你有没有发现近半年来？投资者们已经开始醒了，真的醒了，不再像以往那么天真了！
曾上了一档又一档，当当新花样，韭菜也当怕了，说的再好的项目，都不再愿意把本钱投到别人的口袋里了！！！
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你还愿意把Q打给别人或者机构么？
我们来想象一种场景：
假如有人做了两道菜，让大家去评价这两道菜，哪道菜对我们来说更有营养。通常，大家可能会通过“看”两道菜里的食材种类和数量或者基于知识经验，来作出评价。
而如果我们通过数学模型统计工具，对两道菜里的成分进行数据分析和计算，来得出结论，这就叫做「量化」。
同样的，我们利用计算机技术，通过建模分析、优化参数等手段，从历史金融数据中挖掘出影响投资的指标，使用程序进行自动交易来获得“超额”的收益，这种投资方法就叫做量化交易。
通过量化交易，投资者极大地减少因为主观地“经验性”判断和“情绪化”地冲动作出非理性地投资决策；同时因为计算机出色的计算能力，投资者也能更快地找到投资的“规律”。
说起AI在量化交易中的应用，我们不妨拿股票举例。
作为一名投资者，我们投资获得的收益主要有两种：一种是Alpha收益，另一种是Beta收益。
这两种收益有什么区别呢？
简单来说：Beta收益是由大盘整体的变化带来的收益，而 Alpha收益则是受多种因素影响的收益。所以相对来讲，想要获得Alpha收益，则需要考虑的更多，因此也更难获取。
那么如何才能获得更多的Alpha收益呢？
这里我们要提到一个叫做“因子”的概念。拿上文中选菜的例子来说，每道菜里的“蛋白质含量”、“维生素含量”就是因子。在股市中，对各种因子的组合制定不同的策略，再执行这些策略，就能获得更多的Alpha收益。
今年来大部分的股票因子都无法带来正的收益率。然而，在量化交易中，我们做不好的，人工智能却能替我们做好。
利用 AI技术，我们可以处理传统意义上无法量化的数据，通过使用不同的算法，计算机可以选择并执行不同的投资策略
目前，国内各大券商的量化岗位，在招聘时均会明确要求应聘者有计算机或人工智能等相关领域背景。
从学历来看，量化分析师的岗位以本科学历为主，硕士为辅，充分说明了量化在业界的发展比学术界领先，在这种黄金时期，入门AI量化时不可待。
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