近年來，股市投資已成為人們關(guān)注的熱門話題之一。在這個信息爆炸的時代，越來越多的投資者開始意識到單純依靠基本面分析可能無法帶來長期穩(wěn)定的收益，而技術(shù)分析作為另一種重要手段逐漸引起了廣泛關(guān)注。

技術(shù)分析是通過對歷史交易數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計等方法得出結(jié)論，并據(jù)此制定買賣策略以獲取超額收益。然而，在過去很長時間里，傳統(tǒng)的技術(shù)指標并沒有太大突破與創(chuàng)新，導(dǎo)致其應(yīng)用范圍相當有限。但最近幾年隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等新興科技不斷發(fā)展壯大, 投資界也迎來了一個全方位變革。

首先需要提及機器學(xué)習(xí)算法在股市中日益被采用。利用強化學(xué)習(xí)模型可以讓機器根據(jù)環(huán)境給予獎勵或懲罰信號自動調(diào)整決策參數(shù), 這樣使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)從經(jīng)驗中不斷積累知識進而改善預(yù)測精度. 除此之外還有深度學(xué)習(xí)算法因其擅長處理非線性問題也備受推崇.

同時, 大數(shù)據(jù)挖掘所揭示出巨大潛力同樣令業(yè)內(nèi)專家感到振奮. 利用海量且多維度特征下形成具體規(guī)則可謂事半功倍. 在高頻交易領(lǐng)域尤顯效果明顯.

更值得注意的是區(qū)塊鏈技術(shù)正在重新定義金融行業(yè)格局?！叭ブ行幕?、“公開透明”、“防篡改”的優(yōu)點讓它成為金融衍生品監(jiān)管合約管理上理想選擇; 能有效避免黑客攻擊、增加賬戶安全性； 同時降低操作風險和錯誤率……

雖然這些新興科技各自擁有眾多優(yōu)勢, 然而他們都存在著某些缺點如: 高負載壓力(特別是針對龐雜復(fù)雜任務(wù)) 模型解釋較困難（比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）容錯率偏低等

總體看來，“AI+量化投資" 的組合將會持續(xù)走俏未來一段時間內(nèi),AI 只會扮演角色“顧問”,真正權(quán)衡決策權(quán)永遠屬于人類！

由此可見, 新舊兩種思路完美結(jié)合將極富前景!