投资AI人工智能_金融课堂：AI时代的困惑，人工智能对于投资有哪些影响？

现在的AI数据时代，机器不知疲劳地工作，从数据中挖掘机会，而且机器没有感情，一方面吸收人的智慧，一方面克服恐惧和贪婪，感觉比我们的投资要好得多。

那其实是这样吗？ 机器交易有问题吗这些问题是致命的还是可以改善的？

一、什么是程序交易

我们先来看一下某个公司。 该公司被称为骑士资本，成立于1995年，是最早的在线交易系统，也就是我们世界上最早进行程序交易的企业之一，早期的经营非常成功。

但是，到了2012年，一个程序员在升级服务器时出错，导致服务器丢失。 其结果，第二天的交易时该服务器出现问题是理所当然的，这个小错误使骑士资本损失了4亿6千万美元，濒临破产，最后被别的公司收购。 因此，整体骑士资本成功也被编程，失败也被编程。

从这个故事中能得到什么样的提示呢？最重要的是，程序交易对稳定性的要求特别高，如果犯了错误，结果是无法想象的。

程序交易是什么？程序交易是根据以往的数据挖掘规则，进行稳健性的验证，确认稳健性后形成交易程序，在计算机上自动执行。 那么，这个要害在哪里呢？是自动驾驶。 第二天开始时，系统会自动将新数据加载到计算机中，并运行程序以查找事务信号，然后开始事务处理。

所以，这个程序都不能由人来控制，如果程序错了，结果会很严重。 刚才骑士资本在程序上出现了这样的错误，终于导致了破产的命运。 二、程序交易的弊端-稳定性

也许有同学说这样的错误是愚蠢的，但请小心，其实电脑系统没有你想象的那么稳定。 这里面至少有两种错误是不可避免的。

第一类错误称为程序性错误。 你使用电脑的时候，大部分时候都没问题，但是有时候会很恐慌。 那就是那里包含的错误成了诱因。

请记住，不管是什么程序，大多数情况下正确的事情总是正确的，也不是未来不错的。 这是因为过去的运行并没有发生，但是未来没有发生。 这就像小行星撞到地球一样，不是过去没有发生，未来没有发生，而且程序错误的概率非常高，所以试着考虑一下自己的电脑恐慌的频率吧。

有些被称为稳定性错误。 有趣的是，数据挖掘的交易规则过去可能是正确的，但未来不一定正确。 因为金融市场的规律在变化，自我毁灭。

例如，假设我们发现了买a股，卖b股赚钱的新法则。 反复多次检查，开始交易。 结果表明，这是行不通的。 你知道为什么吗？因为这样的交易是自我毁灭性的。 自我毁灭是什么？ 这个法则被越来越多的人发现，越来越多的人这样交易，高买a股，低卖b股，因此这个策略不能赚钱，被称为自我毁灭。

因此，这种稳定性错误实际上经常发生。 从历史经验可以看出，每次金融危机，其量化基金特别容易破产，1998、2000、2008年。 为什么呢？因为特别依赖于这样的历史规律，如果历史规律稍有变化的话，他们的一切策略就不会奏效。

三、程序交易的弊端-预判性

程序交易对稳定性的要求特别高。 除此之外，为什么编程的交易不能很多呢？投资是关于将来动向的分析，有必要判断将来。 未来充满不确定性，不是过去的简单重复。

这句话的意思是，大数据的人工智能不能完全预测未来的价格规则，更大的数据也是历史数据，规则是历史规则，不包括未来的新规则，投资的核心是未来的判断。 这样，人工智能所做的其实是有限的。

投资需要未来的分析和预测，但由于这种分析预测没有一定的规定，与其认为科学，不如认为艺术，更大的数据和人工智能在这方面的作用受到限制。

总结:

人工智能、大数据在投资中有着重要的作用，但也有其局限性

2、基于人工智能的程序交易对稳定性要求过高

3、大数据和人工智能处理未来不确定性作用有限，不是治百病的良药。