AI量化金融策略：如何掌握下一个行业风口?纵观互联网大佬们的一些动态，比如马云霸霸之阿里巴巴“达摩院”，三年投资 1000 亿，涵盖智联网、金融科技等多个产业领域;AlphaGo 仅靠 3 天自我对弈“自学成才”，就以 100:0 的战绩击败了战胜李世石九段，AI人工智能的浪潮已经席卷生活中越来越多的领域：语音识别、风控监控、智能推荐、无人驾驶……越来越多的例子告诉我们人工智能的触角早已触及量化金融股票等领域~1、AI + 金融 = 强强联合
在如今的大数据时代，传统金融面临着全面转型升级。对于金融机构来说，量化交易更是行业内的“黑科技”，以先进的数学模型替代人为的主观判断，减少投资者情绪波动的影响，避免其在市场出现极短走向的情况下作出非理性决策。
如今量化投资与 AI 的结合也绝不是偶然。人工智能以大数据为基础，尤其适合应用在金融市场这样数据信息量大、特征维度高、相互关联关系复杂的环境。
2、AI量化投资：下一个行业风口
在国外，AI 量化投资已经屡见不鲜。据调研公司 LCH 在今年初出具的调研报告，美国业绩排前 20 的对冲基金，包括桥水基金、索罗斯基金，全部采用计算机根据算法自动交易。据国际基金评级机构 Morningstar 数据显示，截止 2017 年 7 月，机器人投顾管理的资产将近 3900 亿美元，而在七年前这项数字几乎为零。接下来的 10 年，机器人投顾管理的资产将达到 5 万亿美元。
智能理财预计可管理资产规模(数据来源：花旗银行)
近几年，国内也掀起了 AI 金融热。多家公募基金、私募基金、资管纷纷试水，运用 AI 辅助量化投资决策。2017 年 6 月 13 日华夏基金宣布与微软亚洲研究院合作，就人工智能在金融服务领域的应用展开战略合作研究。部分机构与互联网公司合作，更是积极研究布局融合人工智能技术的主动量化基金。
在未来的相当长一段时间内，对于量化投资来说，将会是量化金融分析师的智慧和人工智能相融合。人脑的经验常识、抽象思维、情感思维是目前的 AI 不具有的，而 AI 的模糊运算和计算能力也是人脑不能企及的。「AI+」量化投资模式将会成为人工智能应用于量化投资中的发展方向。
3、AI量化投资技术人才需求旺盛
根据智联招聘近日发布的《2018 年夏季中国雇主需求与白领人才供给报告》，人工智能等金融科技越来越为社会各界所关注，随之而来的是对金融科技等新兴技术人才的巨大需求。
Quant(定量分析师)的工作待遇非常丰厚。在北美，Quant 是中国理工科留学生进入金融领域最主要的渠道之一。截止到 2018 年 8 月 13 日，美国 Quant 的平均年薪已经达到 9 万美元以上，折合成人民币将近 65 万。以高盛为例，刚入职的 Quant 就能拿到 13 万美金的薪资。>>>点击咨询如何成为量化投资技术人才?
图片来源：glassdoor
同样，中国金融科技市场规模已超过 300 亿元，由数据驱动的投资规模已在 5 年内翻倍，达到 1 万亿美元。李开复在《人工智能》一书中解释，金融是AI最好的落脚点，因为金融行业的数据积累、流转以及储存和更新，都比其他行业更能够满足达到让智能机器人深度学习算法的大数据需求。
然而，高薪资意味着高门槛、强竞争。每一个有志从事AI金融的人，都面临着“金融”、“编程”、"建模”三座大山。然而想要翻越这三座大山却并不容易，你或许只差了一个量化金融分析师AQF实训项目~
现阶段，国内每年的新财富评选活动中，各大券商的金融工程团队逐渐成为行业焦点;量化基金产品一如既往受到多方关注。各大量化投资平台如雨后春笋般兴起，量化方法在金融投资分析中得到越来越广泛的运用。国际方面，在人工智能的浪潮下，包括高盛、摩根大通、贝莱德等各大顶级投行和金融机构纷纷转型和布局人工智能，大批交易员和分析师被自动算法取代，越来越多的公司依赖算法进行投资决策，而不再求助于具体的人。量化投资领域方兴未艾，在此背景下，为未来金融高尖人才提供全面且个性化的服务，提升其综合素质，是时代的需求。>>>点击咨询量化金融分析师实训项目学习计划