人工智能- 如何炒股？谷歌人工智能炒股？

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1、AI未來能替代人來進行股票投資嗎？

如今AI在股票上的運用，還僅僅是決策輔助系統，如果AI能夠預測人類的決策，那么基本上其智慧已經到了不得不限制其發展的程度。

2000年，高盛位于紐約的股票現金交易部門有600個交易員。而如今，只剩下兩個交易員，剩余的工作全部由機器包辦。我們看到了人工智能在輔助決策或者說幫助交易員分析市場上的作用，實際上很久以前就有人在探索AI在投資上的運用。尤其是高頻交易方面。

因為一方面高頻交易通過直連的方式進入交易所交易系統，反應速度更快，獲得數據信息更多。有時候超短期內，可以抓住買家下單短暫的時間差異搶在買家的前面交易。

而另一方面高頻交易本身就是數據分析的行業。而人工智能本身就是來源于大數據技術。

所以說，實際上金融部門是一個AI應用的必然場所，但股票投資依然不能完全代替人類。即使人少了，也是需要有人看著的，這源自于人類的決策是多元化的一個過程，被普通數據訓練的人工智能，是無法預測人類的反復無常，很有可能未來針對人工智能的決策系統，人類會反向設計新的對家模式。

《流浪地球》劇中人工智能最后一句話：“讓人類永遠保持理智太難了。”所以，人工智能能夠越過機械級別的工作，但是至今，越過決策級別依然僅限于科幻。

1.目前，基于AI的投資分析系統工具，正在被各大核心金融集團公司在不同業務場景下使用和運用，輔助投資與交易決策。這已經是事實。

2.目前階段下，AI還不能完全替代人類直接進行交易，到是在決策系統分析上，給人類和投資團隊帶來信息流，決策鏈，以及風險聯系終止等幫助支持。提高了投資團隊的運營效率。比如美國高盛，英國匯豐，中國平安集團在投資決策AI上已經有較成熟的應用。

3.目前金融市場衍生品在互聯網的推進下百花齊放，帶來的系統性風險累計逐漸增大膨脹，AI在相關的場景，特別是風險控制上運用的較多，以避免人類出錯，造成重大的交易損失。

4.目前投資界的AI尚未像教育醫學工業這樣的領域營運的廣泛，核心問題是算法和學習分析能力的提升，金融投資的核心是控制風險，而不是一位追求高收益，這和其他行業不一樣。

5.2018年，美國IBM的辯論AI機器人，首次在全球范圍內，向人類證實了AI超強的學習能力和與人類的辯論能力，這個AI的運用具有里程碑式的意義。相信在不遠的將來，AI完全取代人類，進行金融市場的交易是不爭的事實。

6.全球金融在互聯網技術的推動下，基本是一體化了，這也給金融AI的應用提供了很公平的場景，相信在以后套利和投機會減少。

7.人類越發展AI,人類的大腦就會越笨！這就是谷歌效應，所以在金融AI正式取代人類時，這是巨大的AI系統風險來臨的時候。你想想人不學習多可怕啊！

這個問題說明提問者對投資界了解不夠多，AI在替代人工方面已經不是將來時，而是進行時。

我們都知道，絕大多數專業投資經理都無法戰勝指數，所以才有了被動投資的指數基金，從某種意義上說，這就是技術對人工的替代之始。

AI技術的發展及其在投資領域的應運，不僅在技術上具有可行性，而且還能克服人性的弱點，比如避免投資者交易時間內的情緒波動以及受市場信息的干擾，等等。特別是一些高頻交易，AI的高速計算能力是人完全沒法比擬的。因此，目前在二級市場的交易中已經廣泛使用AI技術（至少作為主要的輔助交易手段）。

隨著技術的進一步發展，交易上完全替代人工應該是大勢所趨。

2、能否從數學上證明或證偽股票技術分析的理論可行性？

那些自動交易軟件，就是數學模型的具體應用；一些收費軟件，就是具有數學分析能力，和較高的準確性；技術指標本身就是數學模型轉換的，它們一直都有參考價值，否則就會消失，誰會讓錯誤的指標誤導自己？

趨勢，也是數學分支，具有延續性。當慢牛趨勢確立，打破這個趨勢確實很難；人類社會屬性，決定他們追逐趨勢。市場經濟發展路徑、商品研發被市場認可探索成功，馬上就有大批人士追進來，或者山寨、盜版，趨勢的力量根本上來自人們社會性特質。

就像阿爾法狗戰勝全部九段高手一樣，未來人工智能炒股年化收益率，會戰勝一大批巴菲特、楊百萬。但這套人工智能系統軟硬件會便宜嗎？

理論上可以的。可以關注麻省理工的羅聞全寫過的一些關于技術分析的學術論文。

當然，這里面有一個關鍵問題。用統計學歸納法可以發現哪些技術分析有用哪些沒有用。然而用邏輯演繹法可能存在基礎假設是否成立的問題。很多金融學理論假設市場有效，或者假設人都是理性的，這種情況是可以證明技術分析無用。然而從行為金融學方面來看，很多人是不理性的，又更容易證明技術分析有用。羅聞全還有一個適應性市場假說，這個可以用來證明不同的時間段技術分析有效性可能不同。比如牛市新散戶加入更多，也許比熊市更有效。

以上只是我的猜測，我也沒有這個實力去證明或者證偽。但是我直覺上認為是可以做的。至于為什么幾乎沒人做這個事？因為大部分學術界的人都認為技術分析沒有用，不值得花時間。只有MIT的羅聞全認真研究過一點。如果您有興趣，可以深入研究，一定會有收獲的。