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专家共论智能交易:“AI+金融”前景如何?

来源:中国金融信息网 发布时间:2018-03-20 21:53:39 点击率:602

  人工智能(AI)会否取代专业投资者,一个合格的金融工程师(Quant)需要具备哪些素养,智能交易要用到哪些数据?3月16日,中国经济信息社携手银科控股,在复旦大学共同举办了“当投资遇上人工智能”学术讲座暨全国大学生智能交易赛发布会。多位业界知名专家走进光华楼,为莘莘学子们答疑解惑。

  金融科技是当下最热门的投资领域之一。在美国,已经有人工智能AI管理的ETF基金问世,国内多家银行也开始用智能终端替换人工柜员。


 

  哈佛大学统计系终身教授、银科控股首席学术顾问刘军作主题演讲《数学、统计人工智能与量化投资交易》

  哈佛大学统计系终身教授、银科控股首席学术顾问刘军认为,智能交易的基础是各类数据,包括股票、期货等成交数据以及各项经济指标。同时,校园枪击案件等突发新闻引起的市场情绪波动,以及行业的趋势变化等因素也会直接作用于交易算法。

  “根据最新研究,星巴克顾客人数、宜家停车数量、春节车运人流量,这些看似和金融风马牛不相及的数据,也会对交易产生影响”,刘军说,要重视数据的采集范围、方式、可靠性和认知偏见。

 

  复旦大学教授、前摩根士丹利固定收益部执行总经理孙健作主题演讲《量化和金融市场实务》

  复旦大学教授、前摩根士丹利固定收益部执行总经理孙健指出,一个合格的金融工程师需要精通金融、数学以及计算机语言,具有交叉学科背景。在量化知识方面,要掌握数学分析、概率论、微观经济学、随机过程、微分方程等;在软件技能方面,要能熟练操作C++、C#、matlab、Java、VBA等。

  据介绍,金融工程师的工作内容包括:分析风险和收益,找到相对价值,对于复杂的衍生产品定价、提供交易策略,研判价格走势、优化投资组合,计算风险指标、作出对冲头寸,参与交易、风险和定价平台的开发等。孙健认为,除了公众熟知的股票、期货市场外,金融工程师在固定收益市场的需求量最为庞大,发展空间也尤为广阔。

 

  复旦大学兼职教授、香港数值算法公司CEO李克辛作主题演讲《资产配置技术的新突破》

  近期,金融科技在国内蓬勃发展,部分低端金融岗位被人工智能所取代,专业投资者也受到智能算法交易的挑战。对此,复旦大学兼职教授、香港数值算法公司CEO李克辛直言,“资产配置并不是现在人工智能可以解决的问题,算法交易取代人类目前并无可能”。

  2018“大学生智能交易大赛”在新华网、中国金融信息网、银科控股官方页面等均有报名入口,报名截止日期为4月30日,年满16周岁的中国及海外高校在校生均可报名。

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