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被人工智能操控的金融業
為了解決當沖手續費計算機 的問題,作者(日)櫻井豐 這樣論述:
”一本人工智能如何影響金融業的經濟普及讀物。區塊連、FinTech、人工智能的巨大浪潮已成功席卷了整個金融領域,全球金融業即將面臨前所未有的挑戰和危機,人工智能對未來金融業將產生什麼樣的影響?《被人工智能操控的金融業》一書將為你全面揭開人工智能與金融業界的「台前幕后故事」,透徹講述科技究竟為我們的經濟帶來了怎樣的深遠影響,而我們的生活又將發生怎樣的改變。最近,IBM和谷歌的人工智能研究人員,不斷地被對沖基金公司所挖角,其中具有代表性就是美國的對沖基金公司橋水聯合基金和文藝復興科技。這些研究人員充分利用先進的人工智能技術,開發了「貿易機器人」——這一擁有超乎常人想象的大數據分析能力以及高頻交易能
力的「人力資源」,他們計划以此作為「戰略王牌」在這場金融科技革命中獲得更大的市場份額。由此可見,隨着人工智能技術的急速發展,這一技術將迅速且大規模地去霸占金融領域的雇佣資源。因此有不少相關專家表示擔心:「長此以往世界的兩極分化只會越發嚴重,而一種令人恐怖的經濟形勢也即將呈現——強的科技只掌握在極少數人的手里,而財富則會流向固定的幾家對沖基金公司的腰包里……」如同雷曼事件級別的股價暴跌瞬間引發的閃電崩盤,相繼從IBM及谷歌公司挖走人工智能技術人才的對沖基金公司,今后10年間發達國家將削減30%~80%的銀行分支機構……當前,金融舞台的幕后究竟發生了什麼?如果超級對沖基金公司雇用了AI研究者,擁有
了Deep Mind公司那般的超強技術,其他人只能眼睜睜地看着利益不斷地被它們吸走……”櫻井豐(YUTAKASAKURAI)金融市場、金融產品及金融技術專家。1986年畢業於早稻田大學理工學院數學專業,進入東京銀行(現三菱東京UFJ銀行)工作。2000年加入索尼公司網絡銀行籌建小組,擔任過索尼銀行執行董事、市場管理部部長等職位,自2010年起任Research & Pricing Technology(RPTech)公司董事長。櫻井豐入行以來一直從事金融市場中各類金融產品的交易、資產管理等業務,非常熟悉金融市場的現狀、理論以及所采用的技術。主要著作有《數理金融的歷史》(日本金融財政事情研究會出
版)。自2017年擔任日本AI金融應用研究所所長。 序/姚前前言第1章 金融與技術的台前幕后1金融科技的光與影3美國、英國開創的金融科技熱潮4從根本上改變金融面貌的商業模式登場5迅猛進步的人工智能7谷歌子公司的最新人工智能擊敗圍棋高手9不知道為什麼其成效這麼好11……傳說中的對沖基金公司14金融市場中的機器人交易員15金融機器人化落后的日本16金融機器人化會發展到什麼程度17第2章 機器人交易員充斥金融市場19閃電崩盤21什麼是算法交易23「罪犯」是超高速機器人交易員24《快閃小子》中描繪的搶市26超高速機器人交易員的交易策略28成為造市商是超高速機器人交易員的主要策略29
以令人難以置信的勝率為豪的超高速交易公司31外匯市場也充斥着超高速機器人交易員32算法交易的老牌公司34知名對沖基公司正式參與造市商業務35雷曼沖擊改變金融業37金融機構不再是市場主角38第3章 目前,對沖基金公司正在考慮什麼41貪婪追求盈利的對沖基金公司43對沖基金公司的投資策略44LTCM的嘗試與失敗45不依賴人類經驗和直覺的量化基金之興盛47蒙着神秘面紗的傳說中的對沖基金公司——文藝復興基金公司50數學、物理、計算機專家解析市場模型51世界對沖基金大鱷橋水公司53橋水公司獨特的文化55從IBM挖走「沃森」開發者56運用大數據和人工智能快速成長的Two Sigma基金58嘗試運用人工智能進
行長期資產管理的基金59成效差異懸殊的技術獨占所帶來的風險61第4章 資產管理中人類無法戰勝機器人63智能投顧時代悄然來臨65日本與美國的個人資產管理差異66智能投顧決定資產分配68Betterment公司的商業模式69資產組合模型的結構71陸續進軍智能投顧業務的投資界大鱷72人工智能的活用成為競爭的關鍵74被稱作「聰明貝塔策略」的自動管理盛行75尋求大數據帶來的追加性溢價77人類資產管理者及投資顧問還能發揮的作用78證券公司的存在受到威脅79第5章 改變世界的人工智能的進化81破譯德軍「恩尼格碼」的「傳奇」83判斷機器思考能力的圖靈測試85自達特茅斯會議后興起的人工智能熱潮87金融業內專家系
統的運用89在股票交易和資產管理領域嘗試使用人工智能91開始發揮威力並被重新審視的貝葉斯定理93機器學習——自行學習的人工智能95將棋軟件引進機器學習后98大數據和統計性機器學習的威力100深度學習——差異懸殊的學習102DeepMind公司的深度強化學習103實力與業余高段者持平的圍棋軟件106阿爾法狗的沖擊107人工智能將在金融市場發揮巨大威力109比特幣背后的區塊鏈技術111第6章 被機器人搶走的金融工作113被機器人化的工作115近半數職業將會被機器人奪走的可能性大於90%116金融業中多數非單純性勞動都是機器人化的對象118行情分析和信用風險評估基本上都采用數字模型分析120大數據時
代可進行個人行為模式分析122零售金融的大數據分析競爭開始123美國、英國的銀行正式開始削減分支機構數量124被機器人化風險較高的保險和證券營銷工作125留給人類的工作是什麼126國際清算銀行已關注大數據的洞察力128第7章 要麼適應,要麼准備被替代131日本的金融科技大多停留在提供便捷功能上133對幕后世界所知甚少的日本134保駕護航體制時代形成的官僚性企業文化135對外部環境變化感覺遲鈍的縱向型組織137重視經驗與直覺的交易模式138只追求眼前手續費的證券公司139被制度保護至今的人壽保險公司14020世紀末設立的網絡銀行、網絡證券公司的煩惱142數字性作戰中極其落后的日本金融業143對人
形機器人戀戀不舍,對非人形機器人卻漠不關心145缺乏數字性感覺的日本金融高層146第8章 人工智能與未來金融149有必要修正對人工智能的認識151現在不擅長的事不一定永遠不擅長152經濟與金融理論教科書被大幅改寫的可能性152智能交易只是時間問題154破壞性技術獨占風險令人擔憂156未來的金融業有兩個劇本157金融業終將迎來被顛覆的一天158日本肩負的職責160后記162
基於多重串流長短期記憶神經網路運用於台灣指數期貨交易之研究
為了解決當沖手續費計算機 的問題,作者游雯仲 這樣論述:
本論文提出一個以多重串流長短期記憶神經網路運用於臺灣指數期貨交易的交易模型,測試期間為2014年至2019年,透過每年更新神經網路權重,多次重新訓練驗證模型,驗證所提出之多重串流長短期記憶神經網路模型於多頭及空頭市場投資成效。研究結果顯示,基於組合式分類器設計之多重串流長短期記憶神經網路,可學習資料中不同的分類特性,因此,在包含手續費與滑價的情況下,最大回撤(Maximum Drawdown)以及夏普指數(Sharp Rate)皆優於卷積神經網路以及單層長短期記憶神經網路模型。
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#22.當沖手續費計算 - KitaKompeten
當沖手續費計算. 當沖交易成本怎麼算證交稅手續費假設買進一張股票股價50 元並以51 元賣出假設券商手續費5 折若股票當沖手續費6 折時0 62. 此時只要當月當沖交易量達到 ... 於 202.157.176.18 -
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如何計算股票手續費、證交稅? 台積電, 買進, 賣出. 張數, 1, 1. 股價, 600, 610. 總金額 ... Q: 當沖手續費是多少? A: 券商手續費0.1425%*2+證交稅0.15%=0.435%。當沖 ... 於 www.money101.com.tw -
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