本篇文章给大家谈谈人工智能行业投研，以及人工智能行业研报对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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2019年什么行业值得投资？
我猜想题主说的意思是：2019年在股市中，什么行业值得投资？
股市投资想要轻松赚钱，与当时的市场环境，以及市场风格有非常大的关系。比如：如果在牛市中，你买股票盈利的概率就比较大，如果你买的刚好是牛市的主流风格，那么会有超额的收益。反之，如果你在熊市中逆势操作，亏损的概率就很大。
既然说到2019年，就有必要思考一下2019年是否有会牛市来临，这一点非常重要，也算是对于市场环境的判断。针对下一轮牛市何时来临的问题，天檀已经在<悟空问答>多次明确表示2019年中之后开始酝酿牛市，2020年全面牛市。
既然2019年要来牛市，对于行业就要有所选择，而每次牛市中的领涨板块都是与时代息息相关的产业，针对国家战略可以对一些行业进行锁定，天檀认为如果是成长股牛市，最有可能领涨的行业是：人工智能、物联网、5G、芯片、元器件、半导体、软件等板块。
综上所述，我们认为以上行业是2019年最值得投资的行业！
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人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？
传统金融如何利用数据？
所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。
在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。
他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。
就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。
互联网金融怎么做？
随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。
而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。
如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。
而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。
关于AI
在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。
一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。
AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。
AIinDianrong
在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：
数据搜集和处理
风险控制和预测模型
信用评级和风险定价
便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。
各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。
欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。
灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。
通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。
在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。
我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。
同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。
总结
最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：
“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”
九方智投旗舰版和九方擒龙的区别
九方智投旗舰版和九方擒龙都是九方数据公司开发的股票量化交易软件，其主要区别如下：
1.功能不同：九方智投旗舰版主要提供量化交易、风险控制、策略回测等功能，适合有一定量化交易经验的投资者。而九方擒龙则提供智能选股、智能盯盘、智能交易等功能，适合普通投资者使用。
2.交易方式不同：九方智投旗舰版支持自动交易和手动交易，而九方擒龙只支持手动交易。
3.数据源不同：九方智投旗舰版的数据源来自于Wind金融终端，而九方擒龙的数据源来自于东方财富网。
4.定价不同：九方智投旗舰版的定价比较高，需要一定的费用支出，而九方擒龙则相对便宜，费用较为实惠。
综上所述，九方智投旗舰版和九方擒龙的主要区别在于功能、交易方式、数据源和定价等方面。选择哪一款软件主要取决于个人的投资需求和经验水平。
人工智能(AI)的发展对医生这一职业有何影响？
交易员的交易系统与计算机的量化策略之间存在着根本的不同。一个成熟的主观交易系统应该由三个部分组成：量化依据、筛选标准和哲学基础。量化依据。量化依据是指一个交易系统中具体信号的特征、入场点、出场点、头寸大小的计算方式。
无论是高频交易还是主观交易系统，“量化”都是共同的特征。量化是对抗情绪最有力的防护网，是任何交易员上场前必须佩戴的护具。即使是主观分时图交易，“满仓、半仓、四分之一仓”这种笼统的表述事实上也是一种量化。系统要求满仓半仓开仓，就不能因为恐惧、犹豫而缩小头寸。筛选标准。筛选标准是过滤掉无效信号的必备品。任何一个交易系统都需要筛选。
有些标准，主观交易和机器交易共同使用。根据形态，可以判断趋势还是震荡；根据均线，可以判断顺势还是逆势；根据价格波动的时间跨度、点位幅度，可以判断是否已经超买超卖；根据影线长短、实体大小、趋势角度，可以识别价格运动的强弱——这些机器也可以做到，但有些标准，目前机器交易还很难涉足，这其中最典型的因素就是基本面。
做交易，终极路径还是基本面和技术面的合二为一。基本面发现了大级别的供需失衡，技术分析予以验证，进而找出具体的买卖点，这是提升胜率和回报比的终南之道。哲学基础。只要世界还是由人来主宰，市场就依然是由人构成的。即使是量化、高频交易，策略的背后也是制定策略的人。有人在，市场中就会有些不变的东西。交易员的交易系统必须在哲学层面找到落脚的依据，交易系统才能站稳，才能长期稳定盈利。没有哲学基础的交易系统，只是对历史数据优化后的“刻舟求剑”，注定不会长期有效。
交易中的哲学基础往往植根于人性，一般都比较朴素。比如，市场做同一个事情尝试两次都失败了，价格反方向运动的概率就会比50%略有上升；比如，市场价格无论高低，总是在高波动性和低波动性之间运行；比如，马太效应，自我强化，反身性理论（趋势会延续，而延续本身又会强化趋势）；比如，否定之否定（失败的失败——突破失败，回撤，回撤失败，趋势延续——Pullback入场信号）；比如，未来无法预测（趋势跟踪技术，止盈不止损）。
大道至简，凡是长期有效的交易系统，都是可以找到哲学基础的。这一点，据我所知，目前还没有机器可以理解，计算机的深度学习似乎也无法做到。三个部分中，前面一个半机器可以做到，甚至可以比人做得更好，后面一个半机器目前还无法实现。机器无法深度参与筛选标准中的基本面配合，这个好理解。
为什么说量化策略很难涉足哲学基础呢？有些量化交易策略确实具备哲学基础，但每天执行这些策略的计算机并不理解它，掌握哲学基础的依然是计算机背后的人，而人又基本不会代替计算机下单，往往只在策略疑似失效时才会予以干预。而交易员的价值就在于对一个个信号进行取舍，进场或者放弃，加量还是减量。这个角度看，交易员依然是不可取代的，Trading这个手艺也将长期存在。当然，这将将非常残酷。大量炒单、超短线的交易手法将逐渐被机器所取代，稳定盈利难度越来越大，大量手工机械交易员将被市场淘汰。
交易员群体将面临一次剧烈的新陈代谢。低频交易、基本面交易将是人类交易员最后的高地。能够通过刻苦攀登登上高地的交易员，面对充斥着大量计算机交易员的市场，将会重新获得独特的竞争优势。这个独特的优势就是：犯错。是的，人类会犯错，计算机不会。犯错是人类交易员最后的核心优势。《浪潮之巅》的作者吴军有一个观点，人类一些区别于动物的主要能力，比如语言、逻辑、感情，源自于进化过程中的基因复制“错误”。一种极小概率的错误可能是让某种能力变强，比如语言这个能力，就是在基因“抄书”的过程中抄错而产生的。
猴子进化成人，就是不断犯错的过程。计算机最大的优点在于不会犯错。不会犯错，计算机永远不会进化成人，猴子也将永远是猴子。人类交易员并不用灰心。未来是不可知的，是不可预测的，一切量化策略的系统回测都只是对过去的归纳，而不是对未来的把握。计算机的隐喻就是追求尽可能高的胜率、尽可能高的回报比，以及在此之上尽可能高的交易频率。人类交易员的高地则在于犯错，在于试错和自我纠正。我们永远不知道价格未来将如何运行，因此一切策略本质上都是猜测。我们可能对了，可能错了，我们真正的优势就在于承认错误，进而纠正错误——正确的时候正确下去，错误的时候纠正错误——这恰恰暗合了趋势交易中“截断亏损，让利润奔跑”的古谚。
这也是人类交易员的核心优势。关注的重点有两个：从基本面的供需失衡入手，重点关注大的供需失衡，大的资源错配。计算机策略很难有效涉足基本面的大机会，这是人类投研团队的强项。从长周期入手。日线以内的价格波动更多来自于情绪变化，很少反映供需失衡，这各领域也恰恰是计算机的优势。长周期对应供需，在世界彻底物联网化之前，还是人类独占的领地。恐惧来自于不确定。对未来的恐惧是人类进步永恒的主题。学会犯错，学会学习，学会纠错，交易员要相信，利润就在止损之中。记住这句古语：善败者不亡。
人工智能行业投研和人工智能行业研报的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！