华尔街人工智能炒股用了多少台电脑

1. 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。

2. 人工智能炒股会咋样？

还没有听说哪个人工智能炒股最后是胜利的，任何盈利程序都有短板

3. 人工智能炒股大概是怎么回事

智能是什么？学习， 记忆 ，联想， 推理，大概就是这些东西。人工智能就是人为地，让计算机通过某些程序算法去拥有智能。电脑，大家都了解，虽然计算能力惊人，不过总是死板的，冷冰冰的机器，必须在人给予具体的步骤后才能完成工作。如何使电脑拥有自主性呢？或者更具体一些，如何让其获得自主学习的能力?一想觉得很难，但其实很简单，只要有一个模拟人脑的算法就可以，即“神经网络”。顾名思义，这个算法的结构类似于人脑，类似于神经元互相联结的网络。
    对于人脑，当外界输入信息，比如眼睛看见某种水果，则水果的颜色，形状，花纹等信息经过脑中神经网络的处理后得出是苹果，橘子或是西瓜的结论。
    类似地，计算机对从外界输入的信息在神经网络这个算法中进行加减乘除，然后输出结果。大伙肯定会有疑问，人脑如此复杂的结构，怎么可能随随便便就在计算机上设计出来呢？我在接触人工智能前也有这样的困惑，但让我吃惊的是，我们不用管网络具体是什么样子的，电脑在用历史数据进行训练的过程中会自我调节，直到生成一个能完成任务的结构。所谓训练，是将历史数据输入网络，然后将输出的结果和作为导师的参考答案相比较，再根据差距自动调节网络的参数，如此一步步地调整，直到其能够输出令人满意的结果，而完成训练的程序就可以用来预测了。

4. 弱弱的问一句，科技那么发达，有没有人工智能的股票APP帮我躺着炒股啊？

以前不敢说，现在有个叫股票卫士的APP，股票卫士作为国内首款360级股票行情监测管家软件，它利用谷歌AlphaGo技术整合全网碎片数据并提供针对整个股票市场的实时智能监测。正是利用强大的数据采集处理能力以及基于最先进的神经网络人工智能技术系统，股票卫士为广大股民提供精准买卖预警、股票自选股实时监测，为广大股民保驾护航，相当于生活中的股票智能管家，堪称“股市的360”

5. 如今那么多的炒股软件里，哪个有人工智能功能啊？

股票卫士APP利用谷歌AlphaGo技术整合全网碎片数据并提供针对整个股票市场的实时智能监测。正是利用强大的数据采集处理能力以及基于最先进的神经网络人工智能技术系统，股票卫士为广大股民提供精准买卖预警、股票自选股实时监测，为广大股民保驾护航，相当于生活中的股票智能管家，堪称“股市的360”。