中国证监会指定创业板信息披露网站　　中国证监会指定披露上市公司信息报纸　　中国银监会指定披露信托信息报纸　　中国保监会指定披露保险信息报纸　　证券日报官方网站
张旭阳：人工智能将对资管行业产生深远影响
文章来源：中国资本证劵网&&更新时间：
&&&&我今天演讲的题目是&百万亿资管时代的道路选择&，百万亿确实是一个令人很振奋的数字。回归本源，去除资本泡沫，今年上半年银行资产规模达到28万亿，保险资产规模14万亿，信托17万亿，证监会所管理的公募基金私募基金私募及专户大数36万亿，我们有一个90多万亿的资管规模。有一部分是通道业务，刨除这部分就是60万亿，中国的GDP规模60万亿人民币，比去年的年底增长13万亿，远远高于同期的存款规模。分析大资管的背后，这里面并不是真正资管行业的东西。一个金融机构的核心作用在于风险资产的形成、定价和处置。在银行为核心的融资体系风险是被管理的，储户不存在技术风险只承担银行的信用风险，在以市场为主导的为核心的体系当中封三应该是分散的，通过投资银行把非标资产的风险变成可交易可估值的标准化产品风险，通过资产管理行业，通过资产管理行业的组合管理、主动管理，把一个单一风险变成组合风险。再通过所谓的财富管理行业，把一个组合风险变成跟投资者风险相关、生命周期相关的配置风险。通过不同的专业机构，最终把我们一个技术资产风险在全授权里面分散，这才实现所谓的直接融资体现下的融资模式。很多大资管行业背后存在着嫌贫爱富，很多资管行业的资金来源并不是传统的投资者，而可能是同业资金，没有摆脱影子银行的情况下，我们并没有改变资管行业的治理结构，没有改变中国经济的本质。在大资管行业发展过程中，通过产品模式的改变，我们管理能力的改变，监管的统一，使得我们资管行业真正回归到代客理财的本原，把一些泡沫的东西去掉。我们估计，尽管现在有接近百万亿的规模，未来几年的发展去除泡沫之后到2020年大资管行业规模250万亿左右。&&&&资管行业的发展会有几个变化，中国资管行业还面临模式之变、技术之变、投向之变、体制之变和参与之变。所谓模式之变，随着我们的信息越来越透明，技术的革命我们会看到传统的财富管理行业、资管行业和投资银行的边界越来越淡化，资管投行的概念，我们会看到传统做财富管理的财富做资管，市场波动情况下，在信息越来越透明的情况下，作为一个资管机构如何获得比市场表现平均更好的收益，这个就要求我们要与实体经济结合更紧密一些。传统金融机构更多关注企业资产负债表的右方，做贷款做股票发债，新的阶段我们需要从右方向左方转，关注企业的资产。上一轮嘉宾访谈当中谈到，通过资产证券化，通过产业基金通过并购，帮助企业通过资产证券化盘活存量资产，通过产业投资基金通过并购帮助企业引入高效资产盘活低效资产，LE才能提升。资管用资产配置的理念帮助企业全生命周期管理。&&&&资产管理投向发生很大变化，传统可以看到资产管理行业在做投资策略分析当中有六个方向，我们把投资者分为两类，一类中性投资者，更多在二级市场进行投资，他们做什么事情？投资，你相信市场是有效的话可能做纸质投资，用杠杆用衍生品的话，我们会衍生出结构化产品、对冲基金，把我们的投资视角放得更稳一些，我们会在并购方面在PE方面积极主动策略，在股票投资在二级市场用脚投票，觉得这个股票不行把它卖掉。这种模式作为买方你有时候很难对抗企业的风险，通过并购做并购基金，进入到企业董事会，在企业董事会用手投票。这是为什么险资要选好，作为一个概念投资者向主动投资者转型。这是企业资管行业的模式之变。&&&&第二，技术之变。人工智能对资管行业的影响，人工智能这个概念1956年提出来的，1950年图灵测试，人工智能概念经历了很多低谷，2012年之后人工智能获得更快的发展。人工智能背后有三方面的支撑点，算法，过去算法主要是逻辑回归，60年代、70年代、90年代我们的算法有了神经网络，算法越来越先进，从因果到了相关性分析。第二，计算能力，从CPU到GPU到TPU，更关键是所谓的大数据，2012年是移动互联网元年，我们现在PC互联网数据积累是有限的，移动互联网时代数据积累比过去几年十几年的数据要快，每天在百度上进行搜索人群60亿人次，每天在百度上进行定位是300亿次，这些大数据为我们所谓人工智能的能力提升提高很大的基础。今年的AlphaGO，深蓝是在97年，我们向AlphaGO输入了16万种盘的棋局，三千万的步法，借助1.8万台服务器，AlphaGO每天在做近百万盘的自我对弈，所以才有AlphaGO最终战胜李世石，在这种过程中人工智能获得很大发展。人工智能到目前为止的突破，图象识别、声音识别、自然语音接近、人物画像以及辅助决策，这些人工智能突破在金融方面会有身份识别、安全防护、智能获客、电话投资、职能投顾和大数据风控，跟资管相关的就是通过刚才说的智能投顾、电话投资改变对大资管判断的有效性，可以改善我们对不同提取类别比如股票、债券、量化投资的类别投资绩效，能拓展我们的可投资资产半径。&&&&现在的消费金融信贷，在公共市场发布的资金有110亿，很多的消费金融技术资产投资者不了解，通过大数据风控使我们更好精确评价，对更多的资产进行挖掘。举一个简单的例子，通过百度地图来监控北京市人口分布，我们叫北京的一天，像肺一样，人白天在市内晚上出去，可以看一个地区也可以看一个商圈，还可以看一条高速公路，可以看煤矿，可以看一家加工厂，判断地区、行业甚至国家的景气度，为我们做决策做很好的支持。&&&&人工智能在发展，虽然很好但是没有足够好，在投资领域不是围棋，围棋是完全信息，围棋是可控。投资是开放式环境，不完全信息，而且投资环境当中很重要的是人的非理性，需要人工智能不仅对自然语音理解对现有的数据理解，还要理解只可意会不可言传的东西，意中有意中无的东西，需要进一步的发展。今年11月份推出可微分的视频计算机，新的计算神经网络技术，据说可以有短期记忆。我相信，随着人工智能的发展，在资管行业方面对我们的技术帮助更大一些。资产管理行业是技术、艺术与哲学的结合，最终我们要解决什么问题？需要给大众投资者提供更加平等、透明、便捷的投资管理服务。过去30年中国财富的积累是快速的，但是在中国财富积累过程中财富分化的差距越来越大，我们希望通过所谓智能投顾，通过新的算法能够为小中产白领投资者更好的投资理财服务，不仅在投资服务边界上，在投资服务效率上提升，因为机器是不会疲倦的，对风险的监控是每时每刻的。我们希望能够借助技术的力量推动大众投资者服务，这是技术力量带给我们的。&&&&谢谢大家！
新闻热搜词
进一步加强保险资金股票&&基于大数据的人工智能：证券投资领域的下一个变革 _ 东方财富网()
基于大数据的人工智能：证券投资领域的下一个变革
东方财富网APP
方便，快捷
手机查看财经快讯
专业，丰富
一手掌握市场脉搏
手机上阅读文章
　　随着证券市场的不断发展，越来越多的投资机构开始运用基于大数据的人工智能技术来从事证券投资分析研究与交易。金融市场大数据获取的便利性也使得这一技术迅速渗透到证券投资的各个领域。人工智能技术在证券投资领域的应用正成为下一个互联网金融的热点。由此而产生的全新的 、交易模式将会给监管层带来诸多挑战。　　证券投资智能代理方兴未艾　　2005年上映的美国电影《绝密飞行》讲述了美国海军加载在一部球形量子计算机中的人工智能“艾迪”的故事。日，美国海军的X-47B无人战斗飞行器从“乔治布什”号航空母舰成功进行了飞行测试。不到8年时间，人工智能技术的应用从好莱坞电影逐渐变成现实，最新的例子如谷歌研发的无人驾驶汽车。事实上，基于大数据的人工智能在过去的十几年时间里得到了极大的发展，积累了大量的技术、分析方法以及应用实例。　　人工智能(AI，Articial Intelligence)定义为从环境中接收感知信息并执行行动的智能代理(IA，Intellgent Agent)。从外部看，每个这样的智能代理都实现了一个把感知序列映射到行动的函数集，这些函数集从外部反映了智能代理的特性。从内部看，智能代理函数集是通过运行在自身结构上的智能代理程序实现的。　　目前很多投资机构开始运用基于大数据的智能代理进行证券投资。虽然智能代理也是由程序实现的，但它构建了学习机制以及建立在其上的知识库，因此，具备了一定的学习、推理以及进行决策的能力。　　资本市场本身的特性，使得证券投资智能代理面临非常复杂的任务环境，其特征表现为部分可观察、随机的、延续式的、动态的、连续的和多代理人的。交易所高频行情数据以大概每分钟6MB的速度更新，数据的增长速度是惊人的。计算1天的所有状态估计的计算量超过10的100次方(目前可观测到的全部宇宙的原子的数目小于10的80次方)。因此，设计一个能够应对全部任务环境的智能代理几乎是不可能的。目前通常的做法是给定一个具体的任务环境，然后设计开发智能代理。　　由于早期的计算能力和数据有限，设计开发者的视野和认知受限，设计开发出来的证券投资智能代理大部分是简单复制某些已知的投资策略。只是由于计算机处理的效率和没有人为因素影响，使得其能够获得比人操作更好的表现。目前很多高频交易、量化交易都属于此类形式。此类智能代理没有“贡献”新的认知。　　证券投资领域将出现革命性变革　　随着近几年大数据技术的广泛应用，智能代理的任务环境扩展到了更宽、更深的领域。机器学习技术的大规模应用，使得智能代理具备了超越其设计开发者的认知和视野的能力：智能代理可以“贡献”新的认知。证券投资领域因此将会产生革命性的变革。　　首先是投资策略生产的变革。传统的投资策略生产模式将被颠覆，大部分分析师的工作都可以被智能代理取代，而且可能做得更好。其次，投资策略的生产从“确定的模型”向“随机的效用”转变。“确定的模型”是确定的事件发生时，通过模型计算，求解最优的配置资产的方案。“随机的效用”是依据效用函数对发生的随机事件进行反应，求解最优效用资产配置方案。机器学习的强大挖掘能力，结合大数据，将会产生更多以往无法通过经验和理论推导出来的新认知，成为新的投资策略持续生产的源泉。而且由于速度的提高，使得投资策略的生产时间从以往的短则几天、长则几个月，缩短到可以以秒、分钟来衡量。完全个性化的、实时的投资策略生产成为可能，每个投资者都可以按照其需求定制个性化的投资策略。投资策略本身而不是某个证券，成为可以买卖的“产品”。这里的投资策略指的是满足某些特定指标，具备完整操作逻辑的智能代理程序。　　其次是交易的变革。智能代理能够以更快的速度、更高的精度和更敏捷的反应执行交易。“手工下单”的时代将逐渐成为历史。一个智能代理交易程序能够轻易地同时跟踪几百只不同的证券，同时还能通过实时观察申报单的态势、高频交易数据，拟订最优交易指令，并准确无误地执行。跨市场、跨品种的交易将能够很轻松地实现，以往“人眼盯盘、手工下单、人工查询”的交易模式将被彻底改变。投资人可以委托自己专属的“交易 ”帮助自己完成所有这些事项，他需做的事情就是给此“交易机器人”装载某个投资策略。　　最后是行业结构的变革。随着证券投资人工智能代理设计开发的普遍性、复杂性的提高，将衍生出新的业态。比如，专门用不同测度方法对信息进行量化，并发布给特定智能代理程序的信号服务提供商；专门进行投资策略设计开发的工作室、供应商；为投资人提供智能交易代理服务的交易服务商；提供大数据服务的专业和通用的数据服务商等。随着人工智能技术不断深入各个领域，以往看似毫不相干的领域(比如“微博 ”、贴吧与股票相关性、某只股票的股民的大数据等等)也会被重新考量，证券投资的生态圈将在广度和深度上扩展。证券投资行业将涌现出大量基于“要素”的新型业态，提供更细分、更多维度和层次的服务。　　资本市场的维度以及时间尺度构成了一个非常浩瀚的“交易机会空间”，那些认为当所有投资人都采用某种人工智能代理进行交易，可能会导致“同质性”的担忧是没有依据的。如果把一个交易机会比作“一条鱼”，“交易机会空间”比作里的所有鱼，智能代理比作捕鱼者，那么的确会在某个时间段，出于“效用”原则，所有的捕鱼者都聚集到某个区域捕鱼。这样的现象发生的根本原因不是“交易机会空间”的问题，而是捕鱼者内生的因素。真正的挑战不在于能否捕到鱼，而是可否在给定的时间和地点捕捉到鱼。　　基于大数据的人工智能的应用可以显著提高资本市场的深度和宽度。基于“效用”决策的智能代理，会不断在整个“交易机会空间”中以人工操作无法想像的速度、效率和海量计算积极地搜索和学习，捕捉任何可能的交易机会。由于各自的独立性以及路径的差异，反过来会极大地拓展资本市场的多层次特性。　　智能代理的监管难题　　在当前的监管法律法规中，被监管的主体主要是法人和自然人。人工智能技术的发展，使证券投资账户的所有者与经营者发生了本质变化。无论什么形式的证券投资账户(个人、法人、非法人机构以及各种SPV)，如果采用了人工智能代理，由于可以做到完全的“无人驾驶”，那么此账户的实际控制人将发生改变。对于单一所有者主体的账户，监管还可以采用穿透原则，最终追溯到其单一所有者身上。但对于所有权为集合主体的账户，采用穿透原则就很难追溯到某个主体，因为实际控制人不是某个主体，而是智能代理。可以设想，一只基金由众多投资人出资成立，投资人大会同意基金的投资决策不再像以往那样聘请一个基金经理或投资顾问负责，而是由某个满足其要求的智能代理履行，而这个智能代理是某个服务商提供的。这样的场景下，监管面临的挑战是复杂的：投资人认为账户不是他们中的任何一人操作的，实际控制人不是他们；智能代理服务商只提供了智能代理“产品”，并没有实际控制账户。这个时候，监管部门就不得不面对如何监管既不是自然人也不是法人的“智能代理”的问题。　　智能代理的行为完全可以自主进行，如何监管其可能产生的违法违规行为成为一个新的课题。比如，大量投资人雇佣同一个表现优异的智能代理，管理其自身账户的投资。由于同一个智能代理的操作逻辑相似，那么这些账户虽然法律上是各自独立的、无关联的，但其实际操作可能表现为“一致行动人”的现象。　　虽然智能代理的交易逻辑可以设定合规审核的内控程序，但对于其行为监管的边界以及如果追溯该智能代理行为的责任主体，目前的监管框架还没有涉及。“实质大于形式”的监管原则运用于对智能代理的监管，可能引起混淆。　　虽然智能代理本身也是由人设计开发的，但当其被雇运行时，其行为与设计开发人员完全无关，而仅仅与市场和其自身内在的学习、决策机制有关，由此而产生的行为无法追溯到某个具体的人身上。如果某个设计开发人员，设计出一个恶意的智能代理，并被某些集合性质的基金采纳，就可能导致某只股票价格的异常波动。对于这样的行为，现有监管体系对责任主体的界定将十分困难。　　应建立注册备案和源代码公证制度　　首先，建立证券投资智能代理注册备案制度。对于在实际使用过程中，完全不需要人工干预的智能代理，其设计开发者和使用者都需要注册备案，被监管主体确定为使用者。对于集合性质的投资主体使用此类智能代理，必须约定至少一个自然人或法人作为被监管主体，对其行为承担责任。与此同时，对于采取同一智能代理的使用者，豁免其“一致行动人”和其他关联交易的行为判决。　　其次，建立证券投资智能代理源代码公证制度。为了有效防范恶意智能代理扰乱市场、破坏正常的市场秩序，对证券投资智能代理源代码建立公证制度。通过第三方的公证机构的审核，确保智能代理不存在恶意和蓄意破坏市场的情况发生，由第三方的合法合规性审核，建立对智能代理行为的预防机制。　　最后，构建适应普惠金融服务的监管框架。未来，对于基于大数据的证券投资智能代理，将主要以普惠金融服务的视角进行引导和大力支持，使更广大的散户投资人可以享受技术进步带来的红利，获得更好的服务。因此，需要营造良好的创新政策环境和包容性的监管文化。
(责任编辑：DF143)
[热门]&&&[关注]&&&
举报原因：
人身攻击　
侵权（诽谤、抄袭、冒用等）
举报邮箱：
举报成功！
请下载东方财富产品，查看实时行情和更多数据
网友点击排行
郑重声明：东方财富网发布此信息目的在于传播更多信息，与本网站立场无关。东方财富网不保证该信息（包括但不限于文字、数据及图表）全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性、有效性、及时性、原创性等。相关信息并未经过本网站证实，不对您构成任何投资建议，据此操作，风险自担。
扫一扫下载APP
东方财富产品
关注东方财富
天天基金网
扫一扫下载APP
关注天天基金证券投资人工智能——人工智能时代的财富管理变革_上海新金融研究院
研究院概况
研究院动态
研究院公告
您的位置&&>>>>
证券投资人工智能——人工智能时代的财富管理变革
发布： 14:19&&&&浏览：次
证券投资人工智能&&人工智能时代的财富管理变革
中国经济出版社
　　中国的金融发展史就是一部&新金融&的历史，金融业的版图无时无刻不在演变、重塑。不断革新的金融工具、运行机制和参与主体塑造了不断变化的金融业态和格局。理念与技术的创新在推动金融结构演进、金融改革深化的同时，也为整个金融业的发展带来了机遇与挑战。
　　&新金融书系&是由上海新金融研究院（Shanghai Finance Institute, SFI）创设的书系，立足于创新的理念、前瞻的视角，追踪新金融发展足迹，探索金融发展新趋势，求解金融发展新问题，力图打造高端、权威、新锐的书系品牌，传递思想，启迪新知。
　　上海新金融研究院是一家非官方、非营利性的专业智库，致力于新金融领域的政策研究。研究院成立于日，由中国金融四十人论坛（China Finance 40 Forum，CF40）举办，与上海市黄浦区人民政府战略合作。研究院的宗旨是：探索国际金融发展新趋势，求解国内金融发展新问题，支持上海国际金融中心建设。
　　上海新金融研究院努力提供一流的研究产品和高层次、有实效的研讨活动，包括举办闭门研讨会、上海新金融年会、互联网金融外滩峰会，开展课题研究，出版《新金融评论》、新金融书系等。
　　&中国金融四十人论坛&是一家非官方、非营利性的专业智库，专注于经济金融领域的政策研究。论坛由40位40岁上下的金融精锐组成，即&40&40俱乐部&。本智库的宗旨是：以前瞻视野和探索精神，致力于夯实金融学术基础，研究金融领域前沿课题，推动中国金融业改革与发展。
理解人工智能
01 洞悉智能思维的奥秘
什么是人工智能
人工智能的主要学派
智能思维的重要进化分支
02 旧脑与新脑
比人脑更缜密的机器学习
人工智能的主要算法
机器学习与人工神经网络
深度学习：从人工智能概念到人工智能的实现
03 登上能力层级的顶端
人工智能的应用领域
超人工智能时代对人类社会的考验
从人机对弈到智能化资产配置
资产配置方法与瞬变的世界
01 新时代的中国证券市场
中国证券市场&成长史&
中国资产市场证券化加速
资本市场对计算量的需求激增
02 资产配置的工具和概念
现代投资组合理论和有效市场理论
现代投资组合理论的意义与缺陷
存在多空组合时的马柯维茨模型
03 个人投资者行为
个人投资者的行为特征
个人投资者资产配置的决定因素
个人投资者资产配置的困境
保护中小投资者利益的必要性
04 有限的策略与瞬息万变的世界
投资者资产配置的需求
投资组合数量奇点的到来
传统分析方法的缺陷
计算机计算能力的&瓶颈&
资本市场的超限需求
证券投资人工智能（SIAI）的虚与实
01 证券投资人工智能系统的概念与形成
人工智能投资顾问的来源及其主要功能
从AlphaGo到证券投资人工智能系统
02 人工智能数据挖掘与大量资产类别的处理
大数据与资产管理
云计算：&云&端资产管理平台
智能化的交易代理
交易执行过程
人工智能与自然语言理解
03 人工智能与智能化资产管理配置
证券投资人工智能系统的基础架构
证券投资人工智能系统的模型
04 人工智能在证券投资风险管理中的应用
动态的风险管理模式
收益与风险的&弹道&测度空间
SIAI的实战案例
01 证券市场中的&机器经济人&
单只证券的市场微观结构：机制与信息
&经济人&基于市场微观结构的学习
&机器经济人&基于微观市场结构的学习
02 证券投资人工智能系统
系统的逻辑与流程
机器人投资顾问公司的商业模式
03海外典型的&人工智能投顾&平台
&人 工智能投顾&平台在海外的迅速发展
04 中国的&人工智能投顾&平台介绍
&人工智能投顾&平台的本土化之路
中国&人工智能投顾&市场的领跑者
SIAI的未来与迷思
01 证券投资的人工智能化时代已经到来
智能化财富管理的先行者
02 基于大数据的人工智能：证券投资领域的下一个变革
智能代理&贡献&新的认知
监管领域的新变革
　　笔者于2015年春夏之交开始这本书的写作，正值监管政策的放开以及允许股民开设多个投资账户政策的落实之际，国内股票市场一片乐观，大盘指数屡破记录，创业板如火如荼。个人投资者讨论的焦点都在牛市能够持续多少年，就连专业的机构投资者也认为真正长久的牛市已经到来。然而，短短两个月后，突如其来的股灾使众多散户及投资机构的资产价值惨遭重创。造成股灾的原因至今仍众说纷纭，难以形成定论。而人们关注的重心也转移到今后如何预测及防范类似的股市暴跌，以保护投资者资产不受损失。在这样的历史性时刻，基于新的价格预测技术的资产管理模式便显得尤为重要。资产管理的未来是什么？
　　近几年，各界对人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）的兴趣激增，自2011年以来，其光明的发展前景已经获得市场大量关注，根据Venture Scanner对全球69个国家约1117家人工智能公司的追踪分析和计算，此类开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已吸纳了超过总计63?1亿美元风险投资，而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。美国美林银行最近预测，到 2025年，AI每年所造成的&创造性颠覆的影响&可能会达到140亿~330亿美元，包括因AI技术令知识工作自动化而减少的90亿美元雇佣成本、制造及医疗保健业降低的80亿美元的成本，以及因使用自动驾驶汽车和无人机提升效率而节省的20亿美元。智库机构麦肯锡全球研究院表示，相较工业革命时期而言，现在AI技术所掀起的社会变革&速度要快上10倍，规模要大上300倍，影响约扩大3000倍&。随着人工智能技术取得突破性进展，人工智能的应用领域也逐步宽广起来。人工智能技术的主要应用领域之一就是做出决策，而这一决策是建立在其对数据、信息进行综合评估的基础上做出的。在证券投资领域，投资者每天必做的功课就是根据当前市场信息做出决策，因此，利用人工智能作为辅助，甚至替代人脑做出交易决策，必将成为人工智能技术同证券投资的融汇点，未来将通过人工智能技术彻底改变现有的证券投资模式。同人工智能紧密相联的技术还包括大数据、云计算、移动互联网、可穿戴技术等近年来的科技界热点。以上几种技术之间是相互依存的关系，它们能提供一个个的平台，以辅助用户在日常生活、工作中做出决策，并且缩短从决策到执行的时间，继而通过建立在移动互联网之上的平台完成各类交易、通信联络的执行。
　　整合了大数据、云计算、移动互联网等技术并基于人工智能的投资顾问系统，提供给用户的是资产管理服务，而该服务比较普遍的形式将是&人工智能投资顾问&或&人工智能财富助理&。整个系统是以人工智能为技术核心，一方面依靠其强大的算法模型对市场趋势以及资产价格做出精准预测，另一方面随时对用户的资产配置情况以及自身需求进行规划，当用户投资需求同市场走势出现吻合时，迅速抓住机会，完成交易。人工智能在其中的角色主要是：在海量信息中寻找到规律及相关性，并依据其归纳总结出行为规律来预测未来市场的规律以及事件发生的概率。由此可见，这样的基于人工智能的资产管理系统的基础是大数据和算法。移动互联网为人们提供了海量信息，这些信息以结构化或非结构化数据的形式存在，基于大数据的机器学习毫无疑问地可以获得传统方法无法得到的认知从而能更好地把握交易机会。
　　本书从人工智能的基本概念讲起，包含了大量实用性信息，并阐述人工智能时代背景下的证券投资将发生哪些变化，希望能帮助个人投资者理解证券投资人工智能的基本原理和方法，更好地拥抱&证券投资人工智能&。
了解更多关于CF40各书系图书，请点击&&&&&&&证券投资人工智能
自营订单满49元（含）免运费
不足金额订单收取运费5元起
邀请好友参加吧
版 次：1页 数：字 数：印刷时间：日开 本：16开纸 张：胶版纸印 次：1包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：9所属分类：&&&
下载免费当当读书APP
品味海量优质电子书，尊享优雅的阅读体验，只差手机下载一个当当读书APP
本商品暂无详情。}