最近有個腦筋急轉彎，很有意思。問：移動支付時代，口香糖的銷量爲什麼急速下滑?
答案：從前購物用現金支付，大家結賬時爲了湊整，總愛順手拿只口香糖。口香糖價格便宜，也挺實用，所以常常擺在收銀臺上。
如今，移動支付橫掃大城小鎮。手機一掃，能精確到分分角角，沒人再順手拿口香糖了。
像是方便麪產業想不到最後是被外賣行業擺了一道。又像是那個用石頭填水的烏鴉，可能也沒有想到，最後幹掉自己的竟是一隻銜着吸管的烏鴉。
索尼被諾基亞幹掉了;
口香糖的對手是移動支付;
大潤發被阿里巴巴收購;
美團喊出“滅餓除滴”的口號(“餓了麼”、“滴滴”)。
愈是接近未來，敵人愈是無孔不入、愈是無處不在。
“鐵飯碗”工作不復存在，最大的保障別無其他，只是身懷一技。
如今，有了巨量信息與雲計算的加持，AI正以前所未有的速度成長着，推動每一個行業的變革。
因此近乎所有的事物都正在坍塌中重構。
對於“穿鞋的人”來說，重構意味着危機。
對於“光腳的人”來說，重構意味着機會。
但無論是光腳還是穿鞋，我們都是要麼守着舊業，被淹死在浪潮裏。
要麼保持敏感的警覺性，站在潮流中。
有人說2017年是AI的元年，有人說2018年是AI的元年。
而2019年，伴隨着5G時代的來臨，有人說AI的元年或會於今年正式開啓。
正在讀着這句話的你，認爲何時人類會真正迎來AI的元年呢?
或許，我們都不知道一個準確的答案，但可以確定的是——我們每個人比以往任何的歷史時刻中，都更接近人工智能。
根據美國市場情報公司Tractica公佈的一些數據，我們可以推斷，在接下來的至少10年中，AI都將依然持續成爲一大熱門領域。
據美國市場情報公司Tractica預測的數據，相較2018年，至2025年，AI市場總值會增長近15倍
近兩年的概念炒作期，使得AI人工智能這個概念到了近乎無一人不曉的地步。
可能衆人對AI的火爆已經當做了一種常態，以至於很多人在聽到AI與自己本職工作的對抗與協作時，內心也都激不起任何波瀾。
但新時代的更迭，卻不會被個體內心消極的感受所阻礙。
2015年07月04日×××發佈《×××關於積極推進“互聯網+”行動的指導意見》
2016年11月29日×××發佈《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》中關於人工智能的部分。
2017年7月20日，×××發佈《新一代人工智能發展規劃》，正式開啓國內人工智能的新篇章。相關政策進入全面爆發期。人工智能人才需求也達到井噴期，真正供不應求。
而剛過去的2018年的11月底，在深圳召開的第二十屆中國國際高新技術成果交易會人才與智力交流會上，相關記者又瞭解到：
0年經驗AI工程師年薪30萬起，算法工程師等年薪40萬+。
普遍從業者年薪30萬起的情況下，AI應屆生的薪水較之往年，上漲了10%~20%以上或者更多;
博士生的薪水則從2017年的 50 萬元直接猛漲到 80 萬元;
一些準備佈局 AI 領域的新銳企業，則更是做好了高價從互聯網巨頭處搶奪人才的準備。
可想而知，在國家項目、互聯網、金融等100多種熱門行業中，新興產業人才需求之旺盛，已然成爲每個人打破階層，進軍大公司及國企的好機會。
(我國人工智能產業規模及年增長率)
(我國人工智能企業投融資金額總量)
“順着大浪遊泳，怎麼都能遊得更快一點”。如果你想擁有更多機會，如果你想要高薪，那就現在開始學習量化金融、人工智能、機器學習吧。
紀慧誠老師
金程教育金融研究院資深培訓師、金程教育Excel金融建模、量化投資(AQF)課程開發負責人。 金融行業從業經驗豐富，曾先後就職於中國建設銀行、中信證券等知名金融機構。對企業IPO、投資理財、量化投資等領域有着深入的研究和獨到的見解。
參與金程CFA項目各類參考書目的編寫工作，包括翻譯CFA協會官方參考書《企業理財》，《國際財務報告分析》等。
一、AQF課程提供什麼服務?
課程內容以學習主流交易策略爲核心，提供Python語言編程基礎、數據處理基礎、金融知識基礎、量化投資策略實現和量化投資多平臺模擬交易五個模塊的教學。在市面課程中，本課程具備課程體系完整、課程內容豐富、課程內容銜接合適等優勢。
課程學習實務導向：金程教育的量化投資項目課程以實務應用爲導向，實現從零開始到量化投資實戰的垂直提升;
售前售中售後一站式服務：提供服務包括諮詢、課程培訓、資料寄送、課後答疑等相關的一站式服務;
課程研發團隊獨立自主：金程教育專設量化投資獨立研發團隊並陸續推出各種量化高階課程;如：量化策略的持續研發、量化回測框架設計等。 >>>點擊諮詢AQF證書含金量
二、怎麼學?學多久?什麼時候學?
三、學什麼?
第一部分：前導及課程介紹
1.AQF核心課程
2.量化策略的Python實現和回測
3.整體代碼介紹
第二部分：量化投資基礎
1.量化投資背景及決策流程
2.量化擇時
3.動量及反轉策略
4.基金結構套利
5.行業輪動與相對價值
6.市場中性和多因子
7.事件驅動
8.CTA_1(TD模型)
9.統計套利_低風險套利
10.大數據和輿情分析
11.機器學習
12.高頻交易和期權交易
13.其他策略和策略注意點
第三部分：Python編程知識
Python語言環境搭建：
1.Python語言環境搭建
Python編程基礎：
1.python數字運算和Jupyter notebook介紹
2.字符串
3.Python運算符
4.Tuple和List
5.字典
6.字符串格式化
7.控制結構_1.For循環
8.函數
9.全局和局部變量
10.模塊
11.Python當中的重要函數
第四部分：量化交易策略模塊
第五部分：面向對象和實盤交易
第六部分 實盤模擬交易
第七部分：基於優礦的進階學習
四、如何報名?
直接掃描下方二維碼即可~