股票交易员 会被人工智能取代吗

1. 股票交易员 会被人工智能取代吗

从科技发展的角度看，一定会，但普通水平的交易员会被先取代，高水平的暂时不会受到威胁。
这些年程序化交易越来越发达，市场上相当大比例的成交量都是计算机完成的，美国市场上据说超过一半。
传统程序化交易仍然需要人来制定交易规则，实际上仅仅起到一个执行者的作用，人的作用是不可或缺的。
但这几年基于深度学习的人工智能交易程序已经在开发，近期已经听说在美国已经有这种系统进入市场开始试运行。
我预期未来十年左右就会有大量人工智能交易员进入市场，占有相当大的比例，水平一般的交易员将被淘汰，但人工智能的缺陷很多，高水平的人类专家会更加重要，彻底淘汰人类暂时还遥遥无期，

2. 纽约交易员被大量人工智能代替吗

没有影响交易员不是几秒钟套利交易。今天的市场和昨天的市场不一样每天市场都是不一样的所谓的人工智能不过是算法交易。

3. 人工智能是否会逐步取代基金经理，交易员等二级

人工智能炒股的试验表明，股票交易员的工作可能被人工智能取代。 使用人工智能做股票投资是明智的，因为投资经理通常依赖于市场指标和趋势人工智能程序则可以通过更加综合的算法去做。

4. 以后的时代发展，金融专业真的没前途吗，人工智能才是

被机器取代的是机械重复的劳动，金融行业确实有很多这样的职位，比如一些按交易规则工作的交易员就会失业；但很多需要动脑，比如长期投资等却还是有前途的。

5. 华尔街人工智能炒股用了多少台电脑

用的是超级计算机，如果是是普通的台式机我只能说你太low了

Shaunak Khire 的团队开发了一套机器智能系统 Emma AI，正在募资成立一支基金，计划三个月内用 Emma AI 开始交易投资。现在资金筹措工作接近完成。
根据 Emma AI 官网的信息，这套系统是一个机器增强神经搜索界面，被设计用来做金融分析、调研、预测等工作，如预测美国收十年期国债收益率。
作为 Emma AI 的项目负责人，Shaunak Khire 是投资公司 Magha 控股的合伙人，这家公司编制金融指数并据此交易。

�0�2此外，他还在 2010 年成为克林顿全球倡议（Clinton Global Initiative）科技委员会成员，当年海地地震发生后，为克林顿-布什基金进行短信捐款方案的尝试。
今后 Emma AI 的交易会从医药巨头葛兰素史克（GSK）、特斯拉以及美国国债等品种开始。�0�2

Shaunak Khire 认为 Emma AI 可以代替金融分析师，并表示 Emma AI 跟传统程序化交易不一样，Emma AI 的神经网络系统会考虑更复杂的影响个股走势因素，如一个国家货币政策的改变。
而近三十年越来越广泛使用的程序化交易是一种交易策略，利用计算机根据现有数据模型进行高频交易，模型本身不会因为所在市场基本面的变化而改变。
依靠电脑和特定的数学模型做交易，这在华尔街已经很常见了。
根据市场分析机构 Preqin 的调查，美国现在大约有 1360 只对冲基金的交易主要是依靠程序化交易来实现，大概占到整个对冲基金市场的 9%，管理的资金规模大约是 1970 亿美元。

在 Preqin 的调查中，程序化交易的对冲基金跟传统对冲基金相比，收益率尽管不是一直领先，但最终五年收益率要好不少。

相比之下，人工智能技术在金融领域的应用虽然不多见，但也有一些知名的对冲基金参与在内。
Two Sigma 是一只管理资金规模超过 350 亿美元的知名对冲基金，他们利用自然语言处理技术，分析美国联邦公开市场会议委员会（FOMC）的发言。
这套技术会分析“证券”、“利率”、“抵押”等词汇的出现次数，从而得出譬如“2008 年，FOMC 有关金融市场的发言占 37%”，或者 “2007-2009 年，FOMC 有关通胀的讨论占 20%”等结论，帮助交易员设计交易模型时，有更多数据支持。
Two Sigma 利用自然语言处理技术的得出 FOMC 议题占比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大对冲基金公司之一，公司特点是主要使用计算机进行高频程序化交易，基金规模超过 650 亿美元。今年四月，他们领投了一家使用人工智能技术的对冲基金——Numerai，后者总计募集资金 150 万美元。Numerai 在获得大量数据和金融分析报告后， 通过机器学习技术预测股票市场走势。
虽然有这些实验性的工作在进行，但暂时没有知名的对冲基金公司明确已经使用人工智能进行交易投资。

I.B.M. Watson 项目首席研究员 David Ferrucci 在 2013 年离开 I.B.M. 后，加入世界最大对冲基金公司 Bridgewater 。对此，华尔街曾以为 Bridgewater 将开发人工智能交易程序，Bridgewater 后来否认短期内会有这方面打算。
Bridgewater 在声明中补充道，关于科技对交易的帮助，他们更看重人工智能技术提供的逻辑计算帮助，而非数据挖掘。
当金融市场剧烈下跌时，程序化高频交易会根据策略模型严格执行止损，整个市场都这么做的话，就容易加速下跌。2010 年，这样一起事故让道琼斯工业指数在 36 分钟里暴跌 9%，被称为万亿美元的股市下跌。

6. 人工智能能不能取代股票交易

从科技发展的角度看，一定会，但普通水平的交易员会被先取代，高水平的暂时不会受到威胁。
这些年程序化交易越来越发达，市场上相当大比例的成交量都是计算机完成的，美国市场上据说超过一半。
传统程序化交易仍然需要人来制定交易规则，实际上仅仅起到一个执行者的作用，人的作用是不可或缺的。
但这几年基于深度学习的人工智能交易程序已经在开发，近期已经听说在美国已经有这种系统进入市场开始试运行。
我预期未来十年左右就会有大量人工智能交易员进入市场，占有相当大的比例，水平一般的交易员将被淘汰，但人工智能的缺陷很多，高水平的人类专家会更加重要，彻底淘汰人类暂时还遥遥无期，

7. 金融交易员如何学习人工智能

反复的看了你的问题几遍，我认为可以编写软件识别图片你所说的要求
比如
第一步：导入数据
第二部：设定匹配特征

第三步：计算匹配数据库种的大体符合此特征的所有数据
这个就涉及到编程的东西了，建议你找人做软件。
你这个问题市面上应该会有已经很成熟的软件，你可以找找看。
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人工智能可以看这里

8. 人工智能VS外汇交易员，谁是最终赢家

目前外汇的市场，最终的赢家永远是人而非人工智能，如果软件要是能稳定盈利的话所有人都不用工作了，软件的盈利只能是一时的，软件最好是做辅助！