隨著人工智能的發展，越來越多的國際機構與投資者更加重視人工智能與金融投資的結合，這已經是不可阻擋的未來發展趨勢。

　　雖然人工智能在交易上擺脫了人類情緒的波動因素，但是智能機器人的程序是人為設定的，人為設定就會在交易策略、邏輯、建模等方面存在漏洞，再加上當前的人工智能還處在初期發展階段，自我深度學習能力還遠遠不足，所以機器人炒股還有很長的路要走。尤其是在風險管理方面，AI若出現盲區時也會造成嚴重的損失。所以目前很多國外國內的投資機構還不敢完全依靠機器人管理，大部分都處于半人工半機器管理狀態。

　　2017年10月，全球第一只應用人工智能進行投資的ETF基金——AI Powered Equity ETF在紐交所上市。AIEQ使用的是IBM的人工智能系統的認知和大數據處理，分析投資美股。AIEQ全年日夜不間斷工作，同時分析6000多只美國掛牌股票，每天分析上百萬條相關的公告文件、財報、新聞及社群文章。利用量化擇時、量化選股、因子分析、事件驅動等N種量化模型選股，不斷地深度學習。

　　一年期滿之后，wind數據顯示，在美股1947只ETF中，AIEQ近一年表現排在第253位，戰勝了87%的同行。AIEQ近一年的漲幅大于5017只美股中的3359只，即戰勝了三分之二的個股，成績尚可。

　　據ETF.com網站統計，AIEQ當前的管理規模還比較小，目前為1.24億美元左右，還難以充分體現出大資金的管理能力。而在AIEQ的投資過程中還是發現了很多問題，就是其深度學習與分析能力還遠遠不足，譬如面臨特朗普的貿易問題影響、英國脫歐、美聯儲降息以及其他一些沒有先例的金融事件出現時，AIEQ的分析會出現一些明顯的缺點，而金融事件恰恰有非常復雜的不可重復性。

　　還有美國高盛公司打造的Wealthfront算是智能投顧的“獨角獸”，利用大數據引擎技術、自然語言處理技術以及人工智能和算法模型，預測包括美國股市、外匯市場、貴金屬市場以及期貨等市場的行情走向。在國內，阿里巴巴、騰訊、百度、招商銀行、東方財富等公司也都在開發一些智能投顧的產品。但是這些產品還都在完善之中，依然存在諸多不足之處。

　　從華爾街投行到國內的一些投資機構，目前很多都在加大人工智能與金融投資的結合研究，它們依靠AI的綜合科技，包括神經網絡、大數據統計、特殊算法、交易量統計計算等等，綜合幾十種以上影響股票價格的因子構建全自動AI策略模型，但是在目前弱AI發展階段，受到AI自身科技能力的限制，所以還難以超越一些高水平的基金管理能力。不過隨著AI技術的快速提高，相信AI對證券投資以及金融業的改變是巨大的，不論是市場交易、基金經理、分析師、交易員、投顧等等都會遭受AI的挑戰，而現有的股票分析軟件也會被逐步淘汰。

　　無疑未來AI與投資的深度結合會為投資者帶來深刻的影響與更多的選擇，也會為基金與機構等的管理模式帶來沖擊，這是市場需要高度認知的問題，誰忽略AI誰就可能在未來投資中落伍。

　　利用海量數據資源，最大程度地提取與分析數據中的隱含信息，并做出最優化的決策，這是AI金融投資的發展核心，所以人工智能會給金融市場帶來深刻改變，會更尊重數據邏輯。AI的發展無疑會更讓市場變得更加透明，更向有效市場方向靠近，這就要求投資者更尊重市場的客觀性，也會越來越需要成熟AI的輔助。

　　但有的時候歷史發展就是一個悖論，當人工智能高速發展時，如果很多投資工作逐漸被AI所取代，人類的投資活動變得就像一種傻瓜行為，這時AI能為全民創造共富嗎？會導致金字塔分配形式的瓦解嗎？如果不能，AI最終會為誰帶來投資利潤，誰將會虧損？這都是未來AI與金融投資結合后將產生的問題。

　　面對今天高速發展的科技，作為一個投資者不能拒絕任何一種可能，哪怕你只有搬著一張小板凳坐在門口仰望星空，你也不得不去張望站在你身后踢你屁股的AI，這就是時代的催促！  （作者：馨月說財經）