AI量化金融策略：如何掌握下一個行業風口?縱觀互聯網大佬們的一些動態，比如馬雲霸霸之阿里巴巴“達摩院”，三年投資 1000 億，涵蓋智聯網、金融科技等多個產業領域;AlphaGo 僅靠 3 天自我對弈“自學成才”，就以 100:0 的戰績擊敗了戰勝李世石九段，AI人工智能的浪潮已經席捲生活中越來越多的領域：語音識別、風控監控、智能推薦、無人駕駛……越來越多的例子告訴我們人工智能的觸角早已觸及量化金融股票等領域~1、AI + 金融 = 強強聯合
在如今的大數據時代，傳統金融面臨着全面轉型升級。對於金融機構來說，量化交易更是行業內的“黑科技”，以先進的數學模型替代人爲的主觀判斷，減少投資者情緒波動的影響，避免其在市場出現極短走向的情況下作出非理性決策。
如今量化投資與 AI 的結合也絕不是偶然。人工智能以大數據爲基礎，尤其適合應用在金融市場這樣數據信息量大、特徵維度高、相互關聯關係複雜的環境。
2、AI量化投資：下一個行業風口
在國外，AI 量化投資已經屢見不鮮。據調研公司 LCH 在今年初出具的調研報告，美國業績排前 20 的對衝基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部採用計算機根據算法自動交易。據國際基金評級機構 Morningstar 數據顯示，截止 2017 年 7 月，機器人投顧管理的資產將近 3900 億美元，而在七年前這項數字幾乎爲零。接下來的 10 年，機器人投顧管理的資產將達到 5 萬億美元。
智能理財預計可管理資產規模(數據來源：花旗銀行)
近幾年，國內也掀起了 AI 金融熱。多家公募基金、私募基金、資管紛紛試水，運用 AI 輔助量化投資決策。2017 年 6 月 13 日華夏基金宣佈與微軟亞洲研究院合作，就人工智能在金融服務領域的應用展開戰略合作研究。部分機構與互聯網公司合作，更是積極研究佈局融合人工智能技術的主動量化基金。
在未來的相當長一段時間內，對於量化投資來說，將會是量化金融分析師的智慧和人工智能相融合。人腦的經驗常識、抽象思維、情感思維是目前的 AI 不具有的，而 AI 的模糊運算和計算能力也是人腦不能企及的。「AI+」量化投資模式將會成爲人工智能應用於量化投資中的發展方向。
3、AI量化投資技術人才需求旺盛
根據智聯招聘近日發佈的《2018 年夏季中國僱主需求與白領人才供給報告》，人工智能等金融科技越來越爲社會各界所關注，隨之而來的是對金融科技等新興技術人才的巨大需求。
Quant(定量分析師)的工作待遇非常豐厚。在北美，Quant 是中國理工科留學生進入金融領域最主要的渠道之一。截止到 2018 年 8 月 13 日，美國 Quant 的平均年薪已經達到 9 萬美元以上，摺合成人民幣將近 65 萬。以高盛爲例，剛入職的 Quant 就能拿到 13 萬美金的薪資。>>>點擊諮詢如何成爲量化投資技術人才?
圖片來源：glassdoor
同樣，中國金融科技市場規模已超過 300 億元，由數據驅動的投資規模已在 5 年內翻倍，達到 1 萬億美元。李開復在《人工智能》一書中解釋，金融是AI最好的落腳點，因爲金融行業的數據積累、流轉以及儲存和更新，都比其他行業更能夠滿足達到讓智能機器人深度學習算法的大數據需求。
然而，高薪資意味着高門檻、強競爭。每一個有志從事AI金融的人，都面臨着“金融”、“編程”、"建模”三座大山。然而想要翻越這三座大山卻並不容易，你或許只差了一個量化金融分析師AQF實訓項目~
現階段，國內每年的新財富評選活動中，各大券商的金融工程團隊逐漸成爲行業焦點;量化基金產品一如既往受到多方關注。各大量化投資平臺如雨後春筍般興起，量化方法在金融投資分析中得到越來越廣泛的運用。國際方面，在人工智能的浪潮下，包括高盛、摩根大通、貝萊德等各大頂級投行和金融機構紛紛轉型和佈局人工智能，大批交易員和分析師被自動算法取代，越來越多的公司依賴算法進行投資決策，而不再求助於具體的人。量化投資領域方興未艾，在此背景下，爲未來金融高尖人才提供全面且個性化的服務，提升其綜合素質，是時代的需求。>>>點擊諮詢量化金融分析師實訓項目學習計劃