يجب أن تكون نظرية الكلاسيكية أو ماركويتز نظرية المحفظة المالية الحديثة في السوق الصينية ذات جدوى، وعيوب واضحة، والمساعدات تعلم آلة تحت بعض نماذج التحسين المتاحة: تحت آلة تكنولوجيا التعلم، واستخدام إحصاءات أجل مستقرة كمية من توزيع الأصول، واستخدام إحصاءات الدرجة الثانية، نتائج المؤسسات البحثية الانصهار والرصد، والتغيرات التنبؤ في السوق.

توضيح هذا - ونحن لا يمكن التنبؤ مقدما قبل انهيار سوق، ولكن يمكننا أن تحاول أن تفعل بعد انهيار سوق، أو مجرد بداية لانهيار عندما تسحب على الفور.

ملخص

وقال مؤسس Kensho دانيال نادلر كلمة واحدة: "نحن نعمل على إنشاء عدد قليل من الوظائف أكثر ذات رواتب عالية من أجل تدمير عدد كبير من ذات رواتب عالية نسبيا وظائف في التكلفة." تؤثر على تطبيق الذكاء الاصطناعي لجميع مناحي الحياة قد بدأت في الظهور. من بينها، والأثر المالي لبديل لمجرد ممثل العمل العقلي البشري: من بديل العقلية المتكررة بسيطة، مثل الكثير من تنفيذ الصفقات اليدوي لتنفيذ الصفقات أتمتة؛ لجمع المعلومات الأولية والتحليل، مثل الإحصائيات، وخدمة العملاء الاستخبارات المالية، وبعد ذلك توقع مجموعة متنوعة من الاستثمارات وصنع القرار، مثل مستشار الاستثمار الذكي المذكور أعلاه.

في الوقت الحاضر، لدينا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة ضعف. من الناحية الفنية، وشرائح مختلفة من الذكاء الاصطناعي لا تزال تواجه قيود التقنية، وتطبيق من السوق، وعدم وجود تجتاح المنتج المستخدم الهائل. وعندما كنا اختراق هذا الاختناق، فإننا سوف تستهل في القادم المخابرات الربيع اصطناعية.

بحث

وانغ تشن: أولا وقبل كل شيء، وليس مباشرة إلى الصين وعلى النقيض مستشار الاستثمار الذكي في الولايات المتحدة. وأنا أتفق أتفق كثيرا مع النقطة الأولى هي: مستشار الاستثمار الذكي في البلاد هناك آفاق واسعة للغاية من أجل التنمية، للأسباب التالية:

أولا، هناك في الواقع أكبر من العاملين في القطاع المالي المحلي أو المقاعد الشاغرة التخطيط المالي الولايات المتحدة الأمريكية، سواء كان ذلك هو عدد الناس أو القدرات المهنية لديها فجوة كبيرة نسبيا، ومستشار الاستثمار الذكي وهو أداة قوية يمكن أن يكون حلا جيدا لهذه المشكلة.

ثانيا، ان البلاد لا يزيد عن اثني عشر عاما مضت، وإدارة الأموال، ولكن الآن البلاد قد دخلت اقتصاد طبيعي جديد، في جميع أنحاء الاقتصاد ببطء في ناضجة، وهي دولة نامية إلى مسار الطبيعي للبلد متقدم، سنبدأ بشكل متزايد أكثر تقدير أهمية الإدارة المالية، ومع تعميق التعليم السوق، ومستشار الاستثمار الذكي تكون مساحة كبيرة للتنمية، ولكن في هذه المرحلة، والولايات المتحدة، نسبيا، أكثر نضجا المؤسسات المالية التقليدية وقسمت جيدة مختلف السوق، والتي تراكمت لديها سوق التعليم في الولايات المتحدة وقتا طويلا جدا، بحيث يكون حقا الصين من الولايات المتحدة الحصول على مزيد من الاحتمالات. أساسا هاتين النقطتين.

وانغ تشن: هذا السؤال هو في الواقع معقدة جدا، أقدم إجابتين على ذلك.

الجواب القصير هو، كنت تتبع لي في كل الدورات المتوسطة والمتقدمة الابتدائية الانتهاء من جديد بعد كل مستشار الاستثمار الذكي في جميع أنحاء مبادئ وتحديد جزء حقيقي لمفهوم سوف تكون أكثر، وبعد ذلك عندما نعيد منظور المهنية نظرة على السوق، ونحن يمكن بسهولة معرفة الفرق، وهذا هو الأولى.

ثم، إذا كانت التفاصيل الفنية الخاصة، كل هذا القرار يستند إلى الكفاءة المهنية. دوراتنا الكنيسة مبتدئ متوسط متقدم هو في الواقع هذا الشيء، درس اليوم سوف تكون بسيطة نسبيا، في الواقع، في المرة القادمة قد بدأت الدورة بالفعل آلة محتوى رسمية التعلم مستوى الخوارزمية، ثم من الدورة الثالثة لدينا أن تكون مستعدة نفسيا يجوز لنا في بعض من الدماغ السريع حقا سوف تستهلك الأشياء، والمحتوى، ولكن نحن جميعا الكامل للبضائع الجافة كبيرة، وموسم الحصاد.

وانغ تشن: الصين المنتج QD، إذا لم أكن أفهم الكلمات الوسائل الخاطئة التي صندوق QDII الصين مماثلة لتلك التي يلقي الرئيسي في الخارج. أولا وقبل كل شيء، نسبيا، قد تكون المنتجات QD الداخلية للصين أعلى من الأنواع الأخرى من الأموال العامة رفع أكثر ملاءمة مستشارا الولايات المتحدة الاستثمار الذكي أو نمط الكامنة وراء تجمع الأصل، لأن صندوق QD المحلي أساسا لتعقب عدد من المؤشرات في الخارج، ولكن يجب أن أذكر أنه وفقا للتحقيقات بلدي، وكثير من صندوق QD المحلي، والمكاسب الفعلية ومؤشر الأجانب انفصال. هذا أنا لا أعرف لماذا، فمن الممكن أن مديري الصناديق المشكلة، قد يكون هناك مشكلة ضوابط رأس المال، ولكن تشبه إلى حد ما إذا كانت الاستثمارات المباشرة المحلية صندوق QD ومؤشر الولايات المتحدة، ولكن آثار لا تزال يست هي نفسها، وهذا هو أول .

وثانيا، فإن الأموال QD المحلية بشكل عام هي T + 7 الاشتراك والاسترداد T + 7، بحيث شراء وبيع نحو 20 يوما في وقت لاحق. في مثل هذه الحالة، في الواقع، هو وفجوة السيولة القياسية الأمريكية يوم التداول ETF لا يزال كبيرا جدا، يمكن أن يؤدي إلى اختلافات شتى في توزيع الأصول.

وتكلفة صندوق QD هي أعلى بكثير من ETF، بحيث أن كلا من التكلفة أو من السيولة، أو من حيث الجدول خطأ تتبع من حيث الأداء، وهذا الموضوع QD والولايات المتحدة من هذه الاستثمارات السلبي لا يزال يست هي نفسها، والصين لا يزال لQD محدودة نسبيا عدد من الاستثمارات المستهدفة محدودة نسبيا، على سبيل المثال، نقول أننا نريد أن تتبع ما مؤشر الاستثمار البرازيلي، QD المحلي لا يوجد مثل هذا المنتج.

حتى في هذه الطرق، ثم، QD الصين مقارنة مع أنواع أخرى من الأموال العامة، وهذا هو الولايات المتحدة قد تكون أكثر ملاءمة مستشار الاستثمار طريقة ذكية، ولكن لا يزال هناك الكثير من المشاكل، على الأقل ذكرتها هذه المشكلة في أربعة مجالات الحاجة حل.

وانغ تشن: أولا، هناك استثمار ذكي التقسيم الحالي استشارة عن مستوى المستخدم للمخاطر، آه حقا على الخط التي تظهر الآن في السوق من الطابق كلها تقوم على الاستبيان، ولماذا؟

وذلك لأن الحائز على جائزة نوبل في الاقتصاد هذا العام هو النتائج سايلر أبحاثهم في الاقتصاد السلوكي لديها مساهمة كبيرة. ويستند هذا الاستبيان في الواقع على نظرية التمويل السلوكي ثبت لخص مجموعة، وبالتالي فإن الاستبيان في حد ذاته ليس مشكلة.

ومع ذلك، هناك استبيان أي نوع من المشكلة؟ لا يمكنك أن تضمن أن المستخدم سيكون وفيا لإجابات الاستبيان الخاص بك، ثم الاستبيان النتيجة النهائية التي جمعت يجب أن تكون غير دقيقة، أليس كذلك؟

في الواقع، لدينا طريقة أكثر دقة. في الواقع، لقد قاد الفريق في سبتمبر مع بيانات حقيقية - في الواقع، قبل أن فعلا استخدام البيانات الأمريكية، ولكن البيانات أغسطس للحصول على مجموعة الحساسية للبنوك، أكثر وأكثر، ويحدث أن تكون البيانات سلوك المستخدم، 9 نحن في الشهر للتحقق من نماذجها - ويمكن أن يتم على أساس سلوك المستخدم، مثل الودائع المستخدم في هذا البنك، وسجلات القروض الاستهلاكية للمستخدم تسجل المستخدم، نقل سجل المستخدم، معلومات الصفقة الإنتاج المختلفة للمستخدم وجميع المعلومات الأخرى التي يمكن جمعها، بنك متكامل، ومن ثم إلى المستخدمين الفجوة في مستويات المخاطر أكثر دقة.

في المقابل، فإن الاستبيان المستخدم هو بالتأكيد أبسط، ولكن هذا هو عرضة للتحيز، على أساس سلوك المستخدم هو في الواقع أكثر انسجاما مع المخابرات طريقة مصطنعة. ولكن ستكون هناك مشاكل قائمة على سلوك المستخدم - لأن البنك قد يكون واحد سوء تقدير سلوك المستخدم. لأن المستخدم قد يكون لها حساب في بنك الصين قد يكون لها أيضا حساب في مبنى البنك، ولكن البيانات لا تتصل مع بعضها البعض.

ومع ذلك، فإن هذه المشكلة لا يمكن حلها عن طريق التعلم العميق، يجب أن يكون لدينا نتائج الاختبار الفعلية 88 إلى 92 من الدقة. وأن ما تبقى من 8 إلى 12 من الطلاب لا، أنا آسف، قد البيانات في الواقع ليست كافية، والبيانات ويمكن تقسيم تلك الشعبة في العديد من الأمور أفضل. ذلك في الواقع، هذه ليست مسألة أكبر مشكلة، والمشكلة الأكبر هي انحراف محتمل للعينة.

وانغ تشن: هذا هو السؤال الذي هو خبير، ولماذا؟ في الواقع، والتنظيم المالي المحلي لأنه الآن أكثر صرامة، وليس فقط حيث عملية مستشار الاستثمار التكاليف المشاكل، هناك مشاكل التي فشل الاتهام. في الواقع، نحن تحويلها يستخدم الصندوق أكثر شيوعا باعتباره وسيلة لتحويل الصناعة وتكون قادرة على القيام أضعاف تكلفة الصفر، هو خال تماما، وأنه في الواقع، وكالة بالفعل قوية جدا، وهلم جرا حتى ننقل المواقف في وقت أقل تكلفة منخفضة. وهذه ممارسة ذلك من خلال صندوق تحويل أسلوب التحويل، وليس من خلال هذا البيع والشراء، وهذا هو ممارسة جيدة.

وبالإضافة إلى ذلك، هناك حقيقة أخرى أن ثلاثة من نهج أكثر دهاء، ونحن عدة طرق من خلالها معظم المناصب نقل لتحقيق نقل المواقف لخفض التكاليف بنسبة 67 ......

----------------------------------------------

أكثر تفصيلا وسلسلة الجمباز مستشار الاستثمار المخابرات الاستثمار الكمي دورات تدريبية خاصة، زيارة الدرجة AI شبكة مو لى فنغ الأكاديمية:

وأضاف مساعد ايفرسون (إشارة صغيرة MOOCCAI)، يرسل "مستشار الاستثمار الذكي" وتقديم اسم + الشركة / الوظيفة، مضيفا "مستشار الاستثمار الذكي"، ومجموعة صناعة الصرف، والقهوة المرح مستشار الاستثمار الذكي كبير الصناعة.

[مستشار الاستثمار الذكي، وكبار دورة تدريبية خاصة]

يمسك الذكية مستشار الاستثمار الاتجاهات المتطورة في AI + الطفرة المالية!

التطبيق العملي لنهاية نظام أربعة أسطر لإنهاء حالة كلاسيكية مستشار الاستثمار الذكي، واستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي يدرس كيفية بناء نظام الاستثمار الذكي الاستشارات المشروع!

بالطبع الرابط: http: //www.mooc.ai/course/157

انضمام إلى أكاديمية AI الذكاء الاصطناعي مو الدرس التعلم الصرف QQ مجموعة: 624413030، وينمو التبادل مع نظرائهم AI