摩根大通：人工智能已甩人类10条街，量化交易经占领华尔街

摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（Big Data and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing）》的报告，对机器学习和大数据对金融领域的影响进行了全面的阐述。

摩根大通最新报告指出，基于计算机公式并由电脑直接交易的定量投资方式，目前正在淘汰传统的人工选股，并成为股市的主导力量。

摩根大通的全球衍生品和定量研究主管科兰诺维奇(Marko Kolanovic)估算，自主交易者只占股票交易量的10%左右，而被动投资与量化投资约占60%左右，是10年前的2倍多。

科兰诺维奇分析，大型技术股在上周五至本周一期间突然下跌的原因，可能是投资者通过定量分析，改变了策略而导致的。也有可能是利用计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格所导致的。上周五，标普500指数有1.3万亿美元的期权衍生品到期，这很可能导致交易仓位的变化，也同时导致市场波动率自上周五开始略微抬头。

以$亚马逊(AMZN)$ 为例，自上周五以来，其股价已经经历2轮下跌。

image.png

这份长达 280 页的报告中包含许多细节，总结来说，对交易员和投资者提出了12条指导思想：

1. 银行需要聘请优秀的数据科学家，但他们也需要了解市场运作方式

2. 机器最适合在短期和中期做出交易决策

3. 金融机构需要大量人力来获得、提炼和评估数据

4. 有很多不同种类的机器学习方法，它们正用于不同目的

5. 监督学习将被用于预测趋势

6. 无监督学习将被用于识别大量变量之间的关系

7. 深度学习系统将承担起难以定义但易于执行的任务

8. 强化学习将被用于行动的选择，以最大化收益

9. 你不需要成为一位机器学习专家，但你需要成为一位出色的 quant 和出色的程序员

10. 以下为你需要知道的编程语言和数据分析包

11. Python 语言机器学习已经成为主流

12. 支持部门需要理解大数据

作者：海鲸金融
链接：https://xueqiu.com/3197853701/87396126
来源：雪球
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。