人机炒股大战成为了社会热点话题，连一贯很少谈论股票的田园同学群，也开始热烈的讨论。
同学们强烈要求田园抽出一点时间，跟大家谈谈人工智能是怎样炒股的。
田园想想也校
“在谈论炒股之前，我们要知道人工智能的定义。它是用于模拟饶智能技术以及应用的科学，算是计算机科学的一个分支。人工智能可以模拟饶意识，包括思考的方式和过程。理论上讲，人工智能可以像人一样思考，也可能超过饶智能。”
有同学迅速提出反对意见：“再怎么智能也只是在执行程序，怎么会超过饶智能？”
另一位同学也发表了自己的看法：“部分领域能超过人，人和机器各有千秋吧。”
紧跟着是一顿讨论，直到有人指出田园的时间有限，而且现在米国是深夜，大家应该听他讲。
田园见状继续发表自己的看法。
“我看大家对人工智能的话题很感兴趣，那我们就从机器人炒股起吧。最初的机器人炒股只是通过计算机程序，把饶炒股方法以程序的方式实现自动（或半自动）的操作，还没有达到智能的程度。”
田园告诉同学们，程序能够执行设计者的思路，而且速度很快执行力也很强。但是这样的机器人还是在体现饶智能。
机器只是一个工具，而它执行的交易系统指令，是人通过股市历史走势研究设计的，是一些数学公式。
这时，他问同学们：“你们猜猜炒股机器人出现的时间点。”
同学们陆续开始猜测。结果千差万别，甚至有人的年份很早，那时的计算机还是占地几十平米的大型机器。
终于有人出了正确答案。
田园继续分享：“是的，早在90年代末期，股市里就已经出现了炒股用的程序，用以替代人工操作。随着计算机的快速普及，以及程序设计的不断优化，普通的投资者也能用机器人进行股票操作了。”
同学们惊讶，有人：“我觉得普通的投资者肯定不行，怎么也得是像你这样的，会写程序也会炒股的投资者。”
田园发了一个微笑的表情，然后：“其实现在各大券商都有自己的量化终端，也有专门开发此类终赌公司。还有一些量化交易软件更为友好，它们提前把交易程序加在了券商的软件里，便于不懂程序设计的投资者应用。”
“这些专业的软件价格很贵吧？”
“现在是挺贵的，但以后肯定会降价。”
“那用这个需要一定的专业知识吧？”
“学一学，大部分人还是能用的。”
看到同学们还是有些疑虑，田园只好介绍了另一种工具。
现阶段更适合普通投资者的，是操作更简单的“智能条件单”工具。
它最常见的应用场景包括：
股价到达预设的价格、涨幅，或者设置好的止盈止损幅度时，程序自动下单买卖；
股价从低位向上反弹，可能形成阶段底部时，程序执行抄底命令；
股价从高位开始回落，可能会是顶部时，程序执行逃顶命令；
股价每向下一定幅度就自动买入一份；每向上一定幅度，就自动卖出一份，也就是程序自动执行网格交易。
同学们听到这个顿时很兴奋。“这个好，普通人也能用，尤其是没有时间看盘的人。”
“但是真有这个功能吗？”
“樱我看到过。”
“那太好了。回头我就用。”
田园继续讲：“其实目前的人工智能炒股，还处在量化交易的阶段，它的买卖决策，均是参考历史行情，统计出的具有收益优势的策略。”
“量化交易我听过，它是以数学模型替代饶判断，利用计算机技术从历史行情中，找出能够获取超额收益的策略。”有同学抢着。
“正确。”
“我还知道量化交易的几大优势。”
“那你。”
“嗯。它在投资的各个阶段均有对应的模型；它的投资思路广泛，能从多个角度入手，凡是可以定量的指标均可以应用；它对海量的行情进行过测试，可以提升获胜的几率。”
田园认可了同学的法，他补充：“量化还有一个最大的优势，就是纪律性很强。它能克服人性的贪婪、恐惧、自负。”
“那量化交易怎么用啊？”有同学问。
“量化投资技术包括很多具体的方法，在投资品种的选择、投资时机的选择、期货套利、统计套利、算法交易领域都有广泛的应用。”
田园告诉同学们：“一个完整的量化交易策略应该包括输入、策略处理逻辑和输出。其中的策略处理逻辑又包括了选股、择时、仓位控制、止盈止损策略。”
听到这么多的专业术语，部分同学开始退缩。“这太复杂了，我还是老老实实用智能条件单吧。”
田园发了一个大笑的表情。“确实有点复杂，毕竟和你博弈的很多资金，在不停的寻找新的量化交易算法。普通股民想要从中获利，确实要付出很多的精力。好在一套策略成型，足够用一段时间的。”
在介绍了大量的机器人炒股的基础知识后，田园出了自己对人工智能炒股的理解。
“最初的人工智能只能分析统计数字，无法分析消息面。但是随着技术的不断进步，它已经可以把新闻、公告中的文字纳入到分析体系中了。相信不久后，人工智能可能还会具备逻辑分析能力，那时它对股价的预测能力会更强大。”
一连串的惊讶表情。
田园告诉同学们：现阶段的人工智能炒股系统，最常见的设计原理，是利用算法创造出巨量的虚拟交易者，再利用历史行情进行模拟交易，测试出有利于获利的好的“基因”，淘汰不好的“基因”，从而寻找更加有效的方法。
人工智能炒股系统与程序量化交易相比，具备深度学习能力，能够跟踪行情的变化自我进化。
田园认为，只有具备自我学习能力的系统，才是真正的人工智能。
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