如今，除了少数例外，市场是均值回归的，没有给简单的技巧分析办法生效的空间。然而，一些量化技巧分析办法却平日很有效，比如均值回归和统计套利模型，也包含运器具有经济价值特点的ML算法。
但这种套利在AI和机械进修的情境下是弗成持续的，因为各类各样司有模型的存在。这种新技巧存在的重要问题不是在传统的技巧分析办法中出现切实其实认成见(confirmation bias)，而是数据发掘成见。
在我看来，不雅察市场和看图表正在慢慢过时。交易的将来在于处理信息，及时开辟和验证模型。将来的对冲垮金将不会依附于图表分析。一些交易员仍然会如许做，因为他们处于过渡的界线，旧的方法与新时代订交汇点。很多不熟悉人工智能的交易员将发明他们很难保持竞争力，并会选择退出。
新交易技巧下的胜出者和掉败者
人工智能的应用将以多种方法改变交易，这已经产生了。投资者可能很快就会发明，在量化宽松导致的当前的趋势停止后，中期回报率将远低于预期。如不雅这种情况成为实际，那么投资者将不得不回到本来的办法，找到一个好的财务参谋，可以提出一个投资组合，并遴选出有价值的证券。在某些情况下，参谋将是一小我工智能法度榜样，这个过程将在网上履行。
交易员们须要熟悉这项新技巧。大年夜多半交易员仍在与旧的办法作斗争，只是欲望这些办法还可以或许用上几年。
个一一的个问题是以前8年迈，央行直接支撑金融市场的道德风险。很多交易员和投资者如今认为熊市是弗成能的，因为央行将会帮他们擦屁股。是以，大年夜多半市场介入者没有做好预备迎接下一?重要市场机制的改变，并可能面对息灭性的损掉。
如今，收集上有很多关于ML、AI和交易的资本。最好的进修办法就是试着解决一些实际的问题。但我认为，大年夜多半交易员的改变是弗成能的。懂得和应用人工智能的技能组合的交易员将会将95%的习惯于在图表上画线，不雅察移动平均线的交易员甩在逝世后。
投资者也应当本身进行研究，或咨询一位已经熟悉这些新技巧成长的财务参谋。每个投资者都有不合的风险偏好，很难有一个一以贯之的指导方针。在不久的将来，将会有大年夜量的机械人参谋出现，若何选择一个合适特定的需乞降目标机械人参谋，可能会比较有挑衅性。不熟悉机械进修和人工智能以及它们与交易和投资的关系的人会发明去就教那些已经熟悉这些技巧的专业人士要比本身看书大年夜头学要收益更大年夜。
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