1、虽然我们强调回报预测(由于其低信噪比和非平稳特性)对机器学习提出了一个特别困难的挑战，但也必须认识到，一些金融问题可以从机器学习中获益。与回报预测不同，投资者行为没有明显的趋势去消除这种可预测性，这使得机器学习可能更适合风险和交易成本建模。
2、与普通的对冲基金相比(对比Eurekahedge对冲基金指数)，虽然人工智能/机器学习对冲基金的收益率更加不稳定，但是其年化波动率却要比系统化趋势跟踪策略低得多。
3、原指一旦中了科举就扬名天下。后指一下子就出了名。
4、1979年1月23日，深圳市获批成立；1980年8月26日，第五届全国人大常委会第十五次会议通过《广东省经济特区条例》，深圳经济特区正式获批。
5、近年来，以人工智能驱动的新ETF纷纷推出，其中包括使用IBM著名WatsonAI的ETF。这些基金大多试图击败美国大盘股。但很难找到证据表明他们在这方面取得了成功。事实证明，人工智能想要战胜市场，可能和人类一样困难。
6、BeyondReturnPrediction
7、在上图中：假设观察结果是股票收益，两个“排序”变量是公司的市场权益(ME)和账面市值比(B/M)。首先根据公司规模对股票进行排序，形成几个在规模上最相似的组。然后在每个组中，股票进一步按B/M排序。树的最终“叶”只是由在这些特征上彼此最相似的一组股票组成，这些股票可以形成一个股票组合。树模型对“largevalue”股票的回报预测就是largevalue投资组合的平均回报。学术金融几十年来一直使用投资组合排序(Fama和French,1992)，而这本质上就是决策树的作用。
8、《Nature Methods》杂志上发表了一篇论文，概述了统计学和机器学习的不同。这个想法看起来可笑，但是却证明了在这一层次探讨的必要性。
9、其次，金融市场的信号预计会很低，而且将保持在低位。低信噪比并非市场的不幸巧合。相反，它是一种通过利润最大化和竞争这种简单的经济力量来确保并不断加强的特征。如果交易员有一些可靠的信息可以预测未来价格上涨，这是一个强烈的信号，他们就不会被动地依赖这些信息。他们开始进行交易。正是这种利用预测信息的行为推高了价格，从而从市场中吸收了一些可预测性。而他们不会在价格上涨一点点后就停止。他们会继续购买，直到用尽他们的信息，直到价格完全调整到他们的信息预测水平。通过利用信息进行以利润为导向的交易，投资者将可预测性降到最低。由于市场的可预测性已经体现在价格中，唯一能推动市场的是意料之外的消息——噪音。这个观点并不新鲜。也正是这个想法支撑着诺贝尔奖得主关于有效市场假说的研究(Fama，1970)。
10、在高盛之前，花旗已经做出了先例。花旗在2019年将从固收和股票交易两个部门进行裁员，其中股票部门至少裁员100人，占整个部门员工人数的10%。裁员主要是因为客户不活跃(低频交易)，叠加机器交易全面崛起。
11、抬起眼睛，看不见一个亲人。比喻单身在外，人地生疏。
12、拿着棋子，不知下哪一着才好。比喻犹豫不决，拿不定主意。
13、彭博也报道了这件事，在近两个小时的听证会上，议员们就人工智能领域的种族和性别偏见、对高技能技术工人的竞争，以及监管日益复杂、数据驱动的金融市场所面临的挑战，向专家提问。
14、在万众期待之中，这个举世瞩目的时刻终于到了。
15、十年积淀，厚积薄发。2017年，深圳新兴产业增加值合计9155亿元，比上年增长6%，占GDP的比重达到9%。
16、(a)someofthemostinterestingdatasetsareunstructured.Theycanalsobenon-numericalandnon-categorical,likenewsarticles,voicerecordingsorsatelliteimages;
17、通过来自CFA的人工智能报告中。基金经理在过去的12个月里，为了创建交易算法，使用的人工智能/机器学习技术：
18、第88届奥斯卡金像奖于2016年2月28日在好莱坞杜比剧院举行颁奖典礼，主持人由美国黑人喜剧演员克里斯·洛克担任。最佳影片颁给了电影《聚焦》；凭借《荒野猎人》，墨西哥导演亚利桑德罗·冈萨雷斯·伊纳里多蝉联最佳导演；莱昂纳多凭借《荒野猎人》获得最佳男主角，年度黑马布丽·拉尔森凭借《房间》再一次力压一众戏骨，斩获最佳女主角，最佳男配和女配分别由《间谍之桥》中的马克·里朗斯和《丹麦女孩》中的艾丽西卡·维坎德获得。小李子再度成为热门话题，有木有？
19、时间来到2008年，全球金融危机爆发，深圳高度外向型的经济模式面临着严峻挑战。
20、如同改革开放总设计师邓小平所言，贫穷不是社会主义。“摸着石头过河”的中国，走出了一条有别于西方世界的“中国道路”，使得中国走上了全球经济潮头。
21、但或许投资者根本就不应该把目标对准专注于人工智能基金。为什么不让人工智能直接管理我们的钱呢?
22、就这样，每一天，她第一个来公司，最后一个离开。她分秒必争，将别人随随便便丢掉的时间都花在了学习和工作上。
23、“Thereistremendoushypeandveryfewpeoplehaveatrackrecord···It’snothelpful.”
24、只要脚移动一下，就会影响两边的轻重。指处于重要地位，一举一动都足以影响全局。
25、除2011年和2014年之外，人工智能/机器学习对冲基金在其他年份的收益率都高于传统的CTA基金/管理期货策略，并且只有2014年度的收益率低于系统化趋势跟踪策略(短线能源期货交易为该策略的收益率带来了强劲的增长)。
26、投资机构为了获得超额收益，不断寻找新的市场阿尔法，但主动型基金在寻找市场阿尔法这个核心竞争力上的优势越来越弱：
27、ML的实现要依靠计算机科学和工程概念(如内核技巧、特性哈希)
28、来源丨21世纪经济报道(ID：jjbd21)
29、三是构建创新的支持体系，引发全国甚至是国际创新成果向深圳汇集。
30、2016年11月9日美国东部时间凌晨1:美国总统选举初步结果揭晓，共和党总统候选人唐纳德·特朗普战胜民主党候选人、前国务卿希拉里·克林顿赢得总统选举，将成为美国第四十五任总统。和英国公投一样，民众在事后也觉得结果有点儿不得了，抗议的、漫骂的、还有变着花样想办法的试图改变这个结果的。当然也有很多支持者，居然第二天就有很多民众加入志愿者的队伍到美墨边境修墙去了。
31、你觉得哪一种更加有可能成为未来主要的游戏规则以及价值观呢？
32、我们相信，《素书》拥有成就自己改变世界的力量，希望通过分享践行《素书》的感悟，让两千多年前的智慧之光重新闪亮！为国家、社会和人类的和谐、幸福及共同成就而努力！
33、机器学习在金融领域的应用有可能成为量化投资的下一个飞跃。在资产管理实践中，理解机器学习当前状态的两个关键点是至关重要的。首先，研究刚刚起步，许多重要问题尚待解决。利用机器学习在投资组合上的改善是渐进的，而不是革命性的。
34、“政府在里面扮演什么角色？就是搭建平台，提供公共服务，千万不要以为政府什么都能做，我们就是构建一个环境。”梁永生说。
35、这个项目一直被搁置到2014年，当时一位拥有数理博士学位的资深投资组合经理NickGranger决定是时候让它退出测试。他从自己管理的一个投资组合中拿出一小笔钱给人工智能系统，然后再拿出更多···。“它经受住了我们的一切考验”Granger说。
36、需要调整移民政策，允许更多在美国接受教育的专业人才毕业后留在美国。
37、从技术角度看，这一陈述是正确的，然而却并非令人满意且明确的答案。可以肯定的是，目的确实是机器学习与统计学之间的主要区别，但关于机器学习的精确预测与统计学的关系推断这一论断则没有什么意义，除非你精通这些概念。
38、这种“情况”其实是西方一直以来的文化属性造成的，也不是特朗普特有的。你说这种可以为了利益而撕烂一切协议的精神是不是会有副作用呢？答案是当然的。在强势的时候，大家都让着你，怕你的航空母舰，怕你的经济制裁，怕你不带我玩儿。可是代价是：你永远都不能有差错，不然等着看你热闹的人太多了；树敌太多。
39、超过三分之二的调查对象对不到5000万美元的资产使用人工智能/机器学习，这表明他们不愿在机器人上下大赌注。另一种可能性是，规模较小的基金能够更好地执行交易，而不会将技术和策略拱手让给竞争对手。
40、英文：to be the focus of world attention
41、根据(ManGroup网站的数据，规模52亿美元的AHLDimension基金自2014年以来一直在使用这种技术，在截至2017年6月的三年中，该基金的回报率接近15%。投资42亿美元的AHLAlpha和33亿美元的AHLDiversified在此期间分别增长了1%和6%。AHL也开始使用这些模型。这些模型也用于曼哈趋势替代基金。这四家基金都使用了一系列算法来赚钱。四个基金累计管理规模达127亿美元自2014年初以来，ManGroup管理的资产激增了约77%。自那以来，AHLDimension基金的资产已增长逾5倍。
42、我们常常听到与这一问题有关的一些模糊陈述：
43、在美国，与人工智能相关的ETF管理着大约60亿美元的规模，而美国的股票ETF管理着3万亿美元的规模。500倍！
44、2010年上海世界博览会，于2010年5月1日至10月31日期间，在上海市中心举行。184天里，190个国家、56个国际组织以及中外企业踊跃参展，200多万志愿者无私奉献，7308万参观者流连忘返。上海世博会正式参展方的自建馆，大约有40个国家和国际组织报名建设，其数量为历届之最。主题馆墙面入选中国世界记录协会世界上面积最大的生态绿墙，面积为5000平方米。
45、高盛交易部门技术联合负责人AdamKorn表示，未来几个月，高盛交易部门将招聘超过100名技术相关的职务的工程师。由于目前在劳动力市场上，显然没有足够的人知道如何编程，高盛计划在其在科技和金融行业的竞争对手那里“挖人”。据悉，大多数新职位将设在纽约和伦敦。
46、取程序员舍交易员，对于高盛以及其他华尔街大行来说，是一件“有益无害”的事情。首先，相比交易员，程序员的的成本低太多；而且算法交易不需要拿走他们产生的全部利润的10%；况且，交易员所做的交易决策不仅可能不会有回报，而且还会受到监管的惩罚。
47、人工智能/机器学习对冲基金五年、三年和两年的年化收益率分别为35%、57%和56%，高于传统的量化对冲基金和普通的全球对冲基金。
48、案：古时有脚的托盘。送饭时把托盘举得跟眉毛一样高。后形容夫妻互相尊敬。
49、PointsofSignificance:Statisticsversusmachinelearning
50、Thebadnewsisthatthesedatasetsarebeyondthegraspofeconometrics,andposemultiplechallengestothestudyofeconomics.Tocitejustafew:
51、这一观点带给我们的启示是，数据的内涵与外延在不断变化，分析人员的思维不能停留在传统数据的舒适圈中，必须与时俱进，保持开放。而目前，我们的时代也许正处于这一轮变革浪潮的高潮。
52、下载：https://www.mathinvestor.org/resources/MLDP-20191206-House-vpdf
53、再我们2019年分析的结果，越来越不好了！
54、老师，这个光彩夺目的名称，将像一颗灿烂的明星，永远高悬在我们的胸中。
55、美银美林研报也曾表示，3年之后，被动投资管理的资产规模将全面超过主动投资，交易员在华尔街也会变得更加“稀有”。
56、从2013年7月11日海牙仲裁庭第一次会议，到2016年7月12日仲裁庭作出裁定，南海仲裁案持续了整整三年的时间。虽然仲裁结果支持了菲方的请求，然而我国人民呵呵一笑，并不理会，我们自己的领土你在这里瞎逼逼就能抢走？开玩笑！中华人民共和国外交部郑重声明，该裁决是无效的，没有拘束力，中国不接受、不承认。菲方新上台的总统杜特尔特还算聪明，深知合作才能共赢，对抗是没有好果子吃的。
57、1979年，深圳蛇口轰然响起填海建港的开山炮，这也被后来者誉为“中国改革开放第一炮”。
58、RobotsonWallStreet:TheImpactofAIonCapitalMarketsandJobsintheFinancialServicesIndustry.
59、上世纪90年代中后期，银行普遍还对民营企业惜贷，深圳市不止一次主动牵线，鼓励银行向民营科技企业“敞开大门”。1996年7月5日的《深圳特区报》上刊载了一则消息《华为年内获5亿贷款》，报道了7月3日举行的华为获得深圳银行界“巨额”贷款意向签字仪式。