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小亿 管理员
发表于2018-5-15 11:51
楼主
最近某知名财经节目主持人操纵股票，被证监会罚没巨款一事热议一时，大家不禁纷纷感叹，大数据时代真是天网恢恢疏而不漏啊。
的确，随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。
什么是大数据？
大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。
值得一提的是大数据的发展也使得人工智能领域实现了飞跃。
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种“深度学习”
2006年，加拿大多伦多大学Hinton教授提出“深度学习”神经网络使得人工智能性能获得突破性进展，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。“深度学习”神经网络主要机理是通过深层神经网络算法来模拟人的大脑学习过程，通过输入与输出的非线性关系将低层特征组合成更高层的抽象表示，最终达到掌握运用的水平。
而数据量的丰富程度决定了是否有充足数据对神经网络进行训练，进而使人工智能系统经过深度学习训练后达到强人工智能水平。因此，能否有足够多的数据对人工神经网络进行深度训练，提升算法有效性是人工智能能否达到类人或超人水平的决定因素之一。
传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，人工智能系统的能力较差。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
不仅如此，大数据和人工智能的结合在未来也可能对投资领域带来深度变革。我们知道，量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史大数据中寻找能够带来股票上涨的多种“大概率”策略和规律，并在此基础上，综合归纳成因子和模型程序，最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
在金融市场赚钱的最简单的方法之一就是，就是抢在其他所有人之前凭借价格敏感信息交易。前面也说到了，如今凭借内幕消息交易往往会导致牢狱之灾。但大数据革命，加上机器学习技术和超级计算能力的运用，正在产生可以让投资者拥有合法优势的全新一类信息。
事实上，在金融领域，人工智能已经在二十多年前就被银行、对冲基金和其他大型贸易公司用来盈利。
2017年5月19日，微软人工智能首席科学家邓力透露已经离开微软，加入美国基金公司Citadel担任首席人工智能官。2017年3月，管理资金超5万亿美元的资产管理公司贝莱德拟大幅削减依靠人工主动选股的部门，并引进相关量化人才。由此可见，人工智能的触角早已伸向专业能力极强的投资领域。
对于人工智能开发者来说，他们还可以在这方面创造一个在这些年轻、高度动荡的市场中学会识别盈利机会的系统，可以利用他们充裕的资金加上人工智能，从一些能以超过竞争对手几秒钟的优势就能产生巨大回报的地方，获得大量的利润。通过“深度学习”——可以不断发展演化的数学统计的预测模型和概率模型——来预测各种金融市场的短期和长期效果，而像一些加密货币玩家、桑坦德银行和花旗银行这类金融机构也在观察如何从加密货币市场中获取利润。
当然，数据的好坏最终取决于解读它的人。正如对冲基金温顿资本(Winton Capital)的首席科技顾问大卫?汉德(David Hand)所说：“技术进步的速度远远超过人们学习的速度。”在未来，大数据加人工智能在加密货币市场中的应用更加值得期待。
的确，随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。
什么是大数据？
大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。
值得一提的是大数据的发展也使得人工智能领域实现了飞跃。
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种“深度学习”
2006年，加拿大多伦多大学Hinton教授提出“深度学习”神经网络使得人工智能性能获得突破性进展，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。“深度学习”神经网络主要机理是通过深层神经网络算法来模拟人的大脑学习过程，通过输入与输出的非线性关系将低层特征组合成更高层的抽象表示，最终达到掌握运用的水平。
而数据量的丰富程度决定了是否有充足数据对神经网络进行训练，进而使人工智能系统经过深度学习训练后达到强人工智能水平。因此，能否有足够多的数据对人工神经网络进行深度训练，提升算法有效性是人工智能能否达到类人或超人水平的决定因素之一。
传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，人工智能系统的能力较差。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
不仅如此，大数据和人工智能的结合在未来也可能对投资领域带来深度变革。我们知道，量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史大数据中寻找能够带来股票上涨的多种“大概率”策略和规律，并在此基础上，综合归纳成因子和模型程序，最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。
在金融市场赚钱的最简单的方法之一就是，就是抢在其他所有人之前凭借价格敏感信息交易。前面也说到了，如今凭借内幕消息交易往往会导致牢狱之灾。但大数据革命，加上机器学习技术和超级计算能力的运用，正在产生可以让投资者拥有合法优势的全新一类信息。
事实上，在金融领域，人工智能已经在二十多年前就被银行、对冲基金和其他大型贸易公司用来盈利。
2017年5月19日，微软人工智能首席科学家邓力透露已经离开微软，加入美国基金公司Citadel担任首席人工智能官。2017年3月，管理资金超5万亿美元的资产管理公司贝莱德拟大幅削减依靠人工主动选股的部门，并引进相关量化人才。由此可见，人工智能的触角早已伸向专业能力极强的投资领域。
对于人工智能开发者来说，他们还可以在这方面创造一个在这些年轻、高度动荡的市场中学会识别盈利机会的系统，可以利用他们充裕的资金加上人工智能，从一些能以超过竞争对手几秒钟的优势就能产生巨大回报的地方，获得大量的利润。通过“深度学习”——可以不断发展演化的数学统计的预测模型和概率模型——来预测各种金融市场的短期和长期效果，而像一些加密货币玩家、桑坦德银行和花旗银行这类金融机构也在观察如何从加密货币市场中获取利润。
当然，数据的好坏最终取决于解读它的人。正如对冲基金温顿资本(Winton Capital)的首席科技顾问大卫?汉德(David Hand)所说：“技术进步的速度远远超过人们学习的速度。”在未来，大数据加人工智能在加密货币市场中的应用更加值得期待。
