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　　5.深度學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用

　　5.1.金融大數(shù)據(jù)特性決定了引入人工智能技術(shù)的必然性

　　資金融市場(chǎng)的數(shù)據(jù)特性主要體現(xiàn)為兩點(diǎn)：一是海量數(shù)據(jù)。二是數(shù)據(jù)維度。人工智能是解決數(shù)據(jù)瓶頸的必然選擇。

　　人工智能理財(cái)市場(chǎng)空間巨大且處于拐點(diǎn)。科爾尼咨詢預(yù)計(jì)，到2020年，智能理財(cái)?shù)臐B透率將提高到6%左右，管理的資產(chǎn)規(guī)模將達(dá)到2萬(wàn)億美元（2015-2020年復(fù)合年均增長(zhǎng)率約70%）。根據(jù)花旗銀行的最新研究報(bào)告，人工智能投資顧問(wèn)管理的資產(chǎn)，2012年基本為0，到了2014年底已經(jīng)到了140億美元。在未來(lái)10年的時(shí)間里，它管理的財(cái)產(chǎn)還會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的勢(shì)頭，總額將達(dá)到5萬(wàn)億美元。

　　人工智能投資與傳統(tǒng)量化交易有顯著區(qū)別。區(qū)別于程序化交易、量化交易，證券投資人工智能機(jī)器人構(gòu)建了學(xué)習(xí)機(jī)制以及建立在其上的知識(shí)庫(kù)，能夠自主學(xué)習(xí)、推理以及進(jìn)行決策。目前已經(jīng)投入實(shí)際運(yùn)用的證券投資人工智能已經(jīng)可以取代大部分以往由人力進(jìn)行的投資分析工作，自主“生產(chǎn)”投資策略，能夠很輕松的同時(shí)監(jiān)控上千只股票、并實(shí)時(shí)根據(jù)各種市場(chǎng)情況自主進(jìn)行買賣交易。

　　5.2.人工智能投資基金表現(xiàn)優(yōu)異

　　第一個(gè)以人工智能驅(qū)動(dòng)的基金Rebellion預(yù)測(cè)了2008年的股市崩盤，并在2009年9月給希臘債券F評(píng)級(jí)，而當(dāng)時(shí)惠譽(yù)的評(píng)級(jí)仍然為A。通過(guò)人工智能手段，Rebellion比官方降級(jí)提前了一個(gè)月。掌管900億美元的對(duì)沖基金Cerebellum也使用了人工智能技術(shù)，結(jié)果從2009年以來(lái)，幾乎沒(méi)有一個(gè)月是虧損的。2012年以后，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)成熟，以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的人工智能技術(shù)在證券投資領(lǐng)域得到認(rèn)同和飛速發(fā)展，包括Renaissancetechnologies、AIDIYIA、CerebellumCapital、Cmmeq、Castilium、Binatix、Sinai、KFLCapital等多家全球著名資產(chǎn)管理公司開(kāi)始運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行證券投資。