想了解人工智慧進程，可以先閱讀：

李開復-『人工智慧來了』（AI來了）

2016年Alpha Go與真人對弈之後，人工智慧開始成為關注重點，

而金融投資領域，又是最快受到AI技術影響的一塊。

正如李開復在『人工智慧來了』（AI來了）一書所說：『人工智慧的風口已經到來。人工智慧將在許多領域被使用，而最快被使用的一定是『金融領域』。』

金融投資領域受到如此大的衝擊，其原因是：

1 數學本來就是演算法的強項，用人工智慧最有效的方法，遠遠勝過人類。

2 金融領域獲利金額龐大，值得砸大錢研發。

3 人工智慧學習速度快，沒有記憶力差的問題。

4 機器人不會有非理性的思考，不會有情感決策。人類思考及行為的不理性在2017年諾貝爾獎得主塞勒的新書『不當行為』裡，有很有趣且深刻的描述。

塞勒除了跟賽琳娜一起拍電影之外，也有自己的基金公司，網路上可以查詢到基金的10大持股

網站中有寫到其投資公司的投資準則：

https://www.fullerthaler.com/strategies

就是利用人類錯誤的決策及過度反應來選擇金融商品，非常有趣。

用人工智慧最有效的方法，在金融領域最大化地賺錢，魅力無窮！

 

當大數據，機器學習，AI投資大舉影響金融領域，我不斷思考的問題還是：

人類有哪些可以與AI投資相輔相成的地方呢？

當前有哪些困難可以藉由AI新技術來解決的呢？

又或是AI投資的重點在哪裡呢？

第一點，其實AI的優點跟人類的弱點剛好是互補的，

人類的跳躍思考跟不定向思維，為情所困，都是機器學習所沒有的。

第二點，目前經濟模型太巨大，超級電腦的出現其實可以解決人腦運算能力不足的問題。

第三點，其實，AI投資跟一般投資的重點其實是一樣的，

而投資的重點不在於工具及程式，而在於清楚的投資邏輯，能夠分清知與不知。能夠判別哪些數據是有用的，哪些數據則無關聯性，會比起數據的量，還是相對重要的，而這正是人類的專長。

例如：房地產投資領域上，物件離捷運站走路的距離是幾分鐘對租金的影響，

 

適合用AI（人工智慧）投資的特性：

1 有自己的投資準則，最好是特殊且有效的投資準則。

例如：用曼谷作為模型，推演出馬尼拉的都市發展。

用微軟或是google為模型，推演出facebook的股價發展。

2  能夠遵守投資準則操作。

塞勒很理性的研究人類做不到這一點，所以他利用此項推定來作為公司的投資準則。

 

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