（文章來源：百家號）
? ? ? ?人工智能領(lǐng)域一直在不斷挑戰(zhàn)自我以達(dá)到某一單方面能力超越人工的目的。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的分析以期更好的投資回報，讓金融投資者也注重人工智能技術(shù)的應(yīng)用。但是，研究表明人工智能并不能很快取代人工的投資分析，它能做的是改進(jìn)現(xiàn)有的戰(zhàn)略。

人工智能是一組相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)的總稱，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)工具，這些工具可以理解龐大且不斷增長的數(shù)據(jù)。實驗表明人工智能是一個可以讓一個好的投資組合變得更好的工具，特別是在投資組合構(gòu)建方面。 在一項海外的實驗中，研究人員分析了740家公司在2004年至2018年間發(fā)表的70000篇新聞文章，利用對新聞數(shù)據(jù)的分析來預(yù)測市場發(fā)展的規(guī)律，而且效果會越來越好。

但是人工智能數(shù)據(jù)智能對市場進(jìn)行趨勢性分析，并不能進(jìn)行量化分析。

為什么人工智能能夠改進(jìn)和增強(qiáng)現(xiàn)有的投資方法，卻難以創(chuàng)造全新的戰(zhàn)略？首先，金融市場沒有產(chǎn)生足夠的數(shù)據(jù)來充分利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)：人工智能在數(shù)十億個數(shù)據(jù)點而不是數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點上發(fā)揮最大作用。例如，股票市場數(shù)據(jù)幾十年來只能產(chǎn)生不到400萬個數(shù)據(jù)點。

此外，人類比任何機(jī)器學(xué)習(xí)工具都更擅長在非常小的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式。 那是因為人類更擅長遷移學(xué)習(xí)，利用現(xiàn)實生活中的直覺、經(jīng)驗和背景將知識從一種情況應(yīng)用到另一種情況。例如，一臺機(jī)器可以根據(jù)多年的股價數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個信號來給出買賣股票預(yù)測。然而，當(dāng)該公司任命新的首席執(zhí)行官時會發(fā)生什么？對于一個算法來說，領(lǐng)導(dǎo)能力的改變作為一個數(shù)據(jù)點被考慮到價格中。而對于人類來說，就會對該改變對市場的沖擊做分析。

報告指出，如今的數(shù)據(jù)“可能是大多數(shù)資產(chǎn)管理公司中優(yōu)化程度最低的資源。”二十多年的人工智能經(jīng)驗發(fā)展告訴我們，人工智能在資產(chǎn)管理中的最佳用途是逐步改進(jìn)現(xiàn)有的投資流程和方法。

人工智能可以幫助確定一個由100只股票組成的群組，這些股票在統(tǒng)計上表現(xiàn)出某些特征，而一個人的投資組合經(jīng)理可以通過根據(jù)背景和經(jīng)驗將潛在的危險排除在該群組之外來提高業(yè)績。最終的結(jié)果是傾斜投資組合，偏向統(tǒng)計上表現(xiàn)最好的股票，同時減持概率較低的股票。所以人工智能技術(shù)可以幫助決策，但算法的實踐需要持續(xù)的人工監(jiān)督。