深度好文｜量化交易员是否会在5年内被AI取代？
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“人工智能”这个词语，相信大家并不陌生，自这个概念提出开始，人类就不断在探索人工智能的应用边界。
伴随着ChatGPT的横空出世，也掀起了一阵弥漫全球的AI热潮，而这场AI竞赛也在华尔街打响。
作为与“高新科技”、“计算机科技”等标签挂钩的量化行业，早在上世纪80年代就开始用量化机器人炒股了。随着AI发展的如火如荼，量化行业也开启了对AI的探索。
AI的发展对各行各业都带来了不小的冲击，各行各业纷纷都在讨论AI代替人类的可能性，量化行业也没能逃过这个话题。让我们来看看双方都提出什么样的论点吧？或许能从中找到我们自己心中的答案。
AI是否能替代量化交易员？
🔴AI可以替代量化交易员：站在这一方的人认为：AI，本就是量化的底色。量化，就是将投资行为中的信号数字化，通过一套或多套算法来分析，并作出判断与决策，而不是单凭人的感觉或直觉。
首先，AI可以利用大量的数据和复杂的算法进行分析和决策，所能达到的精度和速度是人类远不能达到的。
其次，信息是金融市场最重要的资源，AI可以通过大数据分析了市场上所有公司的各项数据。这种能力和速度，也是人类无法达到的。
而且，AI不仅能执行买卖指令，还能随时随地实时监控经济走向，自动调整资金配置，甚至创造自己的投资规则。
从以上这三个观点来看，AI确实能在短时间内做到人类需要花费大量时间和精力才能完成的事。不过站在另一方的人认为，即便是这样，也不足以就认定AI可以替代量化交易员。
🔵AI不能替代量化交易员：站在这一方的人认为：AI只能辅助量化交易员工作，想要完全取代还有很长的路要走。
首先，交易是人和人之间的游戏，人的行为是每天都在变的。而AI能做的都是机械且重复，有一定规律的事情。AI的行动完全基于预先设定的规则和算法，而市场情况是在不断变化的。
其次，量化是一个非常复杂，重复度并不那么高的工作。需要持续挖掘因子，这需要操作者对市场要市场保持高度的敏感，且对思维方式、特征工程、交易引擎、金融工程、投资策略等有非常综合且高的要求。这是AI目前还达不到的。
最后，交易员的感知比AI更为广泛，例如政治因素、市场情绪，这些是AI无法感知到的。并且交易员还能维系人际关系网，这在金融行业也是非常重要的。
总之，程序化交易的核心是交易，程序化只是辅助工具。如果执行的人水平不高，就算程序再精良也发挥不了太大的作用。机器学习的模型只能识别不同市场数据的相关性，但没有预言未来走势的能力。
其实，这一方的观点也确实符合当下量化行业对AI的运用的现状。不少投行大佬和量化巨头都开始吸收AI人才，为自己的发展助一把力。
当下量化和AI相结合的现状
早在2017年，摩根大通就开始使用内部代号为LOXM的人工智能工具，从过去几十亿条实盘和模拟盘的历史交易中归纳经验和教训，然后以最快的速度和最优价格执行交易指令。
2023年5月26日，摩根大通宣布正在研发名为“IndexGPT”的金融服务工具，利用云计算和人工智能进行证券的分析和选择，为客户提供智能化和个性化的投资建议。
无独有偶，2023年6月8日，据知情人士透露，全球顶级做市商Citadel证券正在着手收购AI初创公司。据悉，Citadel证券希望利用AI初创公司掌握的数据和模型来开发新的交易策略。这些AI初创公司提供的大型语言模型可以帮助构建分析各种宏观数据、财务报表等数据的软件。
从这两家公司的新动作上也不难看出，当下的公司将量化和AI相互结合主要作用于以下三个方面：
#1
数据分析和挖掘：人工智能可以高效地处理更海量的数据，比如历史行情走势、行业数据、交易情况、政策信息等，这些对金融行业是非常重要的信息。
优化交易策略：利用AI技术让相关数据及时更新，有助于组合持仓、投资目标及调整策略的及时生成，提升投资效率。
#2
#3
风险管理：人工智能可以分析市场的波动和严控风险，在行业或风格发生一定程度的偏移时做到及时预警和修正，并能张弛有度的控制交易成本。
上述这三个方面，无论哪一个都无法脱离“数据”、“算力”和“算法”，而这三点也正是AI和量化的核心要素。
随着AI技术的持续发展，也会继续为量化投资行业带来新的变革。不过，量化投资不管模型多好、算力多强，背后依赖的还是人才，尤其是大数据分析人才、AI算法人才。
金融市场变幻莫测，股票策略的更新迭代很快，而如何维护和更新策略，还是要取决于量化研究员们对市场的分析与判断。所以想要从事量化行业的小伙伴们可以先松口气，在计算机能自己自主的做出判断之前，AI想要取代量化交易员还是不太好实现的。
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