目前還不用太擔心
美國的機器學習強到不可思議
但台灣因為老闆都不太想花大錢請人的關係
演算法的開法者通常不怎麼樣
聽過最扯的是某家銀行用excel人工算資料
就敢對外號稱大數據
台灣做ML的高手 不少都在美國新加坡
未來外資應該會train出不錯的機器人
那時就是逼迫台灣人走向新創投資的時刻
只有未上市公司不被機器人影響
新創公司可以獲得資金挹注
對國家是個好的走向
※ 引述《neo5277 (I am an agent of chaos)》之銘言：
: 散戶末日？人工智慧在對沖基金的崛起
: 1.原文連結(必須檢附)：
: http://goo.gl/K3RfLW
: 文章來自 Wired《The Rise of the Artificially Intelligent Hedge Fund》，由
: TECH2IPO 翻譯
: 上週， Ben Goertzel 和他的創業公司 Aidyia 將他們管理的對沖基金裡的所有股票交
易
: 完全交給了人工智慧（AI）來進行交易，期間沒有任何人類干預行為。作為 AI 界的領
軍
: 人物和首席科學家， Goertzel 如是說，「如果我們都死了，人工智慧還是會照常交易
。
: 」
: 他說的都是真的。 Goertzel 和其他同事一起開發了這個系統，以後還會根據情況來對
系
: 統進行維護升級。他們所創造的這個交易系統可以發現並自己進行股票交易，整個系統
涉
: 及多種類型的人工智慧，其中還包括一種能夠「基因進化」的人工智慧以及一種邏輯概
率
: 人工智慧。每一天，在分析完所有的股票價格、交易量、宏觀數據、上市公司帳目之後
，
: 所有的 AI 引擎會「聚在一起」做市場預測，然後「投票選出」最佳的市場決策。
: 如果我們都死了，人工智慧還是會照常交易。
: 儘管 Aidyia 的總部位於香港，這個人工智慧交易系統的交易卻全部發生在美國的證券
市
: 場上。 Goertzel 表示，在這個系統上線的第一天，對沖基金就獲得了 2% 的回報（他
並
: 沒有透露基金池的規模）。 2% ，看上去並不是特別驚人，而且也有可能只是正常的股
市
: 波動罷了。但是這卻反映出了金融界的重大轉變。美國舊金山創業公司 Sentient
: Technologies 去年拿到了風投 1.43 億美元的投資，用的也是和 Aidyia 相似的自動
交
: 易系統。同樣，國外的 Two Sigma 和 Renaissance Technologies 等依靠數據來進行
投
: 資的基金最近也宣稱開始依賴人工智慧做出投資決定。根據媒體報導， Bridgewater
合
: 夥人和 Point72 資產管理也開始轉向人工智慧自動交易方向。
: 虷菾妎i步
: 對沖基金依賴電腦輔助交易的歷史由來已久。根據 Preqin 的市場研究報告，大約有
: 1360 家對沖基金的大部分交易都是在電腦模型的幫助下完成的，這些基金佔所有對沖
基
: 金的 9% 左右，這些基金管理著約 1970 億美元的基金。不過，電腦模型需要數據科學
家
: 的介入，使用電腦來建立一個大型的統計模型。這些模型相當複雜，但是相對來說是靜
態
: 的模型。隨著市場變化和時間推進，過去可用的模型到了現在可能就不再那麼精準了。
在
: Preqin 的研究中，典型的系統化基金的收益並沒有比人工操作的基金效益好
: http://goo.gl/lmEjZQ
: 紅線電腦處理的基金，藍線所有對沖基金
: 最近幾年，此類基金開始移向真正的「機器學習」，這樣人工智慧系統就可以以更快的
速
: 度來研究更大量的數據，並且通過數據分析來自我提高。紐約一家名為 Rebellion
: Research 的研究機構就使用了一種名為「貝葉斯網路」的機器學習系統，用大量的電
腦
: 來預測市場趨勢，尋找準確的交易時機。當然，其他人工智慧基金公司的 AI 也是在幾
百
: 台甚至幾千台電腦上運行的。其中需要注意的是，他們所使用的技術中包括一種名為「
進
: 化計算（evolutionary computation）」的技術。進化計算的想法來自於基因進化和深
度
: 學習，它可以用來識別圖像、識別文字以及完成一些任務，Google 和微軟等公司都已
經
: 使用了這一技術。
: 人們之所以如此看中這一技術，是因為計劃計算能夠自動發現市場中的波動，然後根據
波
: 動進行自動調整，解決了以往電腦模型無法克服的問題。作者 Ben Carlson 表示，「
這
: 一技術可以預見事情發生。」Ben 過去十年一直在管理一家留本基金。
: 討論這種類型的基金時，不應再扯到「高頻交易」之類的術語。它無法用於短期交易或
者
: 說是那種收到消息就立刻進行交易的行為。人工智慧對沖基金適合進行長期投資，比如
按
: 小時計算、按天計算、按週計算甚至是按月計算的投資甦鮐個
: 3.心得/評論(必需填寫)：
: 我倒是對這很感興趣 想追蹤一下這個事情。
: ML可以進化到怎樣的地步呢? 畢竟他可是一天24小時在
: 學習在模擬在測試 他是吃誰的豆腐呢?