AI類神經網路在期貨交易市場上的應用

課程分享主題：

AI交易員在金融市場的應用 【課程內容重點提要】

分享人：hiHedge  顧家祈 CEO

#用手機看要【切換成桌機版網站】文章會較清楚

AI類神經網路交易與Multicharts程式交易，這兩種下單方式都可以稱之為人工智慧，也可以說都是程式交易，各分別有一些相似處與相異處。

用AI來操作金融商品的心路歷程會讓使用者深刻感受到懷疑AI，人跟AI間充滿著信任到不信任，又從不信任到信任，這樣的天人交戰。也體會到要建立電腦程式下單的信任感不要從理解出發，還是從最後的結果去增加信任感會比較好。

許多人對於AI類神經網路交易或一般的程式交易無法分辨得那麼清楚，人工智慧這個字出現了近20多年，一開始可能是透過結構樹或窮舉法將所有的可能歸納推算，最後選擇最佳解。而類神經網路也有超過10多年的發展，但從2014年開始，類神經網路因電腦科學上的進步，突破了以往計算上的限制，從以前只能算一層，發展至今可以丟入大量數據去計算到很多層。也就是說用AI去模擬人類的大腦，再加上演算法，比如架構上有點像是人類視覺神經元件的CNN或是RNN，從模型的建構到丟入大量數據，再從電腦中去辨識。

以前AI可能做的只是分類，而現在的AI變成要做到決策。以前可能只能說用AI來辨識行情盤勢誰優誰劣，而現在的AI已經可以變成說：面對盤勢可以怎麼下策略做決策。透過AlphaGo戰棋王的經驗，證明了一件事情就是：對戰過程中，AI不需要知道所有會贏的可能，AI可以做到像人一樣，遇到某些特殊情況下，可以保有像人一樣的直覺，可以是有棋感、有盤感的。就好比你現在去問個棋士，為什麼這個時間要做多，為什麼要做空的時候，而他告訴你的真正原因其實只是一個：直覺..等。

程式交易在海外國際間已經盛行了好一段時間，一個performance好的交易程式非常的貴，要訓練出一個好的trader，訓練的時間也需要很長，資料數據量只會越來越多，人類會有一定的侷限在。而人工智慧在理論上不太會有這樣的限制。當然，人工智慧是人設計的，人設計的AI當然也有可能會有侷限，或是想辦法讓AI沒有侷限。就好像天氣，如果氣候資料未來成為影響金融商品行情的重要因素，當然就應該丟進去AI。

大部分人也會對AI有著過高的期待，雖然也會說服自己不應該要求AI天天賺錢，但是實際上如果一個策略超過三天沒出手，懷疑開始就來了…

如果你看到現在覺得對AI類神經網路交易很有興趣，那就點我看完整文章吧

#金融科技#理財機器人#AI人工智慧#類神經網路#CNN#RNN#LSTM

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