國外的智能量化交易風生水起，中國呢？

人工智能的崛起，依靠着大數據相關軟硬件技術的成熟和計算性能的提升。金融領域較高的數據量化比率，歷史數據的存儲以及其可計算性使得金融成為人工智能相關技術的最佳落腳點之一。




目前人工智能和金融創新的結合點，已經在智能投顧、風控等領域有了較多嘗試。在國外，傳統金融機構和各類智能投顧金融科技創新公司結合的例子已經不勝枚舉，如Blackrock收購Future Advisor，Legg Mason收購Financial Guard，Goldman Sachs收購Honest Dollar等等。而國內目前也有一部分公司在做着智能策略算法的探索。




國外

▲基於大數據統計產生的交易模型

目前已知市場上，跟股價相關的市場數據至少上萬種，而且不斷有尚未被利用的數據被策略研究人員開發利用，典型的例子就是17年底紐交所上市了全球首隻機械人選股的ETF基金AIEQ。

AIEQ是第一個由AI算法管理的ETF，每天根據當天的數據計算來對投資組合調整，而AI算法引入的目的，是為了實時最小化跟蹤誤差，根據市場狀態調整成分組合對指數的擬合程度，而且還能在此之上追求一定的alpha收益。相對於通過研究員來人為研究得到投資組合，用人工智能的方法來構建這個組合更具有數學上的合理性，所用到的數據量更大，理論上能夠更接近真實的市場情況，並且整個構建過程全部由計算機實現，更加迅速，能及時反應市場的變化，解放的人力可以轉型到更深層次的市場理論研究。

國內智能策略算法探索進展
在國內，經歷了近兩年智能投顧的生存考驗之後，隨着傳統金融機構和大型互聯網巨頭的不斷進入，這一領域的競爭早已經進入白熱化，一些早先進入智能投顧領域的金融科技創新公司也正在探索B端轉型之路，如推出數字化資產配置系統服務，建立智能投顧能力；將個人智能投顧的業務，轉型成為財富管理機構的企業端提供服務。




基於目前國內的技術環境和市場環境，還沒有在某一領域成為熱點的公司出現，仍然在追趕國外公司的腳步，但是長期來看一定會出現這樣的公司，也許就像行業內預測的那樣：未來只有兩種公司，有人工智能的和沒有人工智能的。