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日报 周报 杂志 人民日报 2017 年 08 月 09 日 星期三 欢迎 您 ： 用户 ID 名称 人民网 往期回顾 人民网 检索 《 人民日报 》 数字 报 取消 收费 的 通知 返回 目录 人工智能 比人 更 善于 做 交易 ？ 
（ 科技 大观 ） 夏 乐 《 人民日报 》 （ 2017 年 08 月 09 日 22 版 ） 　 　 国际 大型 投 行 的 交易员 一直 为人 艳羡 ， 他们 常 被 冠以 “ 金领 ” 之称 。 
然而 ， 随着 人工智能 的 快速 发展 ， “ 金领 ” 们 恐 遭遇 前所未有 的 职业 危机 。 
据 报道 ， 因为 采用 自动化 程序 ， 高盛 纽约 现金 股票 交易 柜台 现 仅 保留 了 两 名 交易员 ， 而 在 2000 年 的 时候 ， 这 一 交易员 团队 有 600 人 左右 。 
摩根大通 也 不甘 人 后 ， 从今 年 开始 采用 人工智能 系统 在 欧洲 股票市场 上 执行 交易 ， 未来 还 会 陆续 扩展 到 其他 地区 的 金融 市场 。 
　 　 问题 随之而来 ， 人工智能 比 人类 更 善于 做 交易 吗 ？ 
　 　 我们 不妨 从 机器人 交易员 的 角度 看看 它 的 工作成绩 ： 与 人类 有 上下班 时间 不同 ， 机器人 交易员 可以 不 眠 不休 。 
也许 直到 当地 金融 市场 开盘 前 几 秒钟 ， 不知 疲倦 的 机器人 交易员 还 在 对 昨天 或是 其他 金融 市场 的 情况 进行 复盘 推演 ， 进一步 优化 自己 的 交易 算法 。 
　 　 金融 市场 甫 一 开盘 ， 客户 的 电话 就 打 进来 发出 买卖 指令 ， 基于 人工智能 的 语音 识别 技术 ， 机器人 交易员 可以 毫无 障碍 地 听懂 客户 的 指令 。 
更 妙 的 是 ， 机器人 交易员 可以 在 同一 时间 接听 多个 客户 的 指令 ， 并 做出 正确 反应 而 互不 干扰 ， 人类 则 无法 做到 这 一 点 。 
　 　 接到 指令 后 ， 机器人 交易员 买入 、 卖出 各种 金融产品 。 
交易员 一个 至关重要 的 能力 是在 执行 交易 的 过程 中 ， 避免 交易 本身 对 市场价格 产生 重大 影响 。 
那些 老练 的 人类 交易员 ， 懂得 如何 根据 不同 的 交易 产品 ， 去 寻找 合适 的 交易 对手 询价 ； 他们 也 会 刻意 把 一 笔 大 单 拆 成 多个 小 单 ， 控制 节奏 在 市场 上 完成 交易 。 
现在 ， 这些 技巧 不用 依靠 人类 多年 的 经验 积累 ， 人工智能 通过 深度学习 ， 可以 很快 发现 其中 的 规律 ， 并 运用 于 交易 中 。 
因此 ， 机器人 交易员 也 可以 像 它 的 人类 同行 们 一样 ， 娴熟 地 拆 单 、 询价 、 控制 交易 节奏 ， 最大 限度 降低 交易 对 金融 市场 的 价格 冲击 ， 甚至 比人 做 得 更快 、 更好 。 
　 　 如果 一个 国家 的 货币 突然 升值 ， 机器人 交易员 可以 在 几 毫秒 之内 ， 根据 历史资料 计算 出 这个 事件 对 市场 可能 产生 的 各种 影响 ， 并 据此 开出 适当 的 买入 卖出 价格 。 
而 此时 ， 如果 换 做 人类 同行 ， 可能 还 在 查找 过去 的 资料 。 
由于 金融 市场行情 总是 在 根据 各种 信息 快速 波动 ， 机器人 交易员 可以 凭借 强大 的 运算 能力 ， 更好 地 捕捉 市场 变化 。 
　 　 如此 看来 ， 需要 以 速度 和 分析 能力 见长 的 交易员 岗位 ， 似乎 正是 人工智能 大展身手 的 舞台 。 
于是 ， 另 一个 至关重要 的 问题 便 来 了 ： 机器人 交易员 是否 能够 在 金融 交易 领域 完全 替代 人类 ？ 
　 　 目前 ， 我们 尚 无法 定论 。 
机器学习 的 特长 在于 对 历史数据 的 分析 和 推演 ， 或者 说 机器人 交易员 的 交易 行为 模式 更 符合 市场 主流 。 
然而 从 长期 金融 历史 来看 ， 那些 最为 耀眼 的 人类 明星 交易员 ， 恰恰 是在 某 段 时间 内 突破 市场 主流 观念 ， 最终 取得 超额 收益 的 。 
也许 在 这 一 点 上 ， 机器人 交易员 永远 都 无法 替代 人类 。 
　 　 （ 作者 为 西班牙 对外 银行 亚洲 首席 经济学家 ） 　 　 国际 大型 投 行 的 交易员 一直 为人 艳羡 ， 他们 常 被 冠以 “ 金领 ” 之称 。 
然而 ， 随着 人工智能 的 快速 发展 ， “ 金领 ” 们 恐 遭遇 前所未有 的 职业 危机 。 
据 报道 ， 因为 采用 自动化 程序 ， 高盛 纽约 现金 股票 交易 柜台 现 仅 保留 了 两 名 交易员 ， 而 在 2000 年 的 时候 ， 这 一 交易员 团队 有 600 人 左右 。 
摩根大通 也 不甘 人 后 ， 从今 年 开始 采用 人工智能 系统 在 欧洲 股票市场 上 执行 交易 ， 未来 还 会 陆续 扩展 到 其他 地区 的 金融 市场 。 
　 　 问题 随之而来 ， 人工智能 比 人类 更 善于 做 交易 吗 ？ 
　 　 我们 不妨 从 机器人 交易员 的 角度 看看 它 的 工作成绩 ： 与 人类 有 上下班 时间 不同 ， 机器人 交易员 可以 不 眠 不休 。 
也许 直到 当地 金融 市场 开盘 前 几 秒钟 ， 不知 疲倦 的 机器人 交易员 还 在 对 昨天 或是 其他 金融 市场 的 情况 进行 复盘 推演 ， 进一步 优化 自己 的 交易 算法 。 
　 　 金融 市场 甫 一 开盘 ， 客户 的 电话 就 打 进来 发出 买卖 指令 ， 基于 人工智能 的 语音 识别 技术 ， 机器人 交易员 可以 毫无 障碍 地 听懂 客户 的 指令 。 
更 妙 的 是 ， 机器人 交易员 可以 在 同一 时间 接听 多个 客户 的 指令 ， 并 做出 正确 反应 而 互不 干扰 ， 人类 则 无法 做到 这 一 点 。 
　 　 接到 指令 后 ， 机器人 交易员 买入 、 卖出 各种 金融产品 。 
交易员 一个 至关重要 的 能力 是在 执行 交易 的 过程 中 ， 避免 交易 本身 对 市场价格 产生 重大 影响 。 
那些 老练 的 人类 交易员 ， 懂得 如何 根据 不同 的 交易 产品 ， 去 寻找 合适 的 交易 对手 询价 ； 他们 也 会 刻意 把 一 笔 大 单 拆 成 多个 小 单 ， 控制 节奏 在 市场 上 完成 交易 。 
现在 ， 这些 技巧 不用 依靠 人类 多年 的 经验 积累 ， 人工智能 通过 深度学习 ， 可以 很快 发现 其中 的 规律 ， 并 运用 于 交易 中 。 
因此 ， 机器人 交易员 也 可以 像 它 的 人类 同行 们 一样 ， 娴熟 地 拆 单 、 询价 、 控制 交易 节奏 ， 最大 限度 降低 交易 对 金融 市场 的 价格 冲击 ， 甚至 比人 做 得 更快 、 更好 。 
　 　 如果 一个 国家 的 货币 突然 升值 ， 机器人 交易员 可以 在 几 毫秒 之内 ， 根据 历史资料 计算 出 这个 事件 对 市场 可能 产生 的 各种 影响 ， 并 据此 开出 适当 的 买入 卖出 价格 。 
而 此时 ， 如果 换 做 人类 同行 ， 可能 还 在 查找 过去 的 资料 。 
由于 金融 市场行情 总是 在 根据 各种 信息 快速 波动 ， 机器人 交易员 可以 凭借 强大 的 运算 能力 ， 更好 地 捕捉 市场 变化 。 
　 　 如此 看来 ， 需要 以 速度 和 分析 能力 见长 的 交易员 岗位 ， 似乎 正是 人工智能 大展身手 的 舞台 。 
于是 ， 另 一个 至关重要 的 问题 便 来 了 ： 机器人 交易员 是否 能够 在 金融 交易 领域 完全 替代 人类 ？ 
　 　 目前 ， 我们 尚 无法 定论 。 
机器学习 的 特长 在于 对 历史数据 的 分析 和 推演 ， 或者 说 机器人 交易员 的 交易 行为 模式 更 符合 市场 主流 。 
然而 从 长期 金融 历史 来看 ， 那些 最为 耀眼 的 人类 明星 交易员 ， 恰恰 是在 某 段 时间 内 突破 市场 主流 观念 ， 最终 取得 超额 收益 的 。 
也许 在 这 一 点 上 ， 机器人 交易员 永远 都 无法 替代 人类 。 
　 　 （ 作者 为 西班牙 对外 银行 亚洲 首席 经济学家 ） 隐藏 留言 须知 国际 人民网 版权所有 ， 未经 书面 授权 禁止 使用人 民日报 人民日报 海外版 环球时报 证券时报 国际金融报 中国 能源 报 健康时报 讽刺 与 幽默 中国 城市 报 新闻 战线 大地 环球 人物 人民 论坛 人民 文摘 中国经济 周刊 新 安全 民生 周刊 国家 人文 历 史 中国 报业 日 一 二 三 四 五 六 关闭 俄罗斯 经济 进入 低速 增长 通道 人工智能 比人 更 善于 做 交易 ？ 
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