人工智能會不斷以人無法想像的速度、效率積極地搜索和學習，捕捉任何可能的交易機會。智能投顧完全是由用戶控制，根據懲罰函數和激勵函數指標來約束它的行為，它的自律性是通過規則實現嚴格約束的，因此相比人而言自律性更強。解決交易時間與工作時間重合，沒有持續的研究市場的時間和能力，雇不起專業的投顧服務等問題。

根據花旗銀行的最新研究報告，人工智能投資顧問管理的資產，2012年基本為0，到了2014年底已經到了140億美元。在未來10年的時間里，它管理的財產還會呈現指數級增長的勢頭，總額達到5萬億美元。

量化交易的人工智能

1、傳統的量化交易用到數學知識，對回歸分析、神經網絡、支持向量機等傳統技術指標進行整合，同時還需要考慮到金融數據的時間特征，使用滾動優化來獲取樣本外的測試結果。

2、越高層次的量化交易，背后需要處理越多數據。不僅利用傳統的金融數據，還會用到衛星拍攝到的港口集裝箱圖像等圖片信息，或者從新聞報道、博客、名人講話中獲得經濟發展的線索。在圖像識別和自然語言處理的技術支持下，很多非結構化的數據也能成為分析對象。而大數據、非結構化數據以及訓練模型，都需要人工智能技術介入其中。

3、相比之下，傳統的量化投資方法往往嚴格應用事先設定好的策略，它的基本假設是現在的相關性會無限持續下去。但這往往會造成很大問題，因為市場瞬息萬變。所以人工智能系統的優勢在于，它能夠隨著舊關系的衰減以及新關系的出現，不斷進化自己的投資策略。

4、基于大數據的人工智能的應用可以顯著提高資本市場的深度和寬度?；凇靶в谩睕Q策的智能代理，會不斷在整個“交易機會空間”中以人工操作無法想像的速度、效率和海量計算積極地搜索和學習，捕捉任何可能的交易機會。由于各自的獨立性以及路徑的差異，反過來會極大地拓展資本市場的多層次特性。

量化交易的人工智能的應用

1、提升預測上市公司財務表現會否超過預期的準確率。用過去的歷史數據訓練出一個函數，入參是股市數據。

2、海量指標和算法的計算學習，進行有效的組合、調參和預警；

3、對形態的學習和總價，結合資訊信息學習研究并且做新的研判；

4、主動關注各大媒體和新聞網站，第一時間抓取并且分析研究，結果實時推送給用戶；

5、形成有效的智能客服小秘功能，自動基于專家庫服務客戶；

6、自動學習和分析牛人股票和信息，自動分析VIP圈子，自動跟蹤形成策略；

7、將現有的投顧服務進行建模，形成專家庫，直接轉化成機器自動獲取信息源，輔助金融新聞、報告、投資意向書的半自動化生產；

8、運用人工智能進行量化交易；

9、進行輿情監控和分析；

10、根據用戶行為，進行智能人工搜索，過濾優化后重新推送給用戶；

11、通過大數據實現企業對用戶的細分，實現智能化管理；

12、熱點掃描，形成有效組合；

13、投資咨詢建議、投資分析報告、資產類別選擇、投資組合選擇、交易執行以及風險管理等。

14、根據投資計劃為客戶構建投資組合和投資組合的調整；對用戶自定義的投資組合進行診斷、看護（盯市、預警和風險提示等）服務；

15、機器人投顧完全是由用戶自己擁有和控制的。用戶根據懲罰函數和激勵函數指標來約束它的行為，它的自律性是由一定的規則、標準嚴格約束的，因此相比人而言，自律性更強。機器人投顧服務的系統的設計，不會像人工投顧出現類似“老鼠倉”、“操作價格”等人為的操作，違法違規現象會大幅度的減少。

16、解決交易時間與工作時間重合，不能經?？幢P；沒有持續的研究市場的時間和能力；雇不起專業的投顧服務。 設置好投資目標，完成全部的投資任務，得到透明、專業的資產配置服務。