作者：禅与计算机程序设计艺术
随着人工智能的发展和应用越来越广泛，人工智能技术也已经进入了金融领域。由于人工智能可以分析、预测、模拟人类行为，因此，利用人工智能技术进行金融交易已经成为一种新的业务模式。本文将对人工智能在金融领域的主要应用做详细阐述。 首先，介绍一下人工智能在金融领域的几个重要组成部分，包括机器学习、深度学习、强化学习、遗传算法、博弈论等。然后，逐个讨论这些模型及其在金融领域的作用，并结合市场需求对不同模型的适用性做进一步阐述。最后，根据已有的相关研究成果，讨论人工智能在金融领域的未来发展方向和挑战。
2.基本概念术语说明
（1）机器学习
机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，目的是让计算机通过训练来解决各种复杂的问题。它最基础的思想是获取数据、整理数据、建立模型、预测结果。机器学习用于监督学习和非监督学习，即目标变量（target variable）或标签（label）已知的情况下，根据输入特征（input feature）预测目标变量；或者目标变量未知的情况下，识别出数据的分布规律，进行分类、聚类等。机器学习的三要素：模型、训练、预测。训练模型时，需要提供训练样本和相应的输出值，计算机根据训练样本计算出一个模型，这个模型能够预测新的数据。
（2）深度学习
深度学习（Deep Learning）也是机器学习的一种子分支，它是指神经网络的多层次学习。传统机器学习算法只能处理简单的数据集