※ 引述《nicefl2001 (@keissendo)》之銘言：
: 透過 AI的深度與機器學習能力，
: 使其能夠自動適應市場條件，不斷更新、優化交易策略、進行再平衡。
: AI在投資組合管理方面也展現出卓越的能力，
: 通過精准地管理和適當地調整投資組合，實現最佳的多元化和風險控制。
: 目前華爾街許多大型投資機構、對沖基金、法人投行都已經全面導入AI Fintech
: 演算法程式交易
這邊提到的AI演算法量化交易，
和大家過去所認知的 "自動化程式交易" 是不一樣的概念
AI演算法量化交易 (Quantitative and Algorithmic Trading，簡稱 QAT)
主要是華爾街如美林、高盛、大小摩等那幫大型機構投行
以及中大型像黑石、橋水、文藝復興等對沖基金所使用
AI QAT演算法量化交易，依賴於複雜的數學或統計學模型，
結合類似 Bloomberg Terminal 的雲端大數據來進行大資料分析。
其核心在於通過模型去挖掘歷史資料中的規律，並基於這些規律做出投資決策。
透過Machine/Deep Learning使得QAT具有更強的資料處理能力和策略優化空間。
能隨市場變化進行投資組合調整與再平衡
另一種一般人以為的"AI"則是傳統的自動化程式交易
使用類似 Multichart/TradeStation/MT5這類下單交易軟體
來按照使用者寫好的策略進行自動下單交易
不同於 AI QAT 能夠通過機器學習等技術自我優化策略，
可以不斷地從歷史資料中學習並調整策略，
以提高交易的盈利性和風險控制能力。
而傳統程式交易的策略優化與調整
則需要使用者手動進行，
軟體本身不具備自我學習和調整的能力。
近年來，AI QAT在華爾街已經被大量用來取代傳統交易員的許多問題，
並最大限度地減少人類情緒干擾。
1. 你會害怕追高被套牢，或者在面對股票下跌時感到焦慮，
你會因為這些情緒而猶豫不決，不知道何時進場或退場。
但AI不會
2. 當持股開始下跌時，你可能會感到緊張和焦慮，不知道該繼續等解套，
還是該果斷止損。但AI不會
3. 當你因為缺乏耐心而太早賣出股票，之後看著股價漲上去卻不敢追，
或是因為太貪心而錯過了出場時間，最後抱上抱下，
紙上富貴一場，甚至從賺錢抱到變賠錢，但AI不會
4. 面對海量的新聞、經濟數據和消息，你可能會感到迷茫和不知所措，
不知道這些資訊是真是假，但AI能透過語言模型、大數據和演算法分析
利用這些短線消息和市場情緒，來收割那些炒短線的散戶籌碼
5. 過去能賺錢的策略，並不代表在未來也能持續穩定獲利，
你的策略需要自己手動調整，但AI (QAT) 會自動進行最佳化
剩下的體力、精神狀態、資控風控、紀律、耐心、策略執行力
交易成本、交易速度等等的就更別說了....
軟體程式交易和AI演算法量化交易，真的是不同等級的東西
不要拿來相提並論