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“人工智慧”這個詞語，相信大家並不陌生，自這個概念提出開始，人類就不斷在探索人工智慧的應用邊界。
伴隨著ChatGPT的橫空出世，也掀起了一陣瀰漫全球的AI熱潮，而這場AI競賽也在華爾街打響。
作為與“高新科技”、“計算機科技”等標籤掛鉤的量化行業，早在上世紀80年代就開始用量化機器人炒股了。隨著AI發展的如火如荼，量化行業也開啟了對AI的探索。
AI的發展對各行各業都帶來了不小的衝擊，各行各業紛紛都在討論AI代替人類的可能性，量化行業也沒能逃過這個話題。讓我們來看看雙方都提出什麼樣的論點吧？或許能從中找到我們自己心中的答案。
AI是否能替代量化交易員？
🔴AI可以替代量化交易員：站在這一方的人認為：AI，本就是量化的底色。量化，就是將投資行為中的訊號數字化，透過一套或多套演算法來分析，並作出判斷與決策，而不是單憑人的感覺或直覺。
首先，AI可以利用大量的資料和複雜的演算法進行分析和決策，所能達到的精度和速度是人類遠不能達到的。
其次，資訊是金融市場最重要的資源，AI可以透過大資料分析了市場上所有公司的各項資料。這種能力和速度，也是人類無法達到的。
而且，AI不僅能執行買賣指令，還能隨時隨地即時監控經濟走向，自動調整資金配置，甚至創造自己的投資規則。
從以上這三個觀點來看，AI確實能在短時間內做到人類需要花費大量時間和精力才能完成的事。不過站在另一方的人認為，即便是這樣，也不足以就認定AI可以替代量化交易員。
🔵AI不能替代量化交易員：站在這一方的人認為：AI只能輔助量化交易員工作，想要完全取代還有很長的路要走。
首先，交易是人和人之間的遊戲，人的行為是每天都在變的。而AI能做的都是機械且重複，有一定規律的事情。AI的行動完全基於預先設定的規則和演算法，而市場情況是在不斷變化的。
其次，量化是一個非常複雜，重複度並不那麼高的工作。需要持續挖掘因子，這需要操作者對市場要市場保持高度的敏感，且對思維方式、特徵工程、交易引擎、金融工程、投資策略等有非常綜合且高的要求。這是AI目前還達不到的。
最後，交易員的感知比AI更為廣泛，例如政治因素、市場情緒，這些是AI無法感知到的。並且交易員還能維繫人際關係網，這在金融行業也是非常重要的。
總之，程式化交易的核心是交易，程式化只是輔助工具。如果執行的人水平不高，就算程式再精良也發揮不了太大的作用。機器學習的模型只能識別不同市場資料的相關性，但沒有預言未來走勢的能力。
其實，這一方的觀點也確實符合當下量化行業對AI的運用的現狀。不少投行大佬和量化巨頭都開始吸收AI人才，為自己的發展助一把力。
當下量化和AI相結合的現狀
早在2017年，摩根大通就開始使用內部代號為LOXM的人工智慧工具，從過去幾十億條實盤和模擬盤的歷史交易中歸納經驗和教訓，然後以最快的速度和最優價格執行交易指令。
2023年5月26日，摩根大通宣佈正在研發名為“IndexGPT”的金融服務工具，利用雲計算和人工智慧進行證券的分析和選擇，為客戶提供智慧化和個性化的投資建議。
無獨有偶，2023年6月8日，據知情人士透露，全球頂級做市商Citadel證券正在著手收購AI初創公司。據悉，Citadel證券希望利用AI初創公司掌握的資料和模型來開發新的交易策略。這些AI初創公司提供的大型語言模型可以幫助構建分析各種宏觀資料、財務報表等資料的軟體。
從這兩家公司的新動作上也不難看出，當下的公司將量化和AI相互結合主要作用於以下三個方面：
#1
資料分析和挖掘：人工智慧可以高效地處理更海量的資料，比如歷史行情走勢、行業資料、交易情況、政策資訊等，這些對金融行業是非常重要的資訊。
最佳化交易策略
：利用AI技術讓相關資料及時更新，有助於組合持倉、投資目標及調整策略的及時生成，提升投資效率。
#2
#3
風險管理：人工智慧可以分析市場的波動和嚴控風險，在行業或風格發生一定程度的偏移時做到及時預警和修正，並能張弛有度的控制交易成本。
上述這三個方面，無論哪一個都無法脫離“資料”、“算力”和“演算法”，而這三點也正是AI和量化的核心要素。
隨著AI技術的持續發展，也會繼續為量化投資行業帶來新的變革。不過，量化投資不管模型多好、算力多強，背後依賴的還是人才，尤其是大資料分析人才、AI演算法人才。
金融市場變幻莫測，股票策略的更新迭代很快，而如何維護和更新策略，還是要取決於量化研究員們對市場的分析與判斷。所以想要從事量化行業的小夥伴們可以先鬆口氣，在計算機能自己自主的做出判斷之前，AI想要取代量化交易員還是不太好實現的。
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