人工智慧和高頻交易

A. 人工智慧發展對人類有什麼沖擊

人工智慧在當今時代是電腦產生的智能，它是人工的、非自然的。隨著人工智慧的發展與滲透性，人類的某些情感也受到一定的摧毀，但此進程200年前便開始了。大工業時代，卓別林的電影反映出科技對人類個性的摧毀，人如同機器，每個人就像機器一樣在裝配線上工作。

B. 關於人工智慧的問題

應用人工智慧系統只是AGI的有限版本。

盡管許多人認為，人工智慧的技術水平仍然遠遠落後於人類的智力。人工智慧，即AGI，一直是所有人工智慧科學家的研發動力，從圖靈到今天。在某種程度上類似於煉金術，對AGI復制和超越人類智能的永恆追求已經導致了許多技術的應用和科學突破。AGI幫助我們理解了人類和自然智慧的各個方面，因此，我們建立了有效的演算法，這些演算法受到我們的追求更加高效計算能力和學習模型的啟發。

然而，當涉及到人工智慧的實際應用時，人工智慧實踐者並不一定局限於人類決策、學習和解決問題的純模型。相反，為了解決問題和實現可接受的性能，AI實踐者通常會做構建實際系統所需的事情。例如，深度學習系統的演算法突破的核心是一種叫做反向傳播的技術。然而，這種技術並不是大腦建立世界模型的方式。這就引出了下一個誤解：一刀切的人工智慧解決方案。

AI為更美好的未來鋪平了道路。盡管人們對人工智慧有著普遍的誤解，但正確的假設是，人工智慧將繼續存在，而且確實是通向未來的窗口。AI還有很長的路要走，它在將來會被用來解決所有的問題，並被工業化廣泛的使用。人工智慧的下一個重大步驟是使其具有創造性和適應性，同時，強大到足以超過人類建立模型的能力。

C. 人工智慧對比EA的優勢

先來說EA：EA只是工具，關鍵是背後的人，有沒有靠譜的EA，答案是肯定的。
目前流行的EA程序思路有趨勢EA，馬丁格爾策略EA ，網格EA， 套利EA， 鎖倉EA， 剝頭皮EA ，新聞EA ，多貨幣EA ，神經網路EA。每一個策略都有自己的優點和缺點，目前廣大投資者看到或購買的EA基本都不能很好的盈利，所以導致大家認為 EA沒有用，不靠譜的觀點。其實每個EA的思路都與程序開發者緊密相連。

以趨勢EA為例，同樣是趨勢EA，不同的開發者寫出的EA也是各有不同，有利用標准指標編寫，有利用自編指標等，這里有一個必須考慮的因素就是資金管理和風險控制，沒有風險保護機制的EA是不可能穩定盈利的。

EA輔助交易肯定是大勢所趨，目前美國華爾街有超過70%的機構使用EA交易，程序化交易相對於手動人工交易有幾大優勢和特點。

第一：無需人工下單，克服交易者的貪婪，慾望，恐懼。
第二：交易速度遠遠高於手動交易者，高頻交易就是代表之一。
第三： 由於外匯交易是全球24小時不間斷的投資產品，人類無法時時刻刻觀察價格變動，這也是為什麼EA被各大金融機構所青睞的原因。

人工智慧：
人工智慧是對人的思維模式的模仿，人工智慧能夠實現人的智能功能，更能超越人的智能，在速度、應用廣泛度遠遠超越人類。人工智慧會延伸人類的感官，人類的眼睛只能探測可見光，而機器視覺可以探測可見光、紫外線、紅外線、太赫茲、微波、無線電波等全頻譜波段的電磁波，能夠在人眼不可見的范圍內實現成像，這樣就大大擴展了機器對世界的認知，甚至可以通過聲吶來成像，這是人類遠遠無法實現的。人工智慧對聲音的認知也是遠遠超越人類的，人類只能辨識自己熟悉的聲音，一定的波段，並且只能識別自己的母語以及少量努力學習的語言，而機器可以實現對人類所有語言的辨識，在自然語言處理方面可以做到與不同的民族進行交流，最後可以實現機器和機器，機器和人，人和人之間的通訊，自然語言的交互能夠讓機器溝通無障礙。當然感測器也能獲取分子運動的信息，比如濕度、溫度、壓力、化學品濃度、聲波等等信息。甚至機器可以讀取特殊的電磁波，比如動物和人類的腦電波，讀取一定的信息，實現更好的交互。
感知范圍廣是人工智慧的第一個優勢，第二個優勢是人工智慧處理數據的速度和精度要高於人類，人工智慧能夠從數據中學習，通過深度學習的演算法對數據進行分類和聚類，其中的運算速度是人類無法比擬的，在幾百人中識別出罪犯信息，瞬間翻譯出異族語言。
人工智慧的第三個優勢是數據傳輸速度是非常快，LTE、太赫茲、量子通信等技術能夠讓無線數據傳輸以更快的速度傳輸，這樣就能根據數據處理結果更好的實現遠程式控制制。

D. 排名第一的量化交易機器人

排名第一的量化交易機器人是：TTZ。

TTZ是由美國高頻交易DRW高管團隊、加拿大全球期貨經理、中國股指期貨專業投資人、共同出資歷時兩年研發完成的高頻交易機器人。

TTZ高頻交易機器人通過五個月的高強度、高頻次、無間隔的測試，目前已經研發完成「不輸」交易技術。此技術意味著數字貨幣的交易走向規模化與標准化，標志著數字貨幣成為未來證券期貨市場有力的競爭產品，成為理財領域新增加的優質產品。

TTZ所獨有的優勢：

1、先進技術，人工智慧

這兩大產品技術和商業的變革中，先來說說智能機器人代替人工，依據先進的數學模型和龐大的歷史數據計算概率來自動執行策略，通過「大概率」事件自動進行交易，有效地避免了投資者主觀情緒對投資策略的影響。從那些人們無法利用極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機進行交易。

2、系統搭建，共生共榮

TTZ核心成員深諳這個道理，所以在項目成立初就構建了完善的生態布局，打造共生共榮的數字貨幣生態，量化交易可以24小時不間斷抓取全球數字平台交易訂單，不用盯盤，交易量數據龐大，高速實盤交易介面。系統搭建經驗以及上萬次量化訂單，使得TTZ智能量化交易，所帶來的的紅利回饋給每一位擁有者，讓每一位參與者。都在構建未來的進程中碩果累累，利益共享，提供持續盈利能力。

3、專業分析，團隊帶領

TTZ憑借國際頂尖專業執行團隊統一管理，長期關注涵蓋互聯網、新型服務、大數據、區塊鏈技術、人工智慧等眾多領域，並時刻洞察發掘新興商機，重點布局區塊鏈數字產業領域，提供對客戶的安全技術服務，以及投資運營解決方案和增值服務幫助客戶實現目標。

E. 人工智慧的快速發展未來會對行業帶來哪些沖擊

例如智能汽車：主要是對傳統機動車的產業鏈產生負面沖擊效應，而且不出意外的話，這種沖擊會隨著時間的推移而越發嚴重。因此也會有大部分傳統機動車的生產商家面臨企業轉型的必然階段。其實不僅是機動車的生產，還有其一系列的衍生產業也會受到不同程度的負面沖擊，而且，沖擊越大的產業極有可能是轉型越困難的產業。但是另一方面，因為智能汽車的興起，也會隨之誕生一些之前未有的、無法通過轉型實現的新興產業。總之，人工智慧的快速發展對知識儲備少的行業以及傳統行業沖擊會最大。

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書名：暗池

作者：[美] 斯科特·帕特森

豆瓣評分：6.8

出版社：機械工業出版社

出版年份：2015-9-21

頁數：391

G. Daisy智能合約是騙局嗎

我們來一起來看看Daisy智能合約是什麼，誰在操作這個項目，為什麼會啟動4天就有5萬人注冊，我們能否相信這個Daisy智能合約項目，你怎樣通過項目賺到錢，以及如何通過分享給他人獲得推廣獎勵？

那麼Daisy智能合約的目的是什麼呢？你可能在朋友圈或社交媒體看到Daisy智能合約人工智慧，Daisy波場智能合約的各種信息，實際上是股權眾籌的平台，建立在波場公鏈平台上的智能合約，能提供充分的透明度和能立即執行交易的方式。

在傳統的股權眾籌過程中，眾籌的企業必須要成功的執行商業計劃，並希望有一天上市，你的出資成能獲得公司股票，這時候你才可以兌現，這個過程也許是3年或者5年，但是在Daisy智能合約這個項目里，我們提供眾籌獎金給Endotech這個金融科技公司，Endotech已經有數年的良好歷史業績和管理著數千萬美元資產，它是以色列一家提供AI交易技術的金融科技公司，它的人工智慧系統主要運用在數字貨幣行業，它們不是提供高頻交易，高頻交易在數字貨幣行業不可行，因為交易手續費太高了，所以的交易利潤都被交易所當成手續費賺走了，它們的交易多數是長線復利的投資，如果你對數字貨幣交易有一定經驗，你可以發現它有一些極端的行情，如果你能預測到未來的趨勢，它的回報率是非常可觀的。

如果你是機構投資者或大資金的投資者，你也可以登錄Endotech公司的網站，使用它們的演算法交易，至少需要100萬美元的資金，年費是12.5萬美元，所以很多人在這方面是行不通的，但是顛覆性的Daisy智能合約產品的出現，你即使只有100美元，也可以通過Daisy智能合約眾籌平台使用Endotech的智能交易技術 ，而我們的眾籌出資50-70%會去到交易帳號，當人工智慧根據市場行情決定下單時，我們的眾籌資金立即可以交易，沒有一切繁雜的手續。

Daisy智能合約最吸引人的地方是這不是一家公司，在區塊鏈公鏈中，沒人能控制和一切都是完全透明的，所有的的一切都設置好了，它不可以改變和干擾，每一筆交易都是公開的，你可以在區塊鏈上看到每一筆交易的去向。

為什麼Daisy智能合約建立在區塊鏈上？因為它能承受每秒1000次的操作，當你了解並意識到每天有多少人加入，以及獎勵計劃是如何工作的，你就明白區塊鏈上速度的重要性，而且它還可以擴展，波場公鏈上的手續費非常低。比起BTC和ETH的公鏈，簡直就是免費。

希望這個Daisy智能合約的詳細分析能給你帶來有價值的信息，你可以網路Daisy智能合約艾克團隊和我們交流

H. 高頻交易和量化交易相比，有什麼區別

字面意思很簡單，就是對應人工交易，用計算機程序輔助、決策、執行交易。《證券期貨市場程序化交易管理辦法》定義的程序化交易，是指通過既定程序或特定軟體自動生成或執行交易指令的交易行為。

當通過人工智慧的方法和手段可以更准確地做出交易判斷時，現在有些交易系統已經提前48小時達到預測股市漲跌的方向，准確率高達75%。只是對一些「假突破」臨界點的判斷有待進一步提高，而當其對交易結果產生積極影響時，更多的人會選擇使用人工智慧進行交易。未來人工智慧交易系統的策略可能會根據高頻、中頻、低頻、短線、中線、長線、市場情緒分析和大勢變化進行分類組合。人工智慧與量化策略的融合，最終成為一個巨大的、深度細分的領域。

I. 人工智慧涉及的領域有哪些

1、市場營銷

隨著AI的不斷發展，在不久的將來，網路上的消費者可能會通過拍張照片來購買產品。像CamFind這樣的公司及其競爭對手已經在嘗試這種方法。

2、銀行業

許多銀行已經採用基於AI系統來提供客戶支持並檢測異常情況和信用卡欺詐。HDFC銀行就是一個例子。使用AI預防欺詐並不是一個新概念。實際上，人工智慧解決方案可用於增強零售和金融等多個業務部門的安全性。

萬事達卡和RBS WorldPay等公司多年來一直依靠AI和深度學習來檢測欺詐性交易模式並防止卡欺詐。這節省了數百萬美元。

3、金融業

風險投資一直依靠計算機和數據科學家來確定市場的未來模式。交易主要取決於准確預測未來的能力。

AI之所以出色，是因為它們可以在短時間內處理大量數據。AI還可以學習觀察過去數據中的模式，並預測這些模式將來可能會重復。在超高頻交易時代，金融機構正在轉向使用AI來改善其股票交易性能並提高利潤。

日本領先的經紀公司野村證券就是這樣的組織。該公司一直不情願追求一個目標，即藉助計算機來分析經驗豐富的股票交易員的見解。經過多年的研究，野村證券將推出一種新的股票交易系統。

新系統在其計算機中存儲了大量的價格和交易數據。通過利用此信息庫，它將進行評估。例如，它可以確定當前市場狀況與兩周前的狀況相似，並預測股價在幾分鍾內將如何變化。這將有助於根據預測的市場價格做出更好的交易決策。

4、農業

氣候變化，人口增長和糧食安全等問題促使該行業尋求更多創新方法來提高農作物產量。組織正在使用自動化和機器人技術來幫助農民找到更有效的方法來保護農作物免受雜草侵害。

Blue River技術公司開發了一種名為See&Spray的機器人，該機器人使用諸如對象檢測之類的計算機視覺技術來監控除草劑並將其精確噴灑到棉花上。精確噴霧可以幫助防止對除草劑的抵抗。

除此之外，位於柏林的農業科技初創企業PEAT開發了一個名為Plantix的應用程序，該應用程序可通過圖像識別土壤中潛在的缺陷和營養缺乏症。

圖像識別應用通過用戶的智能手機相機捕獲的圖像識別可能的缺陷。然後為用戶提供土壤修復技術，技巧和其他可能的解決方案。該公司聲稱其軟體可以實現模式檢測，估計精度高達95%。

5、醫療行業

在挽救生命方面，許多組織和醫療中心都依賴AI。醫療保健中的AI如何幫助世界各地的患者有很多例子。

一家名為Cambio Health Care的組織開發了用於預防中風的臨床決策支持系統，該系統可以在有患者患中暑的風險時向醫生發出警告。

另一個此類示例是Coala Life，該公司擁有可以查找心臟病的數字化設備。同樣，Aifloo正在開發一個系統來跟蹤人們在養老院，家庭護理等方面的表現。醫療保健中AI的最好之處在於，您甚至不需要開發新葯。通過正確使用現有葯物，您還可以挽救生命。

J. 產學研政結合才是推進人工智慧發展的最佳途徑

從人工智慧的技術突破和應用價值兩維度分析，未來人工智慧將會出現三個階段：

未來3-5年，人工智慧仍以服務智能為主要趨勢。在服務智能情景下，數據可得性高的行業，人工智慧將率先用於解決行業痛點，爆發大量場景應用。醫療、金融、交通、教育、公共安全、零售、商業服務等行業數據電子化程度較高、數據較集中且數據質量較高，因此在這些行業將會率先涌現大量的人工智慧場景應用，用以解決行業痛點。

對於人工智慧而言，醫療領域一直被視為一個很有前景的應用領域。基於人工智慧的應用在未來數年內能夠為千百萬人改進 健康 結果和生活質量，例如臨床決策支持、病人監控、輔導、在外科手術或者病人看護中的自動化設備、醫療系統管理、慢病用葯和生活管理等。

在金融領域，智能個人身份識別將用於解決金融安全隱患，智能高頻交易將用於提高金融決策效率，智能投顧將幫助金融機構開拓用戶。

在交通領域，人工智慧將應用於無人駕駛、智能 汽車 、交通規劃等場景，用於解決目前交通行業普遍存在的駕駛感受差、道路嚴重擁堵等問題。

在教育領域，人工智慧應用已經被學校和學生廣泛使用，機器人早已經成為了廣為歡迎的教育設備，智能輔導系統（ITS）也成為了針對科學、數學、語言學以及其他學科相匹配的學生互動導師。

在公共安全領域，人臉識別將廣泛應用於安防監控，無人機、預測警務應用可以應用於反恐、維護公共治安等場景，用以解決公共安全隱患。

在零售領域，人工智慧將提供精準搜索和推薦，智能導購將降低營銷成本，提升用戶體驗，從而迎合消費升級和消費者日漸成熟的趨勢。

在商業服務領域，人工智慧已廣泛應用於個人智能客服和企業智能助手，未來人工智慧還將拓展到人力、法律等專業服務領域。

人工智慧對企業、高校和政府都具有巨大的現實意義和深遠的 歷史 意義，能否抓住這一技術革命的戰略機遇，構建本地高 科技 的競爭優勢，是擺在各級政府和各類企業、高校和相關機構的必答題。

1、 企業：抓住人工智慧風口，構建新的競爭優勢

傳統企業的競爭優勢主要來自於兩個方面，其一，在企業布局上，企業有專有的固定資產、品牌、知識產權等資源，在所在領域取得規模經濟和范圍經濟，並通過門店和經銷商網路建立了穩定的客戶關系；其二，在企業自身的能力上，企業積累獨特的人力資源和技能，並在流程上盡可能精簡。

大數據和人工智慧將企業競爭帶入新的紀元，互聯網不僅連接虛擬空間，還連接人和資產所在的現實空間。人工智慧時代，企業競爭優勢轉變為演算法和數據資產，建立學習網路和數據生態，360度洞察消費者，通過人工智慧不斷地學習產生新的知識，同時在大數據驅動下，進行即時自動決策。

為實現快速轉型，在人工智慧階段構建新的競爭優勢，傳統企業需要攜手互聯網企業， 探索 新的商業模式。本中心的建設是為順應人工智慧發展的大趨勢，著力於提供人工智慧創新業務的支撐平台，為客戶提供豐富的終端平台， 探索 新的應用模式，積累應用部署和推廣的經驗和方法，形成一系列成熟的可復制推廣的應用模板，為人工智慧應用在多個行業的規模化推廣做准備，帶動我市人工智慧行業的技術發展，實現自主創新。

2、高校：建立產學研結合的人才培養體系

攀登人工智慧（AI）領域的技術高峰，歸根結蒂是人才的競爭，據相關專家預計，中國人工智慧人才缺口超過500萬人。而我國只有清華、北大、復旦、南京大學等為數不多的名牌高校開設了人工智慧專業，河北省高校開設人工智慧專業的更是鳳毛麟角，對本地的高 科技 發展產生了不利的影響。為此，建立普通高等院校人工智慧（AI）專業產學研合作項目，旨在盡快形成產學研相結合的人才培養體系，為當地的高技術發展做好人才支撐。

3、政府：全方位政策支持，構建人工智慧產業體系

人工智慧產業已充分得到了我國政府的重視，近期國家級人工智慧扶持政策相繼出台。國務院《關於積極推進『互聯網+』行動的指導意見》中指出，「將推進人工智慧產業在技術和應用層面加速發展……人工智慧作為重點布局的11個領域之一，將會在智能家居、智能終端、智能 汽車 及機器人等領域進一步推廣應用。」為落實該指導意見，加快人工智慧產業發展，國家發展改革委、 科技 部、工業和信息化部、中央網信辦制定了《『互聯網+』人工智慧三年行動實施方案》，指出，「到2020年，中國將基本建立人工智慧產業體系、創新服務體系和標准化體系，培育若干全球領先的人工智慧骨幹企業，行成千億級的人工智慧市場應用規模。」

為加快人工智慧產業發展，政府應從以下三個維度加強對人工智慧產業的政策支持：