人工智慧與證券

㈠ 人工智慧 還要考CFA嗎

雖然以後的發展是人工智慧，但是以現在的人工智慧水平來說還是無法取代人的，特別是高端人才。
在中國各城市中，上海的CFA持證人員是最多的，北京、深圳緊隨其後。在行業分布上，證券、基金、銀行最為集中，由於銀行在中國金融業中的龍頭地位，銀行CFA考生最多。
CFA資格認證被認為是世界各地金融行業公認的就業通行證，不過其考試也普遍被認為是投資行業內最嚴格的資格認證課程。只有約1/5的考生能夠成功完成三級自修課程，並成為CFA特許資格認證持有人和CFA協會會員。
2014年中國大陸地區共有671人獲得CFA特許資格認證。截至2014年12月10日，中國大陸的CFA數量已經達到3125人，首度超過3000人。其中2014年，上海共有277人獲得CFA證書，佔全國的41.28%;上海的CFA持證人總數也因此達到1421人，佔全國的45.47%。
來自CFA協會的消息，在2014年12月的CFAlevel1級考試中，全球共有超20000名考生順利過關。
根據CFA協會的數字，去年6月和12月，全球報考CFA1級考試的考生人數總共超過94000人，其中12月的報名人數達到47175人，最終有20757人考試合格，過關率44%，比2013年同期的43%高出了一個百分點。
CFA職業方向包括投行經理，基金經理、財務經理、項目總監、行政總裁、資金分析高管、資金管理總監、審計項目經理、首席執行官、稅務經理、融資經理、總出納、財務總監、財務結算高級經理、投資分析高級經理、財務會計主管、財務結算高級經理證券分析師、財務總監、投資顧問、投資銀行家、交易員等，同樣薪酬也很可觀。美國CFA的年薪40萬美元以上，在香港年薪30萬美元左右。

㈡ 人工智慧股票有哪些

人工智慧股票有浙大網新[600797]、*ST猛獅[002684]、贏時勝[300377]等。

1、浙大網新[600797]

深圳市贏時勝信息技術股份有限公司主營業務是為金融機構的資產管理和資產託管業務整體信息化建設提供應用軟體及增值服務。公司主要產品包括資產託管系列軟體、資金交易風險管理系列軟體、財務估值核算軟體、金融資產投資績效及風險管理軟體、投資交易管理軟體、金融數據中心系列軟體等；截止2019年6月30日，公司已取得283項軟體產品著作權。

㈢ 目前人工智慧對炒股有幫助嗎有好的軟體推薦嗎

有好的軟體 對股票肯定有意義的

㈣ 人工智慧在金融領域的廣泛應用，會給監管帶來哪些挑戰

人工智慧不僅有助於金融機構提高運營效率、降低風險損失、提升用戶體驗、拓寬銷售渠道，還能夠提升金融服務的普惠程度。然而，不成熟的人工智慧也可能導致系統性風險，影響金融穩定。可見，對金融領域中的人工智慧系統進行監管很有必要，但當前對人工智慧的監管仍面臨多項挑戰。
首先，當人工智慧提供的金融服務出現問題時，責任方難以確定。在人工智慧系統的設計和應用過程中，會涉及多個參與主體，包括運用人工智慧提供服務的金融機構、人工智慧系統的訓練人員和設計公司等。當用戶由於人工智慧提供的服務而遭受損失或者出現其他問題時，目前在法律上尚未對責任方作出規定，也未規定各責任方的責任分擔機制。
其次，人工智慧單獨提供金融服務與現有法律法規相悖。以人工智慧在投資顧問中的應用為例，美國金融業監管局（FINRA）指出，在沒有人為參與的情況下，由人工智慧提供的投資顧問服務不符合顧問受託標准。此外，根據美國相關的法律法規和美國證監會發布的《1940年投資顧問法》，投資顧問被視為受託人，有義務給投資者提供最適宜的建議。但是人工智慧投資顧問無法對投資者賬外資產進行詳盡調查或向投資者咨詢這方面信息，而投資者的賬外資產直接影響其全面的財務狀況，在這種情況下，人工智慧投資顧問提供的個性化投資建議是否最適合投資者就有待商榷。2016年4月1日，馬薩諸塞州證券部也發表政策聲明：由於人工智慧投資顧問存在缺陷，無法進行投資組合分析，這將導致其無法為客戶爭取到最大的利益，即無法履行信託義務，因此人工智慧投資顧問不能作為受託人，無法在馬薩諸塞州登記為投資顧問。
再次，目前對人工智慧系統的信息披露並無統一標准，監管部門需制定人工智慧系統的信息披露標准，同時權衡過度披露和披露不足之間的矛盾。對人工智慧的信息披露有兩方面要求，一方面，需要保護用戶的知情權，需要對人工智慧系統的運行原理、運行情況等信息進行充分披露；另一方面，需要保護人工智慧系統的信息機密，防止不法分子運用披露信息「模仿」該系統，從而給金融機構或者人工智慧企業帶來損失。此外，人工智慧的決策過程是個「黑匣子」，如何讓公眾了解人工智慧的決策過程將會是信息披露的難點。
最後，人工智慧對監管人員提出了新要求。對於人工智慧的監管，需要監管人員對人工智慧的相關知識有所掌握，若是對人工智慧的相關知識不甚了解，就難以理解人工智慧系統的運作方式，更加難以判斷其是否遵守監管要求。此外，監管部門需要對人工智慧的系統演算法進行測評，監管人員只有在熟悉人工智慧相關知識的基礎上，才能完成人工智慧系統的測評過程，並判斷測評方式是否合理。

㈤ 目前人工智慧在金融行業屬於什麼水平

今年以來，世界上的一些大型銀行紛紛宣布將關閉開設在高街的店鋪。英國勞埃德銀行在4月份表示會關張100家分店，日本瑞穗銀行（Mizuho）則成為最近一家引入削減成本策略的銀行，在一周前公布了將裁員數千人的長期計劃。傳統的櫃員工作更多被自動化所取代，同時還出現了機器人理財顧問。它可以通過「聊天」來了解客戶的財務歷史，構建精確的日常開支收入圖景，以便做好每個月的消費存錢計劃。在這一過程中，它可以隨著客戶日常行為的變更來調整模型，比如一位客戶不再乘地鐵上班，而是改為騎單車，它就會把這筆省下的車費計入存儲。同時它還可以為客戶發現省錢的好機會，例如提醒水電費的超支並提供更劃算的節能方式。最後，它還能夠根據消費習慣以及投資歷史和偏好為客戶的存儲選擇恰當的投資產品，且利用定時定量等准則幫助決定交易的時間，以防止情緒化的主觀決策帶來的投資風險。所以通過人工智慧，你可以擁有一個聰明的私人理財管家——讓你更輕松地存錢，為你實時監控賬單和消費，確保你得到最佳打折信息，而做到這些甚至不需要你親自前往銀行。實際上，上述列舉的人工智慧在交易、投資和理財中的應用只是管中窺豹。人工智慧的強大還遠不止於此。歐洲市場協會（EFMA）的研究顯示，人工智慧的能力及其目前在金融服務業的應用包括：它的機器學習能力可以提供機器人顧問和客戶咨詢服務；它的自然語言處理能力可以提供糾錯檢測和聊天機器人服務；它的認知計算能力可以提供演算法交易服務。

㈥ 目前市面上提供給人工智慧客服的證券公司有哪些

我記得美易家證券公司多多少少都有一些這個智能客服，不過真正意義上來說，智能客服的話做的比較好的話，可能是在銀行領域。因為證券公司的話，他們的業務相對來說比較單一，然後也相對來說比較復雜，而銀行業務的話非常的多，但是業務比較簡單，然後一些機械性的工作可以交付給嗯，人工智慧系統來回答。
然後銀行系統裡面比較典型的就是交通銀行，還有招商銀行這兩家銀行的客服系統，基本上有40~%60%的業務已經交管給了，人工智慧系統。另外還有必須要典型的一些是淘寶和這個京東，這兩家那個網，網上銷售平台，不過他們的業務佔比相對來說比較低，因為業務相對來說比較繁雜，然後標准化也做的，怎麼說呢？不是特別好，所以說話他們的佔比相對來說是比較低的。
總體來說的話，人工智慧反正客服可能是未來的一個趨勢，畢竟，嗯，這個相對來說會比較的省錢，另外一個最重要一點的話就是，低端客戶相對來說比較多，他們可能會給高端客戶設置一些真人客服。

㈦ 人工智慧可以用來炒股嗎

說的神乎其神，人工智慧能用來炒股嗎？

人工智慧在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利，這已經是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經可以用於任何需要理解復雜模式、進行長期計劃、並制定決策的領域。人們不禁想問，還有什麼是人工智慧不能克服的嗎？譬如說，變幻莫測的A股？

對於這個問題，持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分：1. 股市可以預測嗎？ 2、 假如可以預測，用機器學習的方法去預測可以嗎？

先回答第一個問題：股市的漲跌可以預測嗎？

如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列，Price = Market (t), 我們往往會發現，不管是嘗試用N個模型(線性，非線性, 概率)來進行逼近，即使是建立了符合股價變化的這樣的模型，並且在有足夠多的訓練數據的情況下模擬出了股價，但是這些模型最多隻能在特定的區間能做一些並不十分精準的預測。

美國矽谷「感知力」技術公司讓人工智慧程序全程負責股票交易，與其他一些運用人工智慧的投資公司不同，該公司交易部門只有兩名員工負責監控機器，以確保出現不可控情形時可通過關機終止交易。據報道，「感知力」公司的人工智慧投資系統可以通過經驗學習實現「自主進化」。公司在全球擁有數千台同時運行的機器，其獨特演算法創造了數萬億被稱為「基因」的虛擬交易者。系統利用歷史數據模擬交易，目前可在幾分鍾內模擬1800天的交易量，經過測試，不好的「基因」被剔除，好的「基因」被保留。通過考驗的好「基因」被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標，剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露，目前機器在沒有人為干預情況下掌握著大量股票，每天完成數以百計的交易，持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標，但沒有透露指標的具體內容。

隨著人工智慧技術的持續進步，人工智慧投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智慧改變的行業之一。另一方面，也不是所有的投資商都信任機器，英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說，不應過度信任人工智慧投資，該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾，很多投資人的錢卻有去無回。