人工智能股票交易 - 未来趋势和应用|Emerj - 万博x官网,msports万博体育官网,万博官方软件

情节概要：在很多方面，AI和金融是天生的一对。机器学习等技术，使其更容易确定可能不是由人眼检测模式，金融是定量的，首先，所以它很难不找牵引。金融公司还投入巨资AI过去，更开始进军机器学习（ML）和深学习的金融应用。在股票交易人工智能肯定不是一个新现象，但获得它的能力在历史上一直相当有限，对大企业。

本周，我们通过的CEO和联合创始人加盟Kavout亚历克斯·鲁，他的公司提供AI交易应用，为企业和个人。鲁今天谈到的各种模式，交易商现在已经在金融访问，他给的方式Kavout和其他机构正在使用人工智能股票交易的例子来构建更好，更个性化的产品和服务。

专业知识:AI和机器学习，定量投资和贸易

介绍识别：Alex Lu拥有超过17年的深度学习、人工智能和大数据技术的经验。在推出Kavout之前，Alex曾在中国最大的金融信息提供商之一担任首席技术官;曾任百度的工程总监;SNDA搜索技术副总裁;微软首席项目经理;以及谷歌的高级工程师。他毕业于清华大学，拥有马里兰大学的计算机科学硕士学位，哥伦比亚大学商学院的工商管理硕士学位。

当前社会兼职:Kavout公司的CEO和联合创始人

股票交易和金融领域的人工智能:

以下是完整的音频采访中，这是在Emerj的的SoundCloud和iTunes站上面的链接提供的浓缩版。

2:50 -货币管理，货币的交易和持续的市场活动如何与ML相匹配?

亚历克斯·鲁：华尔街“…最终,当他们看着人工智能模型,他们发现,通过使用机器学习可以实时处理数以百万计的数据点数和捕捉一些传统的统计模型的相关性不能捕捉,这实际上是美元今天跟踪去后。特别是深度学习模型,一个新的趋势在过去的两年里……这得到的关注华尔街的大男孩,他们从谷歌试图招募人,来自微软、苹果和IBM华生,帮助他们建立巨大的人工智能集群,利用这一技术对贸易和投资。”

5:36 - 是那种它是如何工作的，什么将是最先进的，什么模式将被诱导出来，将在很大程度上被保密？

AL：“在一开始就在过去几年中，只有一些非常大的对冲基金和金融机构，如高盛，能够收集足够的资源来投资这个领域。所以，今天它仍然是金融机构之间没有常识，Kavout是在这个方向投资的唯一公司之一;I think it’s going to be a very popular space, based on some of the data we see in 2015, in the hedge fund world, the AI-based trading firms are doing pretty well versus the rest of the hedge fund industry is not doing that good…I think in 2016 and 2017, this space is going to get very crowded…but it’s not something everybody can do.”

7:49——这听起来像是深度学习和机器学习正在抢占先机——在对冲基金采用这种方法的情况下，这样说安全吗?

AL：“ML在过去的15年里一直在发展，深度学习绝对是一项新的突破性技术，帮助人们管理大量的数据源，并提出新的模式，帮助评估交易、想法和做出更好的投资决策;我认为这也是为什么你会看到这么多的大公司在这个领域投资，你也会看到苹果刚刚收购了一家ML公司在西雅图，土里，所以不仅是在华尔街，传统的大型科技公司也正在进入这个领域……”

9:54 - 你在Kavout - 和其他金融AI公司-也在努力让交易员利用人工智能工具，有什么应用程序，现在是可利用的，感谢人工智能的消费者?

AL：“我们正面临库存的千挑每一天，这是一个非常艰巨的任务;今天，通过使用AI，我们实际上可以做所有的数字运算，看看所有的新闻媒体，社交媒体，博客，以及实时代码，我们基本上可以扫描数以千计的股票的实时，给你最好的idea, so that’s where the technology is very good today. In our company, we built something called the Kai Score, so see look at all the fundamentals, the technicals, and also momentum for the traders, and we come back with a score to rank every single stock…”

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12:20 -告诉我们ML或AI有什么不同，在得分、通知、消费者交易领域有什么不同，这些都是以前没有的……

AL：“......现在所有的交易者有这么多的实时流的消息，并从这些非结构化数据集矿信息就变得非常重要，所以我们需要新的技术来处理这个问题，这是新的连华尔街，但ML和深学习，我们现在可以看到所有交易的见解，我们以前无法完成的这些非结构化数据集和我的很多...

…we can do all this today in natural language processing, which means we can have a computer understand the semantics and meaning of how people say something…and in news, this could be something positive or negative about certain companies, and that’s something we call sentiment analysis. We are building something called a sentiment score, which means we are leveraging all the sentiment we collect from traders, news, blogs, and we’re collecting some of the data from transactions. For example, we collect all the insider data trading sets, so we know for which company, which CEO or CXO is buying or selling stocks; try integrating this transaction data with the trader’s sentiments, and we can come up with a better score to know how people think about a set of stocks.”

17:44 - 效用的其他位是什么，现在提供给消费者......也许没有”存在嘉信电脑屏幕仪表板5年前吗？

AL：“另一种是图表模式识别;on Wall Street we call these people chartists, so firms have people to look at charts every day and recognize some patterns, but today we have technology where we can actually scan every single stock and find all the tradable classical chart patterns, and you don’t have to do it by using human eyes; that will save you lots of time and help you capture more trading opportunities.”

20:45 - 你在谈论一个更加校准（资产选择）每人的做法，这会不会考虑到他们的目标是什么？这是怎么回事每个单独校准？

AL：“There’s a very interesting study…all the robotics advisory and financial planning done today is assuming you stick to the strategy for 30 or 35 years, but the study shows most people change their strategy every 3 to 5 years, which shows the assumption for all these robo-advisors does not work with all users…so we have to build new technology to take people’s behavior into consideration and come up with a more adaptive asset locator…”