前言：我們精心挑選了數篇優質人工智能的投資邏輯文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

近期，中國投資界關于人工智能（AI）在投資領域應用的焦點，非“廣發百發策略價值基金”莫屬，這是智能投資在國內公募基金投資領域首次多元化應用。

近年來，AI在投資領域的應用，正深刻改變著投資市場。高盛尋找員工建立自動化投顧平臺，為100萬美元以下資產的客戶提供服務；全球最大資管公司貝萊德集團用機器人取代基金經理，對其主動投資基金業務進行重組，計劃裁員包括7名投資經理在內的100名主動型基金部門員工。野村證券在報告中指出，截至2015年年底，全球機器人投顧旗下管理資產已經達到500億美元，并預計于2020年達到2.2萬億美元，占到全球資管行業的2.2%。

基金投資開啟人工智能時代

在中國資本市場，以人工智能為基礎的投資技術以其獨特的優勢，正式走向前臺。從廣發基金網站上的“廣發百發策略價值基金”的有關信息來看，百度與廣發基金合作，正在嘗試用智能投資技術，多元化整體提升投資效能、發掘市場價值。百度在人工智能領域一直走在國內的前沿，當人工智能遇上金融，我們看到了中國也正在進入人工智能的投資時代。

百發價值這只基金嘗試將人工智能技術在量化投資領域多元化深度應用，實現“智慧投資”。不同于過去的風格或策略相對單一的量化基金，這是一款多策略和多數據種類交叉應用的主動型混合基金，瞄準的是大盤藍籌股，投資基準對標滬深300指數，但不是簡單追蹤滬深300指數。從對標指數選擇來看，適應了價值投資的趨勢，回避了高波動、高風險和后市承壓較大的小盤股。當以人工智能技術的應用來強化在選股、擇時和資產配置方面的優勢時，可以更加敏捷地應對風云突變的市場形勢，也能回避投資風格漂移等問題，在效率和策略上強化傳統量化投資的優勢。

百度理財官網介紹，百發價值基于多元化智能投資的前沿技術，在極大拓展大數據應用領域的基礎上，全領域萃取多樣量化因子，并進行投資動態監測、風險監控跟蹤，通過機器學習平臺反復測試模型，建立量化交易策略的動態調整機制，最終實現智能選股、精準調倉、準確擇時的完整投資鏈條。

為什么投資需要人工智能

投資的核心是什么？無非兩點：決策好、執行好。人工智能的優勢在于決策更好、執行更好。

一方面，人工智能極大地拓展了投資決策邊界、更加智慧地捕捉投資價值。從大的投資邏輯來看，投資決策包括兩點，一是宏觀資產配置；二是微觀組合構建。從資產配置來看，百發價值是混合型基金，股票好的時候多配置股票，債券好的時候多配置債券，股債雙殺時則將資產集中于現金和貨幣資產保障安全收益。人工判斷股票、債券和現金貨幣資產的配置比例，存在很大的隨意性。人工智能依靠機器學習對海量數據處理和投資模型自適應的優勢，實現科學決策，提高資產配置的效率，實現資金的使用效率和投資效率的全面提高。從微觀組合構建或選股的角度看，人工智能不僅能有效運用遠超任何個人處理能力的大數據和投資決策信息，還能通過高頻反復迭代訓練，為傳統量化選股模型帶來突破性創新，在投資邏輯與運算能力得到保證的前提下預期能夠提升整體業績。

另一方面體現在紀律上。機器輔助人執行投資，能夠確保投資紀律的執行效率。機器執行，在時間上的效率優勢上是人工難以比擬的。另外，除了時間效率，智能投資的邏輯也會對以人為主體的投資過程中的隨意性進行有效的制約。投資的很多紀律，是反人性的。人性的任性往往造成情緒化決策，即便是優秀的基金經理也難以幸免。筆者曾寫過“炒股的十三條紀律”，很多人雖然收藏了，但仍然很難做到。有一位優秀的基金經理，當時的同事對他的評價是“冷靜得像一塊石頭”，這是對基金經理遵守選股原則和交易紀律的最高評價了，但如此優秀的基金經理畢竟是少數。人工智能，便是一個“冷靜的機器人”。

投資哲學的優秀執行體系

筆者對基金公司的理解是：受人之托，替人理財，忠人之事。購買好的基金產品，核心評價當然是該基金公司的投資能力。一個優秀的基金公司，比人有好的投資哲學體系的指導，并在該公司長期的投資和研究實踐中不斷優化自己的投資哲學。如果一公司的投資哲學只停留在務虛的討論上，而沒有通過實踐進行深刻檢討和改良，則很難形成真正有競爭力的投資能力。

百度用AI賦能金融，無疑給了投資哲學一個“智慧實踐”的平臺，讓好的投資哲學能夠在實踐中不斷進化，讓好的投資哲學形成更加優秀的投資決策模型，形成真正的投資能力。比如：專精高效的機器學習技術支持。隨著數據資源整合開發的深入，未來選股模型將面對更大規模、結構多元、信息豐厚的復雜性數據，這就需要更加適用于金融市場的算法開發、優化及應用；百度AI具有深度挖掘的情緒數據、輿情數據、熱點數據、傳統金融數據、分析師研報數據等，提升數據信息含量與質量、拓展投資決策依據的外延；此外，百度全面的生態體系，可以提供“特色數據資源”，以地理位置時空數據為例，行業基本面數據、非結構化數據或基于大數據創新的宏觀經濟指標等不同維度的特色資源，均能為選股和資產配置模型帶來增量信息，在投資邏輯與運算能力得到保證的前提下預期能夠提升整體業績。

有很多曾經優秀的基金公司，由于基金經理和研究部門負責人的變更，導致該公司投資風格出現較大變化，投資業績也受到影響。如果一個基金公司能夠通過人工智能技術做好公司投資哲學的模型化，并在長期實踐中實現智慧學習，推動模型的進化，在模型進化中，實現公司投資哲學的升華，則能在充分競爭的基金管理行業中，不斷強化核心競爭力。

百發價值這款產品的上線，為傳統證券與基金行業在產品創新上提供了新的思路。人工智能等技術的輸出，讓傳統金融機構有了快速打造智能金融的階梯。百度AI技術的開放，為傳統金融機構創造了迅速跟進的機會，將極大地改變行業現狀。在AI賦能的未來，或許將沒有傳統金融與新興金融的區分，將共同開創智慧金融。

人工智能引領價值

第2篇

“互聯網金融是場景革命，在場景里為用戶提供獨到的金融服務。而Fintech是技術革命，需要把技術邏輯和業務邏輯結合在一起。人工智能是Fintech里最核心的東西之一。”萬向控股副董事長、通聯數據董事長肖風表示。

通聯數據是萬向集團旗下子公司，成立后一直低調運作，萬向集團斥資3億元初期投入，前博時基金創始人肖風出任董事長，前博時基金股票投資部總經理王政擔任CEO。

近年來資管行業蓬勃發展，有著深厚金融基因的通聯數據的管理團隊卻沒有跟風去做“掘金者”，而是選擇“賣水”，為資產管理機構提供金融信息服務。致力于將云計算、大數據和人工智能技術與先進的投資理念相結合，為資產管理行業打造創新、高效的金融服務云平臺。

迎接資產管理行業新時代

在陸家嘴的萬向大廈，通聯數據所在的樓層新增加的座位又坐滿了，大家以互聯網公司的高效率、快節奏忙碌著，這群具有金融、計算機、算法等各種背景的精英正全力投入Fintech時代，他們正在做一件對資管行業具有革命性意義的事件。

隨著互聯網的快速發展，海量的數據爆炸式增長，通聯數據應運而生，從最底層做起，建立了強大的數據平臺。

“只有做好數據端的質量，做到別人都做不到的數據，才是成功，這一過程就持續了3年。”肖風表示。

“通聯數據現在的數據來源分為三部分，一是自己搜集整理，二是從第三方購買，三是數據商把數據整合過來放在云平臺，未來會有更多數據商的數據接入進來。”通聯數據CEO王政介紹說。

打好數據的地基后，就需要用最新的金融科技建造資產管理的大廈，因為Fintech的核心就在于科技與金融的深度融合。

在底層數據庫之上，通聯數據又構建了兩個平臺，蘿卜投研和優礦，其中蘿卜投研是針對基金經理和研究員提供智能投資研究服務的平臺，而優礦則是一個眾包的、分享式的量化平臺。

王政表示，通聯數據將使投資更趨智能化，更加依靠模型和數據去尋找規律，效率得到飛速提升，這將重構資產管理行業的生態。

據了解，目前已經有數十家機構在試用通聯數據的產品，包括公募、私募、保險等資管機構，也包括非資管機構。

Fintech的前沿是人工智能

除了資深的基金業人士外，通聯數據還吸引了來自阿里、百度、騰訊、微軟等公司的技術骨干加盟，眾多IT工程師在探索將智能搜索、自然語言處理、機器學習等人工智能技術應用于投資管理行業。

肖風表示：“人工智能是Fintech里最核心的東西之一，人工智能正對我們的社會發生深刻影響，人工智能將幫助研究員、交易員、基金經理提升工作效率，這是未來的一個方向。”

人工智能是一項戰略性前沿技術。近年來，人工智能產業發展迅猛，進入高速創新期。將人工智能和金融投資深度融合，使金融智能化也成為大勢所趨。

通聯數據打造的蘿卜投研就是一個智能平臺，收集海量信息，然后通過自然語言處理和機器學習等技術，高效而專業地提煉出對研究有用的信息，幫助投資人從大量重復、繁雜的底層數據處理過程中解脫出來，有針對性地幫助投資者提高投研效率。

例如，在底層數據收集層面，先對數據進行清洗；在數據整理層，會對數據進行專業分類，對信息進行初步智能處理；然后是機器學習的層面，通聯數據專門訓練了一個垂直搜索引擎，用人工智能模擬人類的思維方式，使它理解交易員、基金經理有什么樣的需求。讓計算機對大量數據進行提取、整理、分析，把精煉后的信息，或初步發現的邏輯線索呈現給用戶。

以大數據創建知識圖譜

通聯數據還首創了以大數據為依托的知識圖譜，包含了A股所有上市公司的多重股權關系、高管、產業鏈、主題概念等重要信息，讓投資者可以一目了然地把握影響上市公司股價的重要信息，發現隱藏的線索，抓住轉瞬即逝的投資機會。

第3篇

人工智能的含義于1956年第一次問世以后，于科研行業里快速興起，不斷發展成了一系列把計算機作為主導，涉及到生物學、心理學、語言學、數學邏輯、醫學、信息論、控制論與自動化等覆蓋面較廣的新科技。與人工智能結合，讓機器具有和人們智能階段相似的體系，可以成功實現人類智能可以做完的任務。人工智能機理為討論、研制怎樣拓展、仿真人的智能的機理。人工智能技術是新發展起來的計算機科學其中的一個領域，它詮釋了智能的本質，且于這個基礎之上加工出一系列和人類智能相似的智能機器。這個行業的探究涉及機器人、語言分辨、圖像分辨、自然語言處理等多個體系。電氣工程主要探究的是與電氣工程相關的信息處理、信息處理與計算機、體系運作、開發研究、自動控制及電子電氣技術等。由于科學技術進步越來越快，計算機技術現已在人們生活里無處不在。快速進步的計算機編程技術有利于宣傳、自動化輸送及宣傳。人們的大腦是非常精密的儀器，計算機編程不僅可以模仿它給信息實施研究、解決、互換、采集與答復，因此對人類大腦技術的研究可以有利于電氣工程自動化的進步。電氣自動化控制對于加大互換、加工、配置及運輸等起著關鍵的作用，完成電氣工程的自動化，能夠減少投資的人力費用，節約更多時間。

二、人工智能控制器的好處

對于不一樣的人工智能控制，必須采用不一樣的措施來分析。然而部分人工智能控制器，比如：遺傳算法、神經、模糊與模糊神經全部為一類不是線性的函數近似器。使用以上區分的方法有益做整體的分析，而且能夠有利于為控制方案做整體性的研究。上面提到的人工智能函數近似器擁有普通的函數近似器而沒有的好處。第一，大部分情形下，準確地知道控制物體的動態方程是相當繁雜的，所以控制器規劃現實控制物體的模板的時候，常常能夠出現許多無法預料的原因，比如參數改變和非線性時等，這些往往不能夠掌控。但是人工智能控制器規劃時能夠無需控制物體的模板。按照降下的時間與回復的時間不一樣，人工智能控制器經過一定的調節能夠加強本身的功能。比如從降下的時間角度分析，模糊邏輯控制器優于PID控制器的四倍；從升起的時間角度分析，模糊邏輯控制器優于PID控制器的兩倍。和傳統的控制器比較，人工智能控制器擁有容易調整的特點。雖然沒有專業人員的實時引導，人工智能控制器也可以采用回復數據以實施規劃。還能夠經過使用語言和有關信息等形式實施規劃。人工智能控制擁有非常大的同一性，鍵入以前沒有見過的數據便可以出現非常高的數值，能夠減少驅動器給其造成的不良反應。針對一些控制物體，即使現在未使用人工智能控制器也能夠有非常好的影響，然而針對別的控制物體，并不確定是否有類似的非常好的影響，所以對于規劃需要根據實際問題制定具體的解決方案。對于模糊化與反模糊化，假如使用適應模糊神經控制器與隸屬函數，可以準確地實施定期核實。對于完成此成果的多種方案里面，唯有經過體系工藝的應用才可以獲得固定的數值，加上簡便的拓撲組構，可以達到非常快的自學程度。

三、人工智能于電氣自動化里的應用

人工智能探究的重要目的是讓機器可以完成部分一般要人類智能勝任的繁雜任務，電氣自動化為分析和電氣工程相關的體系運作。人工智能的組成部分包含邏輯推導、定理證明、機器人學、專家體系、自然語言理解，人工智能的使用表現在問題解答、自動程序規劃、行為功能、思維功能與感知功能等。但是以上方面全部表現了自動化的特點，傳達了同一個主旨內容，那就是加強機械人們意識功能，提高控制自動化。所以人工智能對于電氣自動化行業將會起到非常重要的作用，電氣自動化控制同時也需要人工智能的加入。由于人工智能技術進步地越來越快，許多科研工作者開展了對于人工智能在電氣工程自動化控制中的探討，比如：怎樣把人工智能體系使用到問題的判斷及預料、電氣產品規劃及愛護或控制等。從如何更好地規劃產品角度講，規劃電氣裝置是相當復雜的任務。需應用電器、電路、電機和磁場等多課程的專業知識，還需應用傳統規劃里的經驗。

四、結語