金融數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量龐大而又復雜，人們般試圖通過長期觀察罔表而對金融數(shù)據(jù)的運行規(guī)律形成定的理解。雖然在很多時候，有不少人能夠通過自己的洞察力形成一些天才的見解，但是人腦在處理這些復雜信息時會有一些天生的缺陷，導致我們大部分時候還是處在懵懵懂懂的混沌之中。尤其是當數(shù)據(jù)曾顯現(xiàn)出某種高維的狀態(tài)時，人腦的天生結(jié)構(gòu)使得我們的直覺隨之無能為力。我們之所以發(fā)展出很多市場指標，就是為了將市場數(shù)據(jù)簡化成幾個我們能夠方便理解的數(shù)字。

從統(tǒng)計學發(fā)展起來的人工智能技術(shù)在一定程度上能夠幫助人們處理這種情況。有許多人工智能算法的設(shè)計思想其實是非常簡單的，甚至我們有時還會認為些算法的思想會顯得有些愚笨。但是，這些算法的突出好處是，其在定程度上可以應(yīng)對大量的，高維的數(shù)據(jù)，從而能夠幫助我們對市場形成人腦難以獲得的新的理解。

實際上，人工智能在生活中離我們并不遙遠。我們每天使用的搜索引擎是人工智能應(yīng)用的一個最為典型和成功的例子，甚至是最為普通的拼音輸人法也加人了人工智能的因素，這才使得現(xiàn)在的拼音輸入速度比十五年以前提高了多倍。

人工智能在國外的量化投資中大約興起于上世紀九十年代。在諸多人工智能算法之中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法是大家研究和應(yīng)用的最早的，并且直到目前，每年仍然有大量的有關(guān)這兩種算法在交易之中應(yīng)用的論又發(fā)表。繼這兩個算法之后，更多的人工智智能算法被融入到量化投資研究之中，其中比較有代表性的有隱馬氏模型，貝葉斯網(wǎng)以及聚類分析等等。

鑒于本文篇幅所限，我們接下來將主要介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法(包括遺傳編程），對于其他的各種算法，還請讀者自行參考相關(guān)書籍和論文。另外，本文此部分所提供的交易模型和交易策略都僅供說明之用，我們并不保證該模型和策略的準確性和盈利性。

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交易算法設(shè)計中的應(yīng)用
說到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我個人的經(jīng)驗是身邊很多人會把這種算法和人工智能等同起來，實際上，人工種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅僅是人工智能算法的一種，人工智能所包含的范圍比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要大得多。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單位是神經(jīng)元，這和自然界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有些類似。在自然界中，一個個神經(jīng)元聯(lián)結(jié)起來，組成了有感知和思維能力的大腦。而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中。我們通過數(shù)學函數(shù)來模擬神經(jīng)元的工作過程。

2.遺傳算法
遺傳算法實際上是一種優(yōu)化算法，這一點使得其和其他的人工智能算法有很大的不同。大部分的人工智能算法都側(cè)重于分類，其核心在于如何根據(jù)一定的規(guī)則將樣本數(shù)據(jù)歸為不同的類別。這種歸糞的思想和人類日常行為有很多相似之處，因為，我們在處理各種事情的過程之中，在大部分時候都是自覺或者不自覺的先將目前情形歸類，然后再采用相應(yīng)酌處理辦法的。歸類的思想在交易中也大有用武之地，因為交易在很大程度上就是判斷是漲是跌，風險大還是風險小，而這也就是歸類而已。遺傳算法則與之不同，其更像是模擬退火這種算法，其本質(zhì)上是一種優(yōu)化算法，而不是用于歸類的。

遺傳算法最早在二十世紀六十年代由John Holland發(fā)明，并且在隨后的十年間得以完善。遺傳算法的基本思想模擬自然界中的進化過程．使得適應(yīng)“環(huán)境”的解法能夠保留下來，而不適應(yīng)的解法則丟棄掉。為了模擬這種“適者生存”的自然選擇過程，遺傳算法將算法中的元素和自然界中的元素進行了類比。在遺傳算法之中，所需要解決的問題對應(yīng)于自然環(huán)境，而問題的解則對應(yīng)于自然界中的生物個體。值得注意的是，在自然界中，生物個體的數(shù)量不止一個，而在遺傳算法之中，問題的解也不止一個。當然，不同的生物個體適應(yīng)自然環(huán)境的能力不同，遺傳算法之中，不同的解解決問題的能力也有所不同。對于上文所述的類比，我們舉一個交易場景之下的具體的例子。用遺傳算法學習交易策略時，市場數(shù)據(jù)每日的變化便是算法中的“自然環(huán)境“，對于這種“自然環(huán)境”，每種交易策略都對應(yīng)一個”生物個體”，如果該交易策略適應(yīng)市場，則對應(yīng)于該生物個體比較適應(yīng)自然環(huán)境。交易策略適合市場的程度可以用很多標準來衡量，比如夏普比率等等。在遺傳算法之中，“生物個體“的優(yōu)勝劣汰是通過”基因”的復制和重組來完成的。具體的來講，遺傳算法將問題的解法分解成一個個的基因，如果該解法解決問題的能力比較好，則該解法會有較大的概率將其基因遺傳下去，而如果一個解法解決問題的能力不好，則其基因遺傳下去的可能性較小。除了基因的復制和重組之外。遺傳算法中還有模擬基因變異的功能，加八這種功能的好處是，有可能在初始的“生物個體”種群中不存在能夠完善解決所面臨問題的“基因”，而通過變異，則可能在進化過程之中產(chǎn)生原始基因池中沒有的新的能夠藏好的解決問題的“基因”。

3.遺傳編程
在1993年Franklin Allen和Risto Karjalainen的一篇論文之中，他們將遺傳編程引人了交易規(guī)則的尋找之中。與遺傳算法相比，遺傳編程的適用范圍更廣，并且，遺傳編程的突出好處是，其能將各種非數(shù)字性的交易規(guī)則融入到交易規(guī)則的尋找之中.本量化自動交易系統(tǒng)就有一部分模塊采用了遺傳編程的思想。