GRSTAR在人工智能交易中的应用

人工智能在交易中的应用有着非常广阔的前景，尤其是基于大数据的交易分析，大数据分析的根据是已经发生的历史数据，但金融市场特点是当前价格多数情况下不代表价值，而是对该市场的预期。未来的价格可能在很大程度上受制于消息层面，历史数据上并未包含这层信息，这被称作过拟合现象，是交易中的典型问题。

因此，事实证明光考虑历史数据是不够的，正确的预测还要考虑到消息层面，需要从人类的社交网络中提取有用的信息，需要解读大量网络文本，处理很多人类语言，将这些数据转换成能分析的数据，抽取影响市场关键因素。

从静态交易到动态交易

传统的交易模型从其本质上来说是静态的，如何交易都被事先编程所限定，例如利用动量原理来做交易策略，在一定时期内会起作用，但时间一长就可能失效，而基于人工智能的交易策略则会随时根据市场信息调节策略，实现动态交易。

从定性分析到定性定量结合分析

传统的投资策略倾向于定性分析，而让电脑代替人工进行分析，就可以在整个市场中寻找投资标的物，投资的理念需要转化成具体指标和参数，并按照程序去运行，能实时跟踪市场的变化情况，利用计算机提供的强大数据处理能力处理投资指标，在控制风险的情况下使收益达到最大化。

随着人工智能技术的发展，计算机可以大规模处理堆积如山的历史数据，使得投资比以往更加的精准，透明和简单。