智能投研和传统投研有什么区别啊？
先来说说传统投研吧，所谓传统投研就是指通过专业人士进行分析和判断的一种方式，比较依赖于主观能动性。而智能投研就是利用大数据、云计算等高科技，通过互联网进行金融理财的一种新兴方式。在这方面做的比较好的是天弘基金，天弘基金成立了自己的智能投资部，负责资产配置、大数据研究以及指数基金、FOF基金的投资研究，致力于将智能投研和传统投研相结合。通过新兴技术的支撑，天弘基金产品业绩也不错，例如天弘永定价值成长基金，我看到数据说截止到11月17日，近半年涨幅已经达到23.98%，资产配置能力不容置疑。
人工智能在各个领域的应用
人工智能在各个领域的应用如下：
1、金融
在智能金融领域，人工智能主要应用于四大领域：保险科技、智能风控、智能投顾和智能投研。在这个可以产生大量数据的行业，实在太适合人工智能了，针对金融风控、营销等领域的人工智能产品层出不穷，数据分析师这个职业也在金融领域发光发热。
2、安防
在智能安防领域，人工智能主要应用于五大领域：身份认证系统、智能摄像机、车辆大数据、视频分析和家庭安防。在智能安防领域，其中比较关键的人工智能技术是人脸识别，可以直接应用在安防中。
3、大健康（智能医疗）
在AI+大健康领域，人工智能主要应用于六大领域：智能影像诊疗、医学数据挖掘、智能问诊、语音电子病历、健康管理、药物挖掘。像医院里常见的X光、CT、MRI等医学影像，都会用到AI，像新冠疫苗研发，病毒研究等，那更是疫情大环境下的基本操作了。
4、智能驾驶
在智能驾驶领域，人工智能主要应用于三大领域：ADAS（高级驾驶辅助）系统、自动驾驶算法和车载交互系统。这个应该大家都比较熟悉吧，新闻满天飞的自动驾驶汽车，像特斯拉、小鹏、蔚来、比亚迪等等，里面的自动驾驶系统，算法，激光雷达等，都会用到人工智能。
5、企业服务
在企业服务领域，人工智能主要应用于五大领域：智能营销、智能客服、数据标注、商业决策和智能招聘。字面意思都很好理解，数据为王，比较新的就是2020年出来的AI招聘了。
6、机器人
机器人的应用可就多了，像服务机器人、教育机器人、工业机器人、仓储/物流机器人、家庭机器人、医疗机器人等等，各家各户，或多或少都会有那么一些机器人存在，应用范围也越来越广泛，而工业机器人更是重点，在智能制造领域可谓是一大助力。
淘股吧智能选股怎么样
还不错，智能选股帮你从多个角度做出判断、选择3、诊股和扫雷，帮你判断个股价值、风险，帮你及时规避雷区。
我们长期以来依托先进的金融科技做了很多很多深入滴探索，最终形成了今天的智能辅助系列工具（改版过很多次了，越来越好用了），实现了场景化的服务。 投前，智能决策工具帮我们选股——智能选股＋策略选股。投中，量化分析工具帮我们诊股——智能诊股＋筹码分布＋智能决策＋智能打新。 投后，回测评估工具帮我们分析——仓位管理＋资产分析＋智能账单。
拓展资料：
智能选股是为满足咱们在移动端的智能投研需求，推出的新一代投研工具。目前有19个经典的选股策略，以后还会不断地丰富。
股票涨跌的浪是主力造的，没有主力就没有大的涨跌，没有主力，再好的题材，再好的概念，再多的理由，一样是一潭死水。前进股市***个思路，就是要知道无风不起浪，浪是庄家主力造的，没有当庄的主力就不容易有波动，你要想在股市获利，就要与庄家共舞与主力同进退。思路理清了吗？
做股票：一、工具要单纯；二、想法要单纯。买进的方式有两种，逢低接，转强买，股票到了高档，不知道要跑，到最后肯定是白忙一场，纸上富贵而已。会买是徒弟，会卖才是师父。上涨找支撑，下跌找压力，不要弄错这个趋势操作的大原则，操作功力肯定可以大幅提升。怎样获利了结？当你满意的时候就可以走了。简单的方式是：当你买进的理由消失时，就是很好的出场时机。涨的时候不要看太好，跌的时候不要看太坏瞄准胜率大于70%的时机，有时候一个月出手一次也很够了。猎人不会看到飞鸟就举枪射击，他会把有限的子弹慢慢瞄准，然后，一枪命中。
顺势为什么这么难？
***是因为你不相信趋势，趋势不是不存在，只是你不相信。第二是因为你心里总想着回调，害怕回调，不知道如何处理回调。第三是因为你没有一套顺势的规则。 成功的股市投机，其原理建立在这样的假设上：人们在未来会重犯他们在过去所犯过的错误；股市交易中少数的成功者在重复正确的方法；失败者在重复各种错误；市场就是靠大部分人的错误存在的；
每一个人都能战胜市场，市场就不存在了。 顺势的本质就是跟随；要顺势就要等待趋势明确，不要走在趋势前面；提前行动不是顺势，是想让行情顺你的想象；要顺势就要放弃自己的想象，这样才能跟随行情实际交易；正常的思维，正常的情感，正常的习惯都是不可能在市场成功的；少数人成功的地方，必定是要超常的；总得有与众不同的地方，不同的思维，方法，习惯；对纪律执行的越是残酷，成功的可能性就越高，不遵循潜在的规则，无强烈的纪律意识，无疑，淘汰！
智能投研如何解决传统投研难题？
【摘要】 传统投研面对日益膨胀的金融数据，分析人员分析成本增加，分析难度上升，已经显露出疲态。对此，人工智能的引入针对性、智能化地解决了投研难题，辅助分析人员作出合理决策，提高了投研的准确率及分析效率。
一、智能投研是什么？
随着自然语言处理、机器学习、生物识别等AI技术在金融领域的深入运用，我们的生活正在经历一场前所未有的变革。比如个人助理Siri，能够帮助我们发送短信，拨打电话，记录备忘，甚至还可以陪用户聊天。Siri作为一款智能数字个人助理，它通过机器学习技术来更好理解我们的自然语言问题和请求。
这样的人工智能在金融领域的运用也越来越频繁，在提高金融机构工作效率、辅助投资决策、预防金融风险等方面卓有成效。在这之中， 辅助资金管理 成了人工智能在金融行业的***的应用场景，当前中国财富管理的市场规模已经高达6万亿美元，我国资产管理国模已超百万，具有广阔的发展前景。
那么，智能投研又是什么呢？利用人工智能（深度学习、自然语言处理等）来分析金融市场数据、事件，为金融机构的专业从业人员（分析师，基金经理等）提供帮助，以提高传统投研的准确率与效率。
这里要注意两个点，一是事件、金融市场数据与提供帮助之间的联系，举个例子，今天2月25号，中国股市大涨，上证上涨157.05点，那么到底是什么原因导致的？央行降准还是离岸人民币持续上涨影响？而智能投顾就是搜集所有可能有关联性的金融事件、金融数据，从而提供辅助服务。二是智能投研是服务于金融机构的专业从业人员，而不是我们投资者，这也是智能投研与智能顾投的区别。
二、传统投研存在问题
传统投研随着时代的发展，出现在发展历程中必然会发生的问题。一是数据量的增大，传统投研往往依赖于专业人士的分析与判断，具有较强的主观意识在里面；二是对于如此庞大的数据量，我们对于各类数据的利用率依然处于较低的水平。
1 ）主观能动性强
在金融信息领域，人工智能在赋能金融信息加工上还大有作为。从信息来源看，二级市场公开信息比较全面，但一级市场数据以及另类数据信息仍存在壁垒，未来如果金融数据进一步放开，将有大量的金融信息需要加工；对此，传统专业人士对数据的处理依然以经验为参考依据，无疑加重了分析过程中的负担，即无法保证分析的客观性，也有着较高的人工成本。
2 ）数据利用率较低
金融信息数据的逐年增加，使得大量数据无法人为的利用起来。即使随着智能投研的运用，市场上同样存在大量的新闻舆情、财经资讯报道，以及贴吧、论坛等投资者的声音没被利用起来。
三、智能投研具体是怎么做的？
在智能投研领域，机器可以从公司公告、券商研报、新闻报道等非结构化数据中批量化自动提取关键信息，以此为基础构建关联关系，搭建领域知识图谱，在一定程度上优化投资决策。
我们以一款国内的智能投研平台为例——熵简科技
一般而言，智能投研的重点在于数据的选择。就我国现状而言，多数智能投研公司专注挖掘纯金融领域的数据，如研报、债券、股票等信息。在金融数据之外，还有一类体量庞大的数据值得挖掘，例如社交媒体、信用、气候变化等数据。
熵简科技便是在传统金融业务的基础之上，加入了社交媒体、信用、气候这类数据进行推理验算。在业务分类上，熵简开展了科技、金融、能源、消费等多条业务线，专门为对应研究的人员提供数据服务。
熵简科技有两大核心，分别是另类数据和知识图谱。
1 ）另类数据
熵简科技对金融类数据之外的相关数据进行采集，例如它会采集Github上开源项目的pull/push数据，并进行持续监控，从而能够前瞻性地预判科技型公司的产品开发进度和上线日期，这样的数据对于区块链、人工智能行业的投资者来说是一个影响决策的指标。
在数据源方面，熵简科技利用爬虫技术获取技术，在进行存取分析，搭建了稳定的数据采集体系，可实时监控1200+个数据源。以下以电商、招聘、汽车行业的数据集为例：
i 电商数据集
平台采集中国主流电商平台的交易数据。以天猫为例，熵简科技日频持续跟踪天猫商城超过25万品牌、1.2亿商品的销售量价数据，帮助用户高频持续追踪对应投资品牌线上销售表现及行业趋势。
ii 招聘数据集
平台采集覆盖中国主流招聘网站的招聘数据，帮助投资机构判断目标行业、企业的发展阶段与战略，乃至分析宏观大势。
iii 汽车数据集
平台采集中国主流汽车门户的报价数据，通过技术实现了对汽车终端价格大样本、高频率、低成本、可持续的覆盖跟踪，解决了传统终端渠道调研的痛点与难点。
2 ）知识图谱
如果说另类数据是智能投研的原料，那么知识图谱就是智能投研的大脑。所谓“知识图谱”是将实体、属性、关系等非结构化数据固联起来，进而为投资决策提供逻辑支持。体现在投资行业，就是研究员可以将相关的行业、产品和公司等多方因素联系在一起，当观察到某个因素发生变化时，即可以根据关系链推理出观点和预测，为投资决策提供支撑。
完善的知识图谱是AI在投资研究中应用的必要条件，金融行业最不缺的就是海量的高质量研究资料，通过对研报、公告等文本信息的深入挖掘，形成能够自我生长、自我学习的知识图谱体系，这是智能投研的重中之重。
四、智能投研未来展望
在国内，智能投研依然是一个新兴产业，近几年涌入了大量玩家，花费了资金和时间成本，但就国内的情况而言，鲜有真正落地的产品。智能投研在发展道路上存在以下几个趋势。
1 ）领域专家与科技专家相互融合
在金融人才和科技人才的统筹协调中，双方的业务对接过程存在一定的认知偏差，需要越来越多的复合型人才的加入，提高双方业务对接过程中的沟通效率，从而加强产品的研发进度，以及落地后的实际效果。
2 ）技术研发赋能投研产品
金融市场是一个关系错综复杂的信息市场，而自然语言处理等人工智能技术还处于初级阶段，技术在解构各因子之间的相关性上依然有很大的进步空间，智能投研会不断通过技术研发来提高投研参考的准确率和有效性。
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