美國人工智慧股票高頻交易的歷史

A. 華爾街人工智慧炒股用了多少台電腦

用的是超級計算機，如果是是普通的台式機我只能說你太low了

Shaunak Khire 的團隊開發了一套機器智能系統 Emma AI，正在募資成立一支基金，計劃三個月內用 Emma AI 開始交易投資。現在資金籌措工作接近完成。
根據 Emma AI 官網的信息，這套系統是一個機器增強神經搜索界面，被設計用來做金融分析、調研、預測等工作，如預測美國收十年期國債收益率。
作為 Emma AI 的項目負責人，Shaunak Khire 是投資公司 Magha 控股的合夥人，這家公司編制金融指數並據此交易。

�0�2此外，他還在 2010 年成為柯林頓全球倡議（Clinton Global Initiative）科技委員會成員，當年海地地震發生後，為柯林頓-布希基金進行簡訊捐款方案的嘗試。
今後 Emma AI 的交易會從醫葯巨頭葛蘭素史克（GSK）、特斯拉以及美國國債等品種開始。�0�2

Shaunak Khire 認為 Emma AI 可以代替金融分析師，並表示 Emma AI 跟傳統程序化交易不一樣，Emma AI 的神經網路系統會考慮更復雜的影響個股走勢因素，如一個國家貨幣政策的改變。
而近三十年越來越廣泛使用的程序化交易是一種交易策略，利用計算機根據現有數據模型進行高頻交易，模型本身不會因為所在市場基本面的變化而改變。
依靠電腦和特定的數學模型做交易，這在華爾街已經很常見了。
根據市場分析機構 Preqin 的調查，美國現在大約有 1360 只對沖基金的交易主要是依靠程序化交易來實現，大概佔到整個對沖基金市場的 9%，管理的資金規模大約是 1970 億美元。

在 Preqin 的調查中，程序化交易的對沖基金跟傳統對沖基金相比，收益率盡管不是一直領先，但最終五年收益率要好不少。

相比之下，人工智慧技術在金融領域的應用雖然不多見，但也有一些知名的對沖基金參與在內。
Two Sigma 是一隻管理資金規模超過 350 億美元的知名對沖基金，他們利用自然語言處理技術，分析美國聯邦公開市場會議委員會（FOMC）的發言。
這套技術會分析「證券」、「利率」、「抵押」等詞彙的出現次數，從而得出譬如「2008 年，FOMC 有關金融市場的發言占 37%」，或者 「2007-2009 年，FOMC 有關通脹的討論占 20%」等結論，幫助交易員設計交易模型時，有更多數據支持。
Two Sigma 利用自然語言處理技術的得出 FOMC 議題佔比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大對沖基金公司之一，公司特點是主要使用計算機進行高頻程序化交易，基金規模超過 650 億美元。今年四月，他們領投了一家使用人工智慧技術的對沖基金——Numerai，後者總計募集資金 150 萬美元。Numerai 在獲得大量數據和金融分析報告後， 通過機器學習技術預測股票市場走勢。
雖然有這些實驗性的工作在進行，但暫時沒有知名的對沖基金公司明確已經使用人工智慧進行交易投資。

I.B.M. Watson 項目首席研究員 David Ferrucci 在 2013 年離開 I.B.M. 後，加入世界最大對沖基金公司 Bridgewater 。對此，華爾街曾以為 Bridgewater 將開發人工智慧交易程序，Bridgewater 後來否認短期內會有這方面打算。
Bridgewater 在聲明中補充道，關於科技對交易的幫助，他們更看重人工智慧技術提供的邏輯計算幫助，而非數據挖掘。
當金融市場劇烈下跌時，程序化高頻交易會根據策略模型嚴格執行止損，整個市場都這么做的話，就容易加速下跌。2010 年，這樣一起事故讓道瓊斯工業指數在 36 分鍾里暴跌 9%，被稱為萬億美元的股市下跌。

B. 美國為什麼能在人工智慧領域一直處於領先地位

美國在人工智慧技術方面處於世界領先地位。數十年的聯邦研究經費、工業和學術研究以及源源不斷的外國人才使美國處於當前人工智慧繁榮的前沿。
然而，隨著人工智慧在全球范圍內蓬勃發展，美國政府缺乏指導美國投資並為技術效果做好准備的高水平戰略。

白宮表示，將要求衛生和交通等領域的機構發布數據，利用保護隱私的機制推進人工智慧研究。這一結果可能類似於退伍軍人管理局的一個項目，該項目開發了一種方法，可以讓字母表臨時訪問數十萬份匿名健康記錄，以訓練人工智慧軟體來預測腎臟問題。

等待特朗普簽字的計劃還指導聯邦機構在分配研發預算時優先考慮人工智慧。它要求他們支持培訓和獎學金計劃，幫助工人適應人工智慧改變的工作，並培訓未來的人工智慧專家和研究人員。
行政院也承認人工智慧可能會造成不受歡迎的影響。

C. 人工智慧發展史

歷史 突飛猛進

1950年阿蘭·圖靈出版《計算機與智能》。

1956年約翰·麥卡錫在美國達特矛斯電腦大會上「創造」「人工智慧 」一詞。

1956年美國卡內基·梅隆大學展示世界上第一個人工智慧軟體的工作。

1958年約翰·麥卡錫在麻省理工學院發明Lisp語言———一種A．I．語言。

1964年麻省理工學院的丹尼·巴洛向世人展示，電腦能掌握足夠的自然語言從而解決了開發計算機代數詞彙程序的難題。

1965年約瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一種互動程序，它能以英語與人就任意話題展開對話。

1969年斯坦福大學研製出Shakey————一種集運動、理解和解決問題能力於一身的機器人。

1979年第一台電腦控制的自動行走器「斯坦福車」誕生。

1983年世界第一家批量生產統一規格電腦的公司「思考機器」誕生。

1985年哈羅德·科岑編寫的繪圖軟體Aaron在A．I．大會亮相。

90年代A．I．技術的發展在各個領域均展示長足發展————學習、教學、案件推理、策劃、自然環境認識及方位識別、翻譯，乃至游戲軟體等領域都瞄準了A．I．的研發。

1997年IBM（國際商用機械公司）製造的電腦「深藍」擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。

90年代末以A．I．技術為基礎的網路信息搜索軟體已是國際互聯網的基本構件。

2000年互動機械寵物面世。麻省理工學院推出了會做數十種面部表情的機器人Kisinel。

現在 流行擋不住

商業上的成功，成為實驗室研究工作的催化劑。A．I．的邊界正一步步向人類智慧逼進。

全球的高科技實驗室不約而同盯上了A．I．大腦，這其中響當當的名字包括卡內基·梅隆大學，IBM和日本的本田汽車公司。

在比利時，Starlab（星實驗室）正開發種能取代真貓大腦工作的人工大腦。據「人工大腦網站」報道，它將擁有約7500個人工腦神經細胞。它將能自如地操控貓咪行走，玩耍毛線球。據估計它將在2002年完成。

軟體在將復雜決策程序化整為零方面取得突破。像外貌識別等看似簡單的人類能力實際涉及廣泛、復雜的認知和判斷步驟。今天的電腦軟體越來越精於模仿人類最精細的思維。而計算機硬體在追趕人腦能力方面亦不遺餘力。

目前世界上最快的超級電腦————位於美國加利福利亞州勞倫斯·立弗摩爾國家實驗室的IBM制「ASCI白色」已經是有人腦0·1％的運算能力。

IBM正在研製的「藍色牛仔」（BlueJean）的每秒運算能力估計將與人腦相當。IBM研發部主管保羅·霍恩說BlueJean將在4年後開始運行。

斯坦福大學A．I．領域的首席專家埃里克·霍維茲及其許多同行相信，A．I．技術迎來突破發展的日子近在眼前，那時，A．I．將細分並派生出跨越出廣泛領域的學科。

未來 聰明過人？

關於A．I．人們最迫切希望知道的問題是，它真能和人一般聰明嗎？許多科學家相信，這只是個時間上的問題。A．I．軟體設計師庫爾茲維爾認為遲至2020年A．I．即可聰明過人。IBM的霍恩估計比較保守，他認為A．I．趕上人還需要40—50年時間。AT＆T的斯通則說他的目標是在2050前組建一隻能挑戰曼聯的A．I．足球隊。他這不是開玩笑。

在許多方面，A．I．大腦比人類更有優勢。人腦的學習吸收新知識的過程非常慢。要說一口流利的英語至少得半年或兩三年時間（吹牛廣告中的例子除外）。而要讓A．I．學會講法語，只需為它裝上一個說法語軟體，數秒之間一個A．I．法語專家便誕生了。

另一個更難解答的問題：A．I．是否能擁有情感。目前沒有人有把握回答這個問題。

於是剩下一個最可怕的問題：A．I．機器人能變得比人類更聰明，並反戈一擊與人類為敵？庫爾茲維爾、技術學家比爾·喬伊認為這並非不可能。霍恩在這個問題上拿不太穩。

霍恩認為雖然電腦的粗略運算能力可超過人類，但它不可能具備人類所有精細的特徵，因為人類對自己的大腦擁有的許多微妙能力並不了解，更無從仿模相應軟體。

庫爾維茲的看法比較樂觀，他認為人類在開發超級A．I．的同時，在對它們的引導和管理方面也將相應提高，因此將永遠走在前面，掌握控制權。

D. 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。

E. 如何查看美國股票歷年到現在的實時K線圖

查看方法：建議使用同花順，可以查看美國歷年K線。還能看到全球股市的其他市場K線，還可以時實滾動。
K線圖又稱蠟燭圖、日本線、陰陽線、棒線、紅黑線等，常用說法是「K線」。它是以每個分析周期的開盤價、最高價、最低價和收盤價繪制而成。
K線圖是技術分析的一種，最早日本人於十九世紀所創，起源於日本十八世紀德川幕府時代（1603～1867年）的米市交易，用來計算米價每天的漲跌，被當時日本米市的商人用來記錄米市的行情與價格波動，包括開市價、收市價、最高價及最低價，陽燭代表當日升市，陰燭代表跌市。這種圖表分析法在當時的中國以至整個東南亞地區均尤為流行。由於用這種方法繪制出來的圖表形狀頗似一根根蠟燭，加上這些蠟燭有黑白之分，因而也叫陰陽線圖表。通過K線圖，人們能夠把每日或某一周期的市況表現完全記錄下來，股價經過一段時間的盤檔後，在圖上即形成一種特殊區域或形態，不同的形態顯示出不同意義。可以從這些形態的變化中摸索出一些有規律的東西出來 。K線圖形態可分為反轉形態、整理形態及缺口和趨向線等。後K線圖因其細膩獨到的標畫方式而被引入到股市及期貨市場。股市及期貨市場中的K線圖的畫法包含四個數據，即開盤價、最高價、最低價、收盤價，所有的k線都是圍繞這四個數據展開，反映大勢的狀況和價格信息。如果把每日的K線圖放在一張紙上，就能得到日K線圖，同樣也可畫出周K線圖、月K線圖。

F. 華爾街五大投行是什麼分別有什麼歷史

華爾街五大投行是高盛、摩根、美林、雷曼兄弟、貝爾斯登。

1、高盛：高盛公司是由德國移民馬庫斯·戈德曼於1869年創立的，在19世紀90年代到第一次世界大戰期間，投資銀行業務開始形成。是全世界歷史最悠久及規模最大的投資銀行之一。

總部位於紐約，並在東京、倫敦和香港設有分部，向全球提供廣泛的投資、咨詢和金融服務，擁有大量的多行業客戶，包括私營公司，金融企業，政府機構以及個人。

2、摩根：摩根斯坦利,是一家成立於美國紐約的國際金融服務公司，提供包括證券、資產管理、企業合並重組和信用卡等多種金融服務，目前在全球27個國家的600多個城市設有代表處，雇員總數達5萬多人。

3、美林：美林是世界最著名的證券零售商和投資銀行之一，總部位於美國紐約。作為世界的最大的金融管理咨詢公司之一，它在財務世界響叮當的名字里佔有一席之地。該公司在曼哈頓四號世界金融中心大廈占據了整個34層樓。

4、雷曼兄弟：全球最具實力的股票和債券承銷和交易商之一。同時，公司還擔任全球多家跨國公司和政府的重要財務顧問，並擁有多名業界公認的國際最佳分析師。

5、貝爾斯登：成立於1923年，總部位於紐約，是美國華爾街第五大投資銀行，系全球500強企業之一，是一家全球領先的金融服務公司，為全世界的政府、企業、機構和個人提供服務。

(6)美國人工智慧股票高頻交易的歷史擴展閱讀：

摩根財團在金融業方面擁有雄厚的基礎。其主要支柱是J．P．摩根公司。摩根公司是世界最大跨國銀行之一，在國內有10個子公司和許多分支行，還有1000多個通信銀行。

在國外約20個大城市設有支行或代表處，在近40個國家的金融機構中擁有股權。其經營特點是大量買賣股票和經營巨額信託資產。

它控制著外國37個商業銀行、開發銀行、投資公司和其他企業的股權。此外，還有製造商漢諾威公司、紐約銀行家信託公司以及西北銀行公司、謹慎人壽保險公司以及紐約人壽保障公司等。

在工礦企業方面主要有國際商業機器公司、通用電氣公司、國際電話電報公司、美國鋼鐵公司以及通用汽車公司等；在公用事業方面則有美國電話電報公司和南方公司。

G. 人工智慧的具體發展歷史是什麼

【1950-1956年是人工智慧的誕生年】
圖靈測試1950
Dartmouth 會議1956
（1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。）

【1956-1974 年是人工智慧的黃金年】
第一個人工智慧程序LT邏輯理論家1958（西蒙和紐維爾）
LISP編程語言1958（約翰麥卡錫）
用於機器翻譯的語義網1960（馬斯特曼和劍橋大學同事）
模式識別-第一個機器學習論文發表（1963）
Dendral 專家系統1965
基於規則的Mycin醫學診斷程序1974

【1974-1980年是人工智慧第一個冬天】
人工智慧：綜合調查1973（來特希爾）
項目失敗，列強削減科研經費

【1980-1987年是人工智慧繁榮期】
AAAI在斯坦福大學召開第一屆全國大會1980
日本啟動第五代計算機用於知識處理1982
決策樹模型帶動機器學習復甦1980中期
ANN及多層神經網路1980中期

【1987-1993年是人工智慧第二個冬天】
Lisp機市場崩潰1987
列強再次取消科研經費1988
專家系統滑翔谷底1993
日本第五代機退場1990年代

【1993-現在突破期】
IBM深藍戰勝卡斯帕羅夫1997
斯坦福大學Stanley 贏得無人駕駛汽車挑戰賽2005
深度學習論文發表2006
IBM的沃森機器人問答比賽奪魁2011
谷歌啟動谷歌大腦2011
蘋果公司的Siri上線2012
微軟通用實時翻譯系統2012
微軟Cortana 上線2014
網路度秘2015
IBM發布truenorth晶元2014
阿爾法狗打敗人類棋手2016