人工智能 期货市场 人工智能 期货市场调研报告

人工智能股票有哪些

1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。

2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，

设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。

公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。

4、卫宁健康：公司成立于1994年，空歼是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。

卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。

5、神思电子

神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。

6、科大讯飞

科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软手陆件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。

7、中科曙光

中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。

8、浪潮信息

浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。拥斗薯冲有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。

期货程序化交易真能挣钱吗

程序化交易可以赚钱，但有三个关键因素。

市场上做量化的人很多，但能长期下来稳定盈利的策略也不是菜市场的白菜，遍地都是。量化策略可以简单分成三类，趋势跟踪策略，波段策略，高频策略。

第一，取决于策略模型的适应性。真正优秀的高频策略，目前很难在市场上面找到，加上研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。换句话，现在市场上能找到的高频策略，要么有缺陷，要么是市场上的一些有心人设计的圈套，目的肯定是盯着你的手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，策略针对的是某一类行情，适应性有限。能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大，真正能够长期下来稳定盈利的也是极少，多数人不舍得分享，市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够赚钱的趋察州势策略猛没握不再少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。

第二，取决于交易员的心态，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体方法细节等。交易员的心态能够影响交易员的干涉策略的频率，能不能执行好量化策略的具体使用方案。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，或者会不会把该出局的单子提前手动出局，该要止损的单子，没有枝庆让量化程序自动止损等等。

第三，取决于风险控制。量化程序化交易虽然可以减轻情绪对交易的影响，但并不能降低投资的风险。一个优秀的交易会制定合理风控措施，比如调整账号资金，调整下单手数，以及定下终止使用策略的红线，盈利后何时推出策略等

...capital 公司的人工智能,月盈利在10%,是骗局吗

投资有风险从业需谨慎

常见的金融骗局特征

1、虚构交易平台，使用模拟的交易软件。诈骗团伙往往虚构一个高大上的公司，传送给投资者的是一个模拟交易的软件，软件由他们控制。软件里大宗商品的行情、价格走势都是他们自行设置，然后和投资者方向炒作。你买涨，他就买跌，让你亏钱。

2、冻结客户账户，延时交易。在投资者盈利的时候，冻结投资者账户，使其买入之后不能正常卖出，然后其其他操盘手将价格方向拉大，让投资者实际盈利变亏损。

3、在客户盈利时，强行平仓。美名其曰避免你亏损。因为交易软件他闷祥们有后台控制，发现投资者盈利时，强制平仓。因为投资者通常都是网络开.户，一无合同，二不知公司名称地址，往往被强制平仓后，无能为力，求告无门。

4、在交易平台中设置虚拟账户，然后对该账户虚拟注资，进而通过虚拟资金控制交易行情，致使受害人亏损。

5、放大交易杠杆，设置资金放大比例数十或数百倍于受害人的“主力账户”，进而通过放大后的资金优势操作、控制市场行情，使受害人亏损；

6、进行“滑山携点”操作。按照商品的正规交易盘买卖，但在客户的成交金额上进行少量的增、减，使客户少盈利或多亏损，从中牟利。

7、代客频繁交易赚取高额手续费、收取客户仓储费、加工费、盈利分成等让投资者损失。

我国网络上各类外汇交易平台，一未取得我国金融监管部门批准，二未在我国设立相关机构提供业务服务，三未依法向电信部门备案，均属于非法展业行为。

特征

1、合规的外汇平台

受监管的交易商，客户所交易的订单是直接进入银行和市场的，受监管的交易商，都是给银行与交易者提供渠道，只能通过技术分析才能在外汇市场盈利。目前全球主要大的外汇交易商受四大监管机构监管：1.英国金融服务监管局（FSA），2.美国商品期货交易委员会（CFTC），3.美国全国期货协会（NFA），4.澳大利亚证券和投资委员会（ASIC），只要正常受监管的交易商，不管是哪个国家或者哪个地区，一旦被投诉监管机构都会受理。而且每一个投资者交易的单子都是交易商所对应的银行订单，不会存在虚假交易。

2、不合规外汇平台

未受监管机构监管或冒名虚假监管机构的小平台。投资者只是与交易商来进行对赌，也就是所谓的内盘交易，投资者亏损的钱就流到了交易商的资金池，他们的目的就是把你兜里的钱装蚂唯搏到自己兜里，不会对投资者的资金负责。

金融科技在大数据和人工智能方面有哪些应用

近年来，人工智能有一系列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。

下面讲讲智能教育。FDT最初的宗旨就是为了培养交易员，是一种公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的训练软件作为教育工具，还有一套完整的教育准则和评价体系。这套教育准则和评价体系就是FDT财商指数，这不仅是我们评价交易员的标准，也是个性化教育的工具。这个财商指数本质上是通过大数据给用户画像，我们的用户就是交易员和散户，以加深对他们交易行为和交易心理的理解。我们根据海量的模拟交易数据发明了FDT财商指数。大家看这张图，这张图的横坐标是风险控制能力，纵坐标是盈利能力，用这个可以分清不同的交易员的情况，然后对他进行个性化教育。我们把交易员分为四类。第一类是优秀的模拟交易员。他们相对于庞大的FDT用户是很少的，占比不足1%，这部分交易员收益风险俱佳，可以重点培养，甚至可以给他实盘操作。第二类就是高级模拟交易员，占比约9%，他们交易的意愿比较强，可以通过个性化的智能教育和培训帮助他提高。第三类就是中极模拟交易员，占比超过40%，他们风险意识较强，可以考虑被动投资。第四类是初级模腔明闷拟交易员，FDT财商指数值比较低，但人数最多，占比超过50%，需要继续帮助他们上金融教育课。

FDT财商指数的创新，在于它结合了人工智能+大数据+行为经济学。传统的金融方法都是靠问卷，基于人工设定的权限规则，对设定之外的行为特征就无能为力了，而FDT的财商指数是基于人工智能，通过非线性的机器学习模型，将上百个交易特征结合在一起，自动地抽取大量的判定规则，最终形成了财商指数的分数排序。传统的金融是基于结算后的“天”级别的数据，数据量少伍弯，非常简单，而且是单机计算，无法发现隐藏的风险和行为特征，槐御而FDT的财商指数是对大数据按照毫秒级的行情识别，进行实时的分步式并发处理，可以深刻地了解交易员的心理和行为，数据越多，对交易员的个性化描绘越清楚，从而可以更有针对性的做个性化的教育和训练。在特征方面，传统金融方法都是基于盈利或者回撤数据，而FDT财商指数是基于行为金融学来刻画用户的心理特征和行为偏差，这背后需要大数据架构的技术支持。综合来看，FDT财商指数的交易行为特征，是基于行为金融学和对冲交易的专家经验的紧密结合。这是我们对每个交易员提供的FDT财商指数的报告，这是一个大报告，四个象限，包括盈利、风险、一致性、活跃度等，每一个后面都有一些具体的分析。其他的都好理解，只解释一下“一致性”，简单来说就是“穿越牛熊”的能力，能够在变化的市场中灵活调整策略来实现稳定的盈利输出。下面是我们根据财商指数，对参与交易的这些学校做的一些排行。

下面讲智能交易。交易的核心，一个是止损，一个是预测，一个是配比。我们传统的交易都要设止损线，不管谁不管什么情况，到了止损线一律清仓，以免出现无法承受的交易损失，这种情况实际上是忽视了个性差异。有了人工智能以后，在大量历史数据情况下，利用机器学习的模型，可以给每个交易员设定不同的止损线，比如可以根据交易员的历史盈利情况设定不同的止损线，也可以根据交易员的不同风格来设定，有些交易员喜欢也善于在大起大落中把握机会，你就给他设定个性化的止损线。FDT可以根据财商指数来设定精确细致的止损线。再就是对波动的预测。搞交易的人都知道，资产的波动性很重要，因为它既代表风险也代表盈利，所以好的交易员是在风险波动中赚钱。怎么样预测和判断这个波动？现在有了大数据和AI，就可以通过机器学习的方法，对A股、期货做出一个波动的预测。还有就是资源的分配。对优秀的交易员，可以给他特定的交易机会。就像婚姻介绍所一样，我们用这个评价指数对交易员做一个评价，对股票做一个评价，不同的交易员做不同情况的市场，这样可以发挥每一个交易员的才干，这也是我们利用人工智能对交易的一种应用。

最后讲一下智能投资。中国的资产管理市场在迅速增长，到2020年，估计有180万亿人民币需要财富管理，年复合增长率达到14%。但是目前大部分用户投资不理性，买卖的时机不当，导致大部分基金产品盈利，但是大部分用户还是亏损。所以我们用人工智能的办法尝试解决。首先，是智能的用户理解，我们借助模拟交易平台和大量的数据，用FDT财商指数，从金融行为学的角度评价用户的风险偏好。二是跟哥伦比亚大学的FDT智能资产管理中心合作，研究了一套智能资产组合优化的顶级算法。三是智能投资的风险管理，对每一个投资组合做未来盈利的亏损的概率估计。四是智能个性化的资金分配，对不同的客户，不同的风险偏好，给他不同的产品，这也是智能化和个性化的基金推荐，把合适的基金推销给最合适的客户。当然，由于中国的资本市场仍不成熟，市场运行还不完全是市场规律的反映，所以智能投顾的市场环境不稳定，所以我们还要创造一些条件。

总而言之，我们的金融交易市场结构不合理，要去散户化，美国用了70年，我们不要用那么多年。我们要培养优秀的交易员，通过FDT创新工厂探索有效的办法。我们通过培养交易员掌握大量的模拟交易的数据，再与科研机构合作来挖掘这些数据的价值，用以研发智能教育，智能交易和智能投顾，应该说在人工智能在金融市场应用方面作了初步的探索。相信在这方面我们还有非常大的空间，这件事不仅具有社会价值，而且具有商业价值。谢谢。