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今天的棋局之后，朋友圈被一篇名为《战胜李世石之后，人工智能下一步将入侵华尔街》的文章刷屏。可是在真实的世界中，他们早已深入其中
一些私募基金已经开始将其三个子领域：机器学习，自然语言处理，知识图谱 融入到自己的策略中，尝试获取收益。本文将从这三个领域切入介绍十家在AI领域已经进行过充分实战的量化基金
可以想象，人工智能和金融领域的结合必将日益紧密。如果你学会使用人工智能，就不用再担心因为它而失去工作
AI阶段一：机器学习
在传统的投研中，分析员们对财务、交易数据进行建模，分析其中显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。
这种方式有两个主要弊端，其一是数据不够丰富，仅限于交易数据，更重要的是它受限于特征的选取与组合（Feature Engineering），模型的好坏取决于分析员对数据的敏感程度。
此外一种做法是，模仿专家的行为，选择某一领域的特定专家，复制他们的决策过程，并导入可重复的计算框架。
代表公司：
总部位于纽约的Rebellion Research在2007年推出了第一个纯人工智能（AI）投资基金。该公司的交易系统是基于贝叶斯机器学习，结合预测算法，响应新的信息和历史经验从而不断演化，有效地通过自学习完成全球44个国家在股票、债券、大宗商品和外汇上的交易。
日本的初创公司Alpaca，他们的交易平台Capitalico利用基于图像识别的深度学习技术，允许用户很容易地从存档里找到外汇交易图表并帮忙做好分析，这样一来，普通人就能知道明星交易员是如何做交易的，从他们的经验中学习并作出更准确的交易。
伦敦的对冲基金机构Castilium由金融领域大佬与计算机科学家一同创建，包括前德意志银行衍生品专家、花旗集团前董事长兼首席执行官和麻省理工的教授。他们采访了大量交易员和基金经理，复制分析师、交易员和风险经理们的推理和决策过程，并将它们纳入算法中。
坐落在香港的Aidyia致力于用人工智能分析美股市场，依赖于多种AI的混合，包括遗传算法(genetic evolution)，概率逻辑(probabilistic logic)，系统会分析大盘行情以及宏观经济数据，之后会做出自己的市场预测，并对最好的行动进行表决。
全球最大的对冲基金桥水联合(Bridgewater Asspcoates)，使用一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自动学习市场变化并适应新的信息。与其类似的公司还有Point72 Asset，Renaissance Technologies， Two Sigma。
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