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美国人工智能股票高频交易的历史

发布时间:2021-06-04 11:35:00

A. 华尔街人工智能炒股用了多少台电脑

用的是超级计算机,如果是是普通的台式机我只能说你太low了

Shaunak Khire 的团队开发了一套机器智能系统 Emma AI,正在募资成立一支基金,计划三个月内用 Emma AI 开始交易投资。现在资金筹措工作接近完成。
根据 Emma AI 官网的信息,这套系统是一个机器增强神经搜索界面,被设计用来做金融分析、调研、预测等工作,如预测美国收十年期国债收益率。
作为 Emma AI 的项目负责人,Shaunak Khire 是投资公司 Magha 控股的合伙人,这家公司编制金融指数并据此交易。

�0�2此外,他还在 2010 年成为克林顿全球倡议(Clinton Global Initiative)科技委员会成员,当年海地地震发生后,为克林顿-布什基金进行短信捐款方案的尝试。
今后 Emma AI 的交易会从医药巨头葛兰素史克(GSK)、特斯拉以及美国国债等品种开始。�0�2

Shaunak Khire 认为 Emma AI 可以代替金融分析师,并表示 Emma AI 跟传统程序化交易不一样,Emma AI 的神经网络系统会考虑更复杂的影响个股走势因素,如一个国家货币政策的改变。
而近三十年越来越广泛使用的程序化交易是一种交易策略,利用计算机根据现有数据模型进行高频交易,模型本身不会因为所在市场基本面的变化而改变。
依靠电脑和特定的数学模型做交易,这在华尔街已经很常见了。
根据市场分析机构 Preqin 的调查,美国现在大约有 1360 只对冲基金的交易主要是依靠程序化交易来实现,大概占到整个对冲基金市场的 9%,管理的资金规模大约是 1970 亿美元。

在 Preqin 的调查中,程序化交易的对冲基金跟传统对冲基金相比,收益率尽管不是一直领先,但最终五年收益率要好不少。

相比之下,人工智能技术在金融领域的应用虽然不多见,但也有一些知名的对冲基金参与在内。
Two Sigma 是一只管理资金规模超过 350 亿美元的知名对冲基金,他们利用自然语言处理技术,分析美国联邦公开市场会议委员会(FOMC)的发言。
这套技术会分析“证券”、“利率”、“抵押”等词汇的出现次数,从而得出譬如“2008 年,FOMC 有关金融市场的发言占 37%”,或者 “2007-2009 年,FOMC 有关通胀的讨论占 20%”等结论,帮助交易员设计交易模型时,有更多数据支持。
Two Sigma 利用自然语言处理技术的得出 FOMC 议题占比
Renaissance Technologies�0�2是全球最大对冲基金公司之一,公司特点是主要使用计算机进行高频程序化交易,基金规模超过 650 亿美元。今年四月,他们领投了一家使用人工智能技术的对冲基金——Numerai,后者总计募集资金 150 万美元。Numerai 在获得大量数据和金融分析报告后, 通过机器学习技术预测股票市场走势。
虽然有这些实验性的工作在进行,但暂时没有知名的对冲基金公司明确已经使用人工智能进行交易投资。

I.B.M. Watson 项目首席研究员 David Ferrucci 在 2013 年离开 I.B.M. 后,加入世界最大对冲基金公司 Bridgewater 。对此,华尔街曾以为 Bridgewater 将开发人工智能交易程序,Bridgewater 后来否认短期内会有这方面打算。
Bridgewater 在声明中补充道,关于科技对交易的帮助,他们更看重人工智能技术提供的逻辑计算帮助,而非数据挖掘。
当金融市场剧烈下跌时,程序化高频交易会根据策略模型严格执行止损,整个市场都这么做的话,就容易加速下跌。2010 年,这样一起事故让道琼斯工业指数在 36 分钟里暴跌 9%,被称为万亿美元的股市下跌。

B. 美国为什么能在人工智能领域一直处于领先地位

美国在人工智能技术方面处于世界领先地位。数十年的联邦研究经费、工业和学术研究以及源源不断的外国人才使美国处于当前人工智能繁荣的前沿。
然而,随着人工智能在全球范围内蓬勃发展,美国政府缺乏指导美国投资并为技术效果做好准备的高水平战略。


白宫表示,将要求卫生和交通等领域的机构发布数据,利用保护隐私的机制推进人工智能研究。这一结果可能类似于退伍军人管理局的一个项目,该项目开发了一种方法,可以让字母表临时访问数十万份匿名健康记录,以训练人工智能软件来预测肾脏问题。

等待特朗普签字的计划还指导联邦机构在分配研发预算时优先考虑人工智能。它要求他们支持培训和奖学金计划,帮助工人适应人工智能改变的工作,并培训未来的人工智能专家和研究人员。
行政院也承认人工智能可能会造成不受欢迎的影响。

C. 人工智能发展史

历史 突飞猛进

1950年阿兰·图灵出版《计算机与智能》。

1956年约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上“创造”“人工智能 ”一词。

1956年美国卡内基·梅隆大学展示世界上第一个人工智能软件的工作。

1958年约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A.I.语言。

1964年麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示,电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇程序的难题。

1965年约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一种互动程序,它能以英语与人就任意话题展开对话。

1969年斯坦福大学研制出Shakey————一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。

1979年第一台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。

1983年世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。

1985年哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A.I.大会亮相。

90年代A.I.技术的发展在各个领域均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译,乃至游戏软件等领域都瞄准了A.I.的研发。

1997年IBM(国际商用机械公司)制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。

90年代末以A.I.技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。

2000年互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。

现在 流行挡不住

商业上的成功,成为实验室研究工作的催化剂。A.I.的边界正一步步向人类智慧逼进。

全球的高科技实验室不约而同盯上了A.I.大脑,这其中响当当的名字包括卡内基·梅隆大学,IBM和日本的本田汽车公司。

在比利时,Starlab(星实验室)正开发种能取代真猫大脑工作的人工大脑。据“人工大脑网站”报道,它将拥有约7500个人工脑神经细胞。它将能自如地操控猫咪行走,玩耍毛线球。据估计它将在2002年完成。

软件在将复杂决策程序化整为零方面取得突破。像外貌识别等看似简单的人类能力实际涉及广泛、复杂的认知和判断步骤。今天的电脑软件越来越精于模仿人类最精细的思维。而计算机硬件在追赶人脑能力方面亦不遗余力。

目前世界上最快的超级电脑————位于美国加利福利亚州劳伦斯·立弗摩尔国家实验室的IBM制“ASCI白色”已经是有人脑0·1%的运算能力。

IBM正在研制的“蓝色牛仔”(BlueJean)的每秒运算能力估计将与人脑相当。IBM研发部主管保罗·霍恩说BlueJean将在4年后开始运行。

斯坦福大学A.I.领域的首席专家埃里克·霍维兹及其许多同行相信,A.I.技术迎来突破发展的日子近在眼前,那时,A.I.将细分并派生出跨越出广泛领域的学科。

未来 聪明过人?

关于A.I.人们最迫切希望知道的问题是,它真能和人一般聪明吗?许多科学家相信,这只是个时间上的问题。A.I.软件设计师库尔兹维尔认为迟至2020年A.I.即可聪明过人。IBM的霍恩估计比较保守,他认为A.I.赶上人还需要40—50年时间。AT&T的斯通则说他的目标是在2050前组建一只能挑战曼联的A.I.足球队。他这不是开玩笑。

在许多方面,A.I.大脑比人类更有优势。人脑的学习吸收新知识的过程非常慢。要说一口流利的英语至少得半年或两三年时间(吹牛广告中的例子除外)。而要让A.I.学会讲法语,只需为它装上一个说法语软件,数秒之间一个A.I.法语专家便诞生了。

另一个更难解答的问题:A.I.是否能拥有情感。目前没有人有把握回答这个问题。

于是剩下一个最可怕的问题:A.I.机器人能变得比人类更聪明,并反戈一击与人类为敌?库尔兹维尔、技术学家比尔·乔伊认为这并非不可能。霍恩在这个问题上拿不太稳。

霍恩认为虽然电脑的粗略运算能力可超过人类,但它不可能具备人类所有精细的特征,因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解,更无从仿模相应软件。

库尔维兹的看法比较乐观,他认为人类在开发超级A.I.的同时,在对它们的引导和管理方面也将相应提高,因此将永远走在前面,掌握控制权。

D. 人工智能股票有哪些

人工智能股票有浙大网新[600797]、*ST猛狮[002684]、赢时胜[300377]等。

1、浙大网新[600797]

深圳市赢时胜信息技术股份有限公司主营业务是为金融机构的资产管理和资产托管业务整体信息化建设提供应用软件及增值服务。公司主要产品包括资产托管系列软件、资金交易风险管理系列软件、财务估值核算软件、金融资产投资绩效及风险管理软件、投资交易管理软件、金融数据中心系列软件等;截止2019年6月30日,公司已取得283项软件产品著作权。

E. 如何查看美国股票历年到现在的实时K线图

查看方法:建议使用同花顺,可以查看美国历年K线。还能看到全球股市的其他市场K线,还可以时实滚动。
K线图又称蜡烛图、日本线、阴阳线、棒线、红黑线等,常用说法是“K线”。它是以每个分析周期的开盘价、最高价、最低价和收盘价绘制而成。
K线图是技术分析的一种,最早日本人于十九世纪所创,起源于日本十八世纪德川幕府时代(1603~1867年)的米市交易,用来计算米价每天的涨跌,被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动,包括开市价、收市价、最高价及最低价,阳烛代表当日升市,阴烛代表跌市。这种图表分析法在当时的中国以至整个东南亚地区均尤为流行。由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛,加上这些蜡烛有黑白之分,因而也叫阴阳线图表。通过K线图,人们能够把每日或某一周期的市况表现完全记录下来,股价经过一段时间的盘档后,在图上即形成一种特殊区域或形态,不同的形态显示出不同意义。可以从这些形态的变化中摸索出一些有规律的东西出来 。K线图形态可分为反转形态、整理形态及缺口和趋向线等。后K线图因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据,即开盘价、最高价、最低价、收盘价,所有的k线都是围绕这四个数据展开,反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上,就能得到日K线图,同样也可画出周K线图、月K线图。

F. 华尔街五大投行是什么分别有什么历史

华尔街五大投行是高盛、摩根、美林、雷曼兄弟、贝尔斯登。

1、高盛:高盛公司是由德国移民马库斯·戈德曼于1869年创立的,在19世纪90年代到第一次世界大战期间,投资银行业务开始形成。是全世界历史最悠久及规模最大的投资银行之一。

总部位于纽约,并在东京、伦敦和香港设有分部,向全球提供广泛的投资、咨询和金融服务,拥有大量的多行业客户,包括私营公司,金融企业,政府机构以及个人。

2、摩根:摩根斯坦利,是一家成立于美国纽约的国际金融服务公司,提供包括证券、资产管理、企业合并重组和信用卡等多种金融服务,目前在全球27个国家的600多个城市设有代表处,雇员总数达5万多人。

3、美林:美林是世界最著名的证券零售商和投资银行之一,总部位于美国纽约。作为世界的最大的金融管理咨询公司之一,它在财务世界响叮当的名字里占有一席之地。该公司在曼哈顿四号世界金融中心大厦占据了整个34层楼。

4、雷曼兄弟:全球最具实力的股票和债券承销和交易商之一。同时,公司还担任全球多家跨国公司和政府的重要财务顾问,并拥有多名业界公认的国际最佳分析师。

5、贝尔斯登:成立于1923年,总部位于纽约,是美国华尔街第五大投资银行,系全球500强企业之一,是一家全球领先的金融服务公司,为全世界的政府、企业、机构和个人提供服务。

(6)美国人工智能股票高频交易的历史扩展阅读:

摩根财团在金融业方面拥有雄厚的基础。其主要支柱是J.P.摩根公司。摩根公司是世界最大跨国银行之一,在国内有10个子公司和许多分支行,还有1000多个通信银行。

在国外约20个大城市设有支行或代表处,在近40个国家的金融机构中拥有股权。其经营特点是大量买卖股票和经营巨额信托资产。

它控制着外国37个商业银行、开发银行、投资公司和其他企业的股权。此外,还有制造商汉诺威公司、纽约银行家信托公司以及西北银行公司、谨慎人寿保险公司以及纽约人寿保障公司等。

在工矿企业方面主要有国际商业机器公司、通用电气公司、国际电话电报公司、美国钢铁公司以及通用汽车公司等;在公用事业方面则有美国电话电报公司和南方公司。

G. 人工智能的具体发展历史是什么

【1950-1956年是人工智能的诞生年】
图灵测试1950
Dartmouth 会议1956
(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)

【1956-1974 年是人工智能的黄金年】
第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)
LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)
用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)
模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)
Dendral 专家系统1965
基于规则的Mycin医学诊断程序1974

【1974-1980年是人工智能第一个冬天】
人工智能:综合调查1973(来特希尔)
项目失败,列强削减科研经费

【1980-1987年是人工智能繁荣期】
AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980
日本启动第五代计算机用于知识处理1982
决策树模型带动机器学习复苏1980中期
ANN及多层神经网络1980中期

【1987-1993年是人工智能第二个冬天】
Lisp机市场崩溃1987
列强再次取消科研经费1988
专家系统滑翔谷底1993
日本第五代机退场1990年代

【1993-现在突破期】
IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997
斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005
深度学习论文发表2006
IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011
谷歌启动谷歌大脑2011
苹果公司的Siri上线2012
微软通用实时翻译系统2012
微软Cortana 上线2014
网络度秘2015
IBM发布truenorth芯片2014
阿尔法狗打败人类棋手2016

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