人工智能具有非常廣泛的應用前景，特別是在大數據的基礎上，大數據分析是基于歷史數據，但金融市場特征在大多數情況下不值得擁有價值，而是對市場的期望不值。未來的價格可能主要受到消息級別的影響，并且該層中不包含歷史數據，該層被稱為交易中的典型問題。

因此，事實上，光學考慮的性能是不夠的。正確的預測也應考慮到消息級別。您需要從人類社交網絡中提取有用的信息。您需要解釋大量網絡文本，處理許多人類語言，并將這些數據轉換為可以分析的數據，提取影響市場的關鍵因素。

來自靜態事務的動態事務

傳統的交易模式是靜態的，如何交易受到先前編程的限制，如使用動量原則進行交易策略，將在一段時間內發揮作用，但時間將失敗，基于手動智能交易策略將始終實施根據市場信息調整策略隨時動態交易。

定性定量組合分析的分析分析

傳統的投資策略傾向于分析，讓計算機找出人工分析，可以在整個市場中找到投資目標，需要將投資的概念轉化為特定的指標和參數，并遵循真實的程序來跟蹤市場的程序時間。更改，使用計算機的強大數據處理能力來處理投資指標，以最大限度地控制風險的情況下的益處。

隨著人工智能技術的發展，電腦可以擁有大規模的歷史數據，使投資更準確，透明，簡單。