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摘要： One of the things financial markets do really efficiently is to isolate whatever economics are in the system and to allocate them as assets and price risks.

摘要： Artificial intelligence is upending the financial management industry in spectacular ways. The majority of machine learning and deep learning solutions have focused on fundamental analysis of securities. However, deep learning and other artificial intelligence technologies will also change the future of technical analysis as well.

摘要： 簡介樸素貝葉斯並以此做為交易策略進行回測

摘要： AI 工程師薪水只有 9K 到 18K 台幣是怎麼回事？事實上他們不算是工程師，他們的工作是「標注」，教導 AI 做影像和聲音的辨識，這是個低技術門檻的工作，很像是工廠的作業員。雖然標注的技術低，但它卻是 AI 發展中重要的一環。通常 AI 新創的規模不大，沒有多餘的人力去做這類勞力密集的工作，因此會將此類工作外包，也讓中國誕生了這種新興的行業。

摘要： 人工智慧（AI）已經成為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，2018年底以來，不少國內基金業者摩拳擦掌，推出AI概念基金，法人分析，AI已經是「現在進行式」，無論是在對世界經濟的樣貌、社會進步和人類生活，都有極其深刻的影響，在三大利基加持下，新年伊始，投資人不妨考慮把握未來趨勢，卡位人工智慧的投資契機。

摘要： 面對數位化的潮流，發展金融科技（Fin Tech）已成為兆豐金(2886)旗下兆豐銀行轉型並提升競爭力的重要策略之一。繼行動理專APP服務後，兆豐銀再推出財富管理「智能領航Follow蜜」線上智能投資試算服務，民眾只要透過手機或是PC打開網頁，依照個人的投資屬性點選，就能推算預期報酬的金額，或者也可以用預期報酬來推算出原始的投資金額，兼顧風險管理，讓理財變得簡單又聰明。

摘要： 元大投信是國內資產管理業佼佼者，近年陸續在前中後台導入自動化流程，同時因應金融科技崛起，導入AI於投資管理，開啟投信2.0新時代。

摘要： Automated trading systems, also referred to as mechanical trading systems, algorithmic trading, automated trading or system trading, allow traders to establish specific rules for both trade entries and exits that, once programmed, can be automatically executed via a computer.

摘要： Technology has become an asset in finance: financial institutions are now evolving to technology companies rather than just staying occupied with just the financial aspect: besides the fact that technology brings about innovation the speeds and can help to gain a competitive advantage, the speed and frequency of financial transactions, together with the large data volumes, makes that financial institutions’ attention for technology has increased over the years and that technology has indeed become a main enabler in finance.

大家好，我是貓大！還記得上次和小咪討論的「進場信號」嗎？貓大透過將策略分成小策略、中策略、大策略的方式，再運用交易室的分層投票機制，來讓不同種類的策略彼此相互驗證來產生綜效，提高進場信號的準確度。大家有回想起來了嗎～？

大家好！本週貓大將繼續跟您一同探討人生中的大事：投資賺大錢的問題。
不知大家是否還有印象，在之前的文章中，貓大有用咪咪的故事跟大家說明過：在現今高頻交易的環境下，我們不能照搬以前的下單策略，因為市場變得更複雜了！除了高頻交易本身性質的變化之外，股票交易的電子化和全球化也讓即時市場訊息對股市價格有著更為直接和顯著的影響。

速度、速度，喵！

就如同上一篇專欄中貓大所說，在高頻交易的世界裡，最重要的一個特徵之一，就是 速度。除了增快連線速度，比別人更快的拿到分析資料外；加快策略分析速度，更快的算出市場趨勢，更是重中之重。如果分析趨勢的速度太慢，等到分析完成，下 單的時間點都過了，還談什麼獲利呢？沒有速度，即便策略判斷準確、百發百中，也是枉然。因為根本趕不上高頻交易世界中有如閃電般的趨勢變化。
然而，高頻交易不但每秒的資料吞吐量極大，分析時間的要求又極為嚴苛，究竟該如何在短至數十秒的時間裡，從紛亂龐雜的資料中找出不斷改變的市場趨勢呢？