AI 比你強在哪裡？更具體地說，你認為 AI 在哪些領域可以輕易超越地球上的任何人類？如果你的回答是“內容生成”，你最好現在就關掉這個視窗。或者，你應該閱讀更多關於 AI 的文章，瞭解它真正的能力範圍。一旦你這樣做了，你就會知道，它就是數字運算。
你看，處理大資料和數字正是計算機誕生的根本原因（你瞭解計算器嗎？）。非正式地說，你可以將此後的任何技術變革與那個時代的計算機在特定時限內能夠處理的資料量進行比較。軟盤——CD——DVD——USB——4G——5G，明白我的意思了嗎？在 AI 和機器學習時代，這種能力進一步擴充套件到在幾秒鐘內從海量資料中收集有用的、可操作的洞察。那麼，哪個領域能夠利用這種能力實現革命性的轉變呢？
我們看到房間裡有多個螢幕，牆上掛著一塊巨大的寫滿圖表的板子，桌上擺放著冗長的公司報告，還有一杯燒焦的咖啡。
股票交易員已經今非昔比。說人工智慧改變了股票交易遊戲，這絕不是誇大其詞。
讓我們來探究一下人工智慧是如何改變的，以及為什麼會改變。
免責宣告
首先，我要宣告一下，就像我在介紹頂級人工智慧交易工具的文章中反覆提到的那樣。使用人工智慧進行交易絕不能保證成功，人工智慧只能被視為一種助力。如果你把所有交易都建立在人工智慧預測的基礎上，你註定會失敗。
此外，本文不應被視為專業的交易建議。它只是旨在向讀者介紹新的基於人工智慧的交易技術，這些技術旨在為交易員提供優勢。
AI為何在交易中如此重要：AI優於人類
正如我上文所述，或者至少我試圖闡明的那樣，人工智慧正迅速被證明是一種能夠徹底改變股票交易的超級武器。過去幾年，人工智慧驅動的交易方式悄無聲息地悄然興起。這些用例遍佈交易的各個領域，從收集新聞到預測結果。
然而，人工智慧帶來的潛在優勢始終如一：速度、效率和全天候運營。你看，任何分析師都能從圖表或圖形中得出數字。他/她也能洞察新聞，並可能準確預測股價的漲跌。但當你在接下來的5-10分鐘內瀏覽一篇新聞文章時，人工智慧可能已經在網上瀏覽了該公司的整個歷史記錄。
人類一天能做的事情，人工智慧幾秒鐘就能做到。
更準確地說，因為經過特定實踐訓練的人工智慧不像人類那樣容易犯錯。
當你將這些特性與它能夠全天候執行且無需任何人工干預的事實相結合時，它在交易中的重要性就顯而易見了。
因此，毫不誇張地說，人工智慧速度快、反應迅速，而且在很多情況下，它甚至能夠在你察覺之前就預見到價格波動。從幾毫秒內掃描新聞標題到監測市場波動中微妙的情緒變化，人工智慧正迅速成為股市中最強大的分析師。
那麼下一個重要問題是——如何實現？
AI股票：交易的瑞士軍刀
需要明確的是，沒有任何單一的“人工智慧工具”能夠“徹底改變”我們所知的股票交易。相反，它是一系列基於人工智慧的平臺或服務，它們針對特定的用例，就像我上面提到的那樣。
強大的超目標解決方案組合，使人工智慧在股票交易中比人類更快、更智慧。
讓我們逐一探索新形成的人工智慧交易世界中的所有這些垂直領域：
1. 閱讀新聞的速度比你說“新聞”的速度還快
股市的繁榮依賴於資訊。你獲取資訊的速度越快，你就能越快地採取行動，你賺錢的機會就越大。人工智慧只是將這一系列行動提升到了一個全新的水平。
想象一下，當你讀到當天第一條新聞的標題時，某個地方的人工智慧演算法可能已經掃描了整個網際網路，找到了當天的所有財經新聞。人工智慧模型不僅像我們一樣閱讀新聞，它們還會吞噬新聞！
更重要的是，現代人工智慧能夠理解語境。它可以判斷“工廠擴建”對未來收入來說是好訊息，還是在疲軟的市場中是一個冒險的舉動。一旦人工智慧感知到歷史上會導致價格上漲的新聞，它就可以觸發警報，甚至自動執行交易。基於情報的閃電般快速交易。
我們在哪裡看到它？
最早、有據可查的學術系統之一是 AZFinText，該系統以使用財經新聞文字定量預測股價而聞名。它在研究中得到了廣泛認可，也因為它利用市場參與者對某些新聞情緒的過度反應，實現了統計上顯著的回報。
Source: ResearchGate
儘管 AZFinText 並非現在就能安裝執行的工具，但 Tickeron、Kavout 和 Sentieo 等工具提供了這一概念的實際應用——商業化且使用者友好。
如何使用?
如果你想像人工智慧一樣發現一隻上漲股票，你需要一個作戰計劃。首先使用 Tickeron 來尋找人眼可能忽略的模式。接下來，將這些線索透過 Kavout 進行分析，獲得一份經過 AI 篩選、排名靠前、最具潛力的股票候選名單。最後，使用 Sentieo 深入挖掘資料，發現隱藏的驅動因素，並對炒作進行理性檢驗。
按照這個順序，你將能夠高效地預測市場。記住，這不是用人工智慧取代你的判斷，而是增強你的判斷能力，讓你今天就能預見未來的走勢。
2. 遠距離洞察趨勢
如果說新聞是市場的官方聲音，那麼社交媒體就是未經過濾的八卦。Twitter 帖子、Reddit 帖子以及像 StockTwits 這樣的論壇是投資者情緒醞釀的場所。
而人工智慧則全天候監聽著這些情緒。
透過情緒分析，人工智慧工具可以測量每秒數千條線上帖子背後的情緒基調。圍繞一家公司的熱議是謹慎樂觀，還是完全欣喜若狂？關於一隻鮮為人知的股票的討論是否會突然激增？這些對話中的細微變化通常出現在股價開始波動的幾個小時前。人工智慧可以即時捕捉這些變化，讓交易員獲得即使是最清醒的人類也無法比擬的領先優勢。
我們在哪裡看到它？
人工智慧這種洞察趨勢的本領在 TrendSpider、TradingView 的 AI Screener 和 Accern 等工具中得到了體現。這些平臺分析多年的價格資料、交易量峰值和相關事件，以標記早期趨勢的形成。這通常是在這些趨勢出現在主流圖表之前。其魔力在於能夠發現人類交易者可能忽略的動量和情緒的細微變化。
如何使用？
首先使用 TrendSpider 自動檢測圖表形態和趨勢線，無需人工猜測。將這些洞察輸入 TradingView 的 AI 篩選器，使用即時市場過濾器進行最佳化。最後，透過 Accern 執行入圍的精選資料，新增新聞和情緒疊加層。這證實了動量背後有一個堅實的故事。
透過組合使用這些工具，您可以更快地發現趨勢，透過多種訊號驗證趨勢，並在市場其他參與者仍在追趕時入場。
3. 在混亂中尋找規律
如果一家公司公佈了良好的盈利，任何交易員都能預測其股價將會飆升。然而，股票市場的交易並不總是那麼直接或簡單（尤其是在沒有人工智慧的情況下）。你越深入細節，這些訊號就越複雜。即使是最有經驗的人，也難以發現其中的規律。
人工智慧在這種混亂中蓬勃發展。它篩選數十年的歷史資料、當前價格走勢、交易量、宏觀經濟指標，甚至網路搜尋趨勢，以揭示隱藏的因果關係。在上面的盈利示例中，人工智慧可能會發現，當一家公司的盈利超出預期，並且在同一周內谷歌搜尋熱度飆升時，其股價在接下來的10個交易日內往往會上漲至少4%。這與人類的預測相同，但更加自信，也更加具體。
簡而言之，人工智慧可以全天候即時交叉引用大量多層資料，從而發現反覆出現的多因素情景，這些情景會持續導致特定結果。
我們在哪裡看到它？
人工智慧交易中的模式識別通常與回測相結合。回測將特定的設定與數十年的資料進行匹配，以預測它們未來的表現。TrendSpider、QuantConnect 和 Kavout 等平臺會掃描此類重複的圖表和資料模式，然後模擬交易以證明這些模式在真實市場中是否成立。
如何使用？
首先使用 TrendSpider 自動繪製重複出現的圖表模式，無需手動繪製。接下來，將您發現的有希望的策略匯入 QuantConnect，根據多年的市場歷史進行回測。這確保您不會追逐曇花一現的運氣。最後，使用 Kavout 將您的候選名單與基於基本面、技術面和另類資料的人工智慧排名預測進行交叉核對。這種分層方法可確保您不僅能發現任何模式，還能發現您希望藉助 AI 幫助的那種高機率設定。
4. 超越圖表和數字
傳統上，市場分析分為兩大陣營。“量化分析師”處理數字，“基本面分析師”分析企業溝通，例如CEO訪談和財報電話會議。
如今，人工智慧可以同時處理這兩方面。
例如，一些投資公司現在執行人工智慧系統，監控每家大公司的公開溝通以及股票指標。有了這些系統，他們就能立即發現文字與數字不符的情況，從而預示股價即將出現波動。
當結合價格和成交量資料時，這種混合方法通常能帶來更準確的預測。
我們在哪裡看到它？
對沖基金和研究平臺，如AlphaSense、Amenity Analytics和Accern，現在融合了定量分析和定性分析。他們不僅掃描財報電話會議、CEO訪談和新聞稿，還分析價格、成交量和財務資料，並在文字與數字不符時立即發出警報。
瞭解 Salesforce 團隊如何利用 AlphaSense 獲取市場洞察：
如何使用？
透過 AlphaSense 進行企業溝通，發現市場情緒變化和關鍵詞模式。然後將這些資訊傳遞給 Amenity Analytics，將語言與市場動態主題關聯起來。最後，使用 Accern 將這些洞察與價格和銷量資料疊加，以獲得更全面的資訊，從而捕捉傳統單軌分析可能遺漏的機遇。
5. 人工智慧與人類的雙雄聯盟
雖然人工智慧預測股票上漲的方式並非如此，但為了獲得最佳效果，它絕對值得列入這份名單。俗話說，單靠人工智慧無法提供最佳結果，通常需要人工監督。讓我舉個例子來解釋一下。
想象一下，如果你使用的人工智慧工具因為一份積極的臨床試驗報告而標記了一隻生物科技股。基於對該公司最初發布的新聞稿（通常以“開創性”、“驚天動地”、“改變遊戲規則”、“亮白牙齒”等形式釋出）的分析，人工智慧可能會標記該股的飆升軌跡。只有人類分析師才能確認這些結果是真正的突破性成果，還是僅僅是統計噪音。
人工智慧與人類的結合通常比單獨工作更有效。
我們在哪裡看到它？
對沖基金和投資部門使用人工智慧掃描新聞稿、檔案和市場資料，然後讓人類驗證結果。這減少了誤報，並將速度與專家判斷相結合。
如何使用？
讓人工智慧發現機會，然後運用人類的專業知識進行驗證和確認，然後再採取行動。這是將機器精度與人類直覺相結合的最快方法。
小結
事實是：散戶投資者現在可以使用人工智慧驅動的工具，而這些工具曾經只對衝基金開放。平臺可以根據新聞情緒傳送即時警報，追蹤異常期權活動，甚至模擬歷史事件如何影響當今市場。但這其中有一個問題。雖然人工智慧可以預測高機率走勢，但它並非魔法。資料可能不完整，相關性可能被打破，市場也可能出現非理性行為。最聰明的投資者將人工智慧視為強大的助手，而不是預言家。
話雖如此，在分秒必爭的環境中，人工智慧可以帶來巨大的改變。它能夠比任何人類更快地分析新聞、社會情緒和歷史模式，這意味著它將繼續在預測市場走勢方面發揮巨大作用。真正的問題不在於人工智慧是否比你更早知道某隻股票會上漲。它是關於你如何為自己獲取知識，以及你計劃如何使用這些知識。
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