假以时日，人工智能将会像一场无可阻挡的风暴，席卷你我的生活。而最佳的选择，不是去抗拒，而是，与风暴共舞！
如果说金融领域最近最热的话题是什么，人工智能取代交易员绝对可以入围其中的前三，毕竟大家都很关心自己的饭碗以后会不会让机器人给挤掉。
人工智能交易软件能通过吸取大量数据来了解这个世界，然后对股票、债券、商品和其他金融产品进行预测。人工智能机器可以获取书籍、Twitter消息、新闻报道、金融数据、企业财报、国际货币政策，甚至是综艺节目概况等一切有助于其软件理解全球趋势的信息。人工智能可以持续不间断地观察这些信息，从不知疲倦，一直学习，不断优化预测。
如今，像高盛这样的金融巨头，以及其他大型对冲基金，都正转向由人工智能驱动的系统，以预测市场趋势，从而做出更好的交易决定。2000年，高盛位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员。而如今，只剩下两个交易员，剩余的工作全部由机器包办。
这还是在人工智能全面冲击高盛之前的情况。十年后，高盛员工肯定比今天还要少很多。高收入的华尔街交易员将被无情地抛弃，就像即将倒闭的工厂里的工人一样。
高盛向我们展示了自动化是如何给交易员带来毁灭性打击的，而除了高盛，每家主要金融公司的交易大厅也将如此。
全球最大资产管理公司贝莱德集团（Black Rock Inc）在3月29日的时候同样宣布，将对其主动型基金业务进行重组，计划裁去一批主动型基金经理，并用量化投资策略取而代之。
根据Black Rock重组计划，约有40名主动型基金部门员工将被裁员，其中包括7名投资组合经理。
作为全球最大资产管理公司，Black Rock管理资产规模超过5万亿美元，但是去年一年，其主动型基金管理规模缩水了200亿美元。
将来，人类交易员和对冲基金经理不再有机会，很大一部分原因在于我们是人。人类通常带有偏见，又相对敏感，无论是有意的，还是无意的。依赖于人类直觉和理性，比纯粹依靠数据和统计学更可怕。
而人工智能在交易领域的发展，已经不是单纯地透过数学去量化或者回测，像美国一家叫Sentient的公司，就一直在不断训练其AI系统，从而让机器能够消化巨量的数据，发现市场趋势，并在整个过程中不断进化。对这套系统的训练过程，就如同生物进化。Sentient在世界各地有上千台机器同时运行，并利用计算机算法打造出数以万亿计的虚拟交易员，Sentient将它们称为“基因”。Sentient认为它也有别于一般的AI技术，并将其称为“进化智能”（Evolutionary Intelligence）。
Sentient利用历史数据，让这些“基因”各自进行虚拟交易。那些表现糟糕的“基因”将被剔除，而能够赚钱的“基因”则被留下，并进化到下一代，正如生物进化中的自然选择过程。这个过程的示意图如下：
在美国股市中，Sentient通常持有各类股票，每天的交易频次达上百次，持仓期限一般为几天到几周。
如果上文提到这些趋势已经让你感到焦虑和不安，那么，请跟我们一起去真正经历一次关于人工智能的深度旅程。
什么是人工神经网络
人类大脑神经的信息活动与目前的计算机相比有三个不同的特性：
第一，巨量并行和容错特性。人脑约有1000亿个神经元，神经元之间约有上万亿的突触连接，形成了迷宫般的网络连接，大量的神经元信息活动是同时进行的，而非目前计算机按照指令一条条执行。此外人脑的这种巨量并行特性也使得其具有极好的容错特性，坏掉一个晶体管就能毁掉一块微处理器，但是大脑的神经元每时每刻都在死亡。
第二，信息处理和存储单元结合在一起。目前计算机普遍采用冯洛伊曼架构，存储器和处理器分离，通过总线传递数据。随着处理的数据量海量地增长，总线有限的数据传输速率被称为“冯·诺依曼瓶颈”，严重影响计算机的计算效率和功耗，人脑信息处理和存储单元结合在一起，拥有极低的功耗（约20W左右）。
第三，自组织自学习功能。大脑在与外界互动的同时也会进行学习和改变，而不是像现在计算机遵循预设算法的固定路径和分支运行。
基于以上几点不同，人们一直尝试模仿人类大脑神经元的信息活动机制来设计算法：信号通过突触进入神经元细胞，神经细胞利用一种方式把所有从树突上突触进来的信号进行相加，如果全部信号的总和超过某个阀值，就会激发神经元细胞进入兴奋状态，这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。如果信号总和没有达到阀值，神经细胞就不会兴奋起来，不会传递信号。
生物神经元的结构
人工神经元数学模型
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