Azure）。最后，负责人应该通过确定人工智能可以改变业务流程的领域来开始这个过程。或访问基于云的解决方案（例如 Amazon）、IBM Watson、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure）。最后，负责人应该通过确定人工智能可以改变业务流程的领域来开始这个过程。或访问基于云的解决方案（例如 Amazon）、IBM Watson、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure）。最后，负责人应该通过确定人工智能可以改变业务流程的领域来开始这个过程。

　　人工智能带来的人力资源变革

　　人工智能不会完全取代现在的——人——人员，但会极大地改变人力资源。不同的焦点将带来人与机器之间前所未有的协作水平。每一项颠覆性技术都会带来一波以前未知的工作和任务。与 1980 年代后期一样，当计算机的出现导致数千个工作岗位流失时，我们再次面临从团队到要求更高的工作的转变，例如需要出色客户服务的任务。此外，人工智能算法必须由更先进的人工智能技术支持的专业团队不断审查。简而言之，人工智能技术可以自动化和工业化以前认为只有人类大脑才能完成的非常智能的任务。这就是为什么他们有潜力彻底改变金融服务行业。这一切都是可能的，无论每项新技术带来的困难、风险和不切实际、短暂的期望如何。


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