Au début du CTTIA, le professeur Warren Tennyson a essayé de créer un « système d'investissement paresseux ». Il a très vite compris que le trading quantitatif serait applicable à tous les marchés et types d'investissement à l'avenir, tels que les marchés des valeurs mobilières, diverses transactions sur les marchés à terme, les transactions sur les marchés des cryptomonnaies, les transactions sur les marchés des changes, etc.

Comparé au trading subjectif, le trading quantitatif peut aider les investisseurs/traders à faire face à de nombreux problèmes :

1. Trading émotionnel : le trading quantitatif peut aider les investisseurs à éliminer l’impact des facteurs émotionnels sur les décisions de trading, afin qu’ils puissent trader de manière plus objective et rationnelle.

2. Exécution des transactions : le trading quantitatif peut exécuter automatiquement des stratégies de trading et réagir rapidement aux changements du marché, réduisant ainsi les erreurs humaines et les retards.

3. Analyse du Big Data : le trading quantitatif peut utiliser des données à grande échelle et des outils d'analyse pour exploiter et analyser les modèles et les tendances du marché afin de découvrir des opportunités de trading potentielles.

4. Contrôle des risques : le trading quantitatif peut appliquer une gestion stricte des risques et des stratégies de stop-loss pour protéger le portefeuille contre des pertes importantes.

5. Avantage statistique : grâce au trading quantitatif, les investisseurs peuvent utiliser des principes statistiques et des modèles mathématiques pour améliorer le taux de rendement et les capacités de gestion des risques de leurs portefeuilles d’investissement.

6. Arbitrage de marché : en réagissant rapidement aux différences de prix du marché et aux conflits d’intérêts potentiels, le trading quantitatif peut réaliser un arbitrage de marché et ainsi réaliser des bénéfices.

7. Optimisation des coûts de transaction : le trading quantitatif peut réduire les coûts de transaction grâce à des algorithmes et des stratégies d'exécution, tels que le trading à faible latence et le trading à haute fréquence.

8. Investissements diversifiés : grâce au trading quantitatif, il est facile de mettre en œuvre des stratégies d’investissement diversifiées, notamment le trading d’actions, de contrats à terme, de devises et d’autres classes d’actifs.

Dans l’ensemble, le trading quantitatif peut aider les investisseurs à améliorer l’efficacité et la rentabilité du trading en termes de prise de décision, d’exécution et de gestion des risques.

Bien que le trading quantitatif et le trading basé sur l’intelligence artificielle soient tous deux des méthodes d’utilisation de la technologie pour prendre des décisions de trading, ils présentent également certaines lacunes. Voici quelques-unes des faiblesses du trading quantitatif par rapport au trading IA :

1. Dépendance aux données historiques : le trading quantitatif repose généralement sur l'analyse et la modélisation de données historiques. Par conséquent, pour les marchés émergents ou les marchés connaissant des changements radicaux dans les conditions économiques, le trading quantitatif peut ne pas être aussi flexible que le trading IA.

2. Manque de jugement subjectif : le trading quantitatif repose principalement sur des règles et des algorithmes pour prendre des décisions de trading, mais manque de l'intuition et du jugement subjectif des traders humains. Cela entraîne parfois l’incapacité de saisir certains sentiments ou événements irréguliers du marché, ce qui conduit à une instabilité des stratégies de trading.

3. Sensibilité à la qualité des données : les résultats du trading quantitatif dépendent fortement de l’exactitude et de la fiabilité des données historiques utilisées. Si les données sont erronées ou manquantes, ou si elles ne reflètent pas avec précision les conditions actuelles du marché en raison des changements du marché, cela aura un impact négatif sur le succès de votre stratégie de trading.

4. Coûts initiaux élevés : le trading quantitatif nécessite la mise en place et la maintenance d'une grande quantité d'infrastructures techniques, notamment des ordinateurs hautes performances, des systèmes de stockage et de traitement des données, etc. Ces installations nécessitent beaucoup d’investissement en capital et d’expertise pour être entretenues et présentent des coûts initiaux élevés.

5. Sensibilité au risque du modèle : les modèles de trading quantitatifs sont généralement construits sur la base de données historiques, et il existe des défauts de précision et de stabilité pendant le processus d'investissement pour les cibles d'investissement avec moins de données de marché historiques. Par exemple, il existe de nombreuses opportunités dans l'essor des marchés émergents des crypto-monnaies, mais le trading quantitatif perd cette opportunité à cause de ce défaut.

Avec le développement de la science et de la technologie, l’application de la technologie de l’intelligence artificielle a eu un impact profond sur le trading quantitatif. Le trading quantitatif est une stratégie de trading qui utilise des modèles mathématiques et de grandes quantités de données historiques pour prendre des décisions d'investissement. L'introduction de l'intelligence artificielle rend le trading quantitatif plus précis, plus efficace et plus intelligent.

Tout d’abord, la technologie de l’intelligence artificielle peut analyser et traiter d’énormes quantités de données financières grâce à des méthodes telles que l’exploration de données et l’apprentissage automatique, et découvrir des règles et des modèles sur le marché financier. Par rapport aux méthodes de trading quantitatives traditionnelles, l’intelligence artificielle peut capturer plus précisément la dynamique et les changements du marché et améliorer la précision des décisions d’investissement.

Deuxièmement, la technologie de l’intelligence artificielle peut également réaliser des transactions automatisées, c’est-à-dire exécuter des opérations de trading via des algorithmes et des programmes, réduisant ainsi l’intervention des traders et les risques opérationnels. Cela rend l’exécution des transactions plus rapide et plus précise, et permet une surveillance en temps réel des changements du marché et un ajustement rapide des portefeuilles d’investissement.

En outre, la technologie de l’intelligence artificielle peut également aider à optimiser et à améliorer les stratégies de trading quantitatives. Grâce à la formation et à l’optimisation des algorithmes d’apprentissage automatique, il est possible d’ajuster et d’optimiser efficacement les paramètres des modèles de trading quantitatifs, améliorant ainsi la rentabilité et les capacités de contrôle des risques des stratégies de trading.

Étant donné que le trading IA peut obtenir des données en temps réel et prendre des décisions en fonction des conditions du marché en temps réel, il peut mieux s'adapter aux changements du marché ; l'IA peut traiter des données et des modèles plus complexes pour obtenir des jugements de marché plus précis ; le trading IA peut surveiller les changements du marché en temps réel et prendre automatiquement des décisions de trading, et peut réagir rapidement lorsque des opportunités se présentent sur le marché ; le trading IA peut optimiser en permanence ses propres stratégies de trading grâce à l'apprentissage automatique et aux algorithmes d'apprentissage profond pour s'adapter aux changements du marché... etc. L'IA a une plus grande adaptabilité et des capacités de prise de décision. Depuis 2018, CTTIA a commencé à passer du trading quantitatif au domaine du trading IA.

Cours académiques : Le CTTIA propose une gamme de cours académiques liés à l'IA, tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, etc. Ces cours sont conçus pour aider les étudiants à acquérir une compréhension approfondie des concepts et techniques de base de l'intelligence artificielle et leur offrir des opportunités d'appliquer ces techniques dans la pratique.

Projets de recherche : Le CTTIA encourage activement la collaboration avec l’industrie pour mener des projets de recherche en intelligence artificielle. En collaborant avec des entreprises, l’école espère approfondir la compréhension des étudiants dans le domaine de l’intelligence artificielle et leur fournir des solutions à des problèmes pratiques. Ces projets de recherche peuvent également aider les écoles à maintenir des liens étroits avec l’industrie et à se tenir au courant des derniers développements et tendances technologiques.

Centre d'innovation : Le CTTIA a créé un centre d'innovation dédié à la promotion de l'innovation et de l'entrepreneuriat dans le domaine de l'intelligence artificielle. L'école encourage les ingénieurs, les experts pratiques, les employés et les étudiants à participer activement aux activités du Centre d'innovation et fournit un soutien créatif et entrepreneurial tel que des incubateurs, des conseils de mentorat et des fonds d'innovation. Le Centre d’Innovation organisera également divers concours d’innovation pour encourager les étudiants à proposer des solutions innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Culture des talents :

1. Offrir des cours professionnels : Proposer des cours liés à l’intelligence artificielle, couvrant les connaissances de base, les algorithmes, les compétences en programmation et les projets pratiques. Les cours doivent être dispensés par des professeurs expérimentés et des experts du secteur pour garantir que les étudiants acquièrent des connaissances et des compétences à jour.

2. Réaliser des projets pratiques : Coopérer avec des entreprises du domaine de l’intelligence artificielle pour proposer des projets pratiques aux étudiants. Les étudiants peuvent appliquer leurs connaissances dans des projets concrets, résoudre des problèmes concrets et interagir avec des professionnels de l’industrie. Cela contribuera à améliorer les compétences pratiques et les capacités de résolution de problèmes des étudiants.

3. Fournir des mentors du secteur : inviter des professionnels du secteur de l’intelligence artificielle à servir de mentors pour guider l’apprentissage et le développement des étudiants. Les mentors peuvent fournir aux étudiants une expérience pratique, des informations sur l’industrie et des conseils professionnels pour les aider à mieux comprendre et à s’adapter au développement de l’industrie.

4. Construire des laboratoires et des centres de recherche : Établir des laboratoires et des centres de recherche en intelligence artificielle sur le campus pour offrir aux étudiants un environnement innovant. Ces laboratoires et centres peuvent fournir des équipements et des ressources professionnels pour encourager les étudiants à mener des recherches, à développer de nouvelles technologies et à résoudre des problèmes du monde réel.

5. Organiser des forums et des séminaires universitaires : Organiser régulièrement des forums et des séminaires universitaires et inviter des universitaires et des experts de l'industrie à partager les derniers résultats de recherche et les tendances de l'industrie.

Avec la participation de nombreux experts, universitaires et talents scientifiques et technologiques, le CTTIA a développé « AI Smart Finance 1.0 », qui améliore de nombreuses lacunes du modèle de trading quantitatif et est plus efficace, plus rapide et plus intelligent. « AI Smart Finance 1.0 » est principalement basé sur des règles et des correspondances de modèles, y compris le raisonnement basé sur les connaissances, les systèmes experts, etc. Cependant, l’IA 1.0 présente certaines limites lorsqu’elle doit traiter des problèmes complexes et ambigus. Pour surmonter ces limitations, une équipe d’experts du CTTIA a commencé à chercher de nouvelles façons de développer des systèmes d’IA plus avancés.

« AI Smart Finance 2.0 » fait référence à l’introduction de la technologie d’apprentissage automatique basée sur la version 1.0. L’apprentissage automatique permet aux systèmes d’IA d’apprendre et d’améliorer leurs performances grâce à de grandes quantités de données. Le représentant de cette méthode est la technologie d'apprentissage profond. En construisant des réseaux neuronaux multicouches, les systèmes d'IA peuvent extraire des caractéristiques plus avancées des données et ont réalisé de nombreuses avancées importantes.

Basé sur la version 2.0, « AI Smart Finance 3.0 » introduit davantage de capacités de perception et d’adaptation. Les systèmes d’IA peuvent collecter des données sur l’environnement grâce à des capteurs de données et ajuster leur comportement et leurs décisions en fonction de ces données. Cette capacité rend les systèmes d’IA plus adaptables à différents environnements et tâches, devenant ainsi des assistants intelligents dans le monde réel.

« AI Smart Finance 4.0 » est la dernière étape de développement, qui se concentre sur l’application de l’intelligence artificielle sur l’ensemble du marché du secteur financier. La version 4.0 met l’accent sur la combinaison de l’intelligence artificielle avec des technologies telles que l’Internet des objets, le cloud computing et le big data pour créer des solutions intelligentes.

À l'heure actuelle, « AI Smart Finance 4.0 » comprend quatre principaux systèmes de trading et d'investissement : « Trading Signal Decision System », « Ai Programmatic Trading System », « Investment Strategy Decision System » et « Expert and Investment Advisory System ».

À l’avenir, nous espérons que ces quatre cadres (systèmes) atteindront les effets et objectifs d’investissement suivants :Système de décision de signal de trading - nous aide à faire des jugements subjectifs et fournit des conseils en temps réel sur les points d'achat et de vente avec un taux de précision de plus de 80 %. 'Ai Programmatic Trading System est un système de trading informatique Ai. Après avoir ajusté manuellement les paramètres, il nous aidera automatiquement à terminer la transaction et à atteindre l'objectif de bénéfices stables. Le système de décision de stratégie d'investissement est un système d'analyse qui effectue des analyses de Big Data sur les principaux projets d'investissement sur les principaux marchés et fournit des décisions de notation, en particulier en fournissant des stratégies d'investissement précises pour les nouveaux projets d'investissement.

Expert and Investment Advisory System est un système de conseil en investissement précis et puissant formé par de nombreux experts en investissement renommés pour aider les utilisateurs de haute qualité et les futurs fonds à prendre des décisions et des plans d'investissement.