這5年來，他一邊在紐約史蒂文斯理工學院教財務工程、大數據；同時也成立一間財務管理公司Gamma Paradigm Capital，並把研發、數據分析團隊放在台灣，目標是用最新的量化投資模型管理資產。
量化投資模型 在 創業小聚 Meet Startup Facebook 的最佳貼文
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量化投資模型 在 朱成志的華山論劍 Facebook 的最佳貼文
我的敵人來了⋯⋯機器人選股基金顛覆整個金融圈！ 20171115
一.全球首隻機器人選股基金誕生了。就像圍棋阿法狗打敗柯潔一樣，這個選股「阿爾法狗」，也可能把大佬級的基金經理們打敗了 ..10月18日，EquBot LLC、ETF Managers Group共同推出全球第一隻應用人工智能、機器學習進行投資的ETF：AI Powered Equity ETF(AIEQ.US)。
如此這般，還需要銀行業乃至金融業的從業人員做什麼？機器就可以把銀行工作全做了，而且做得比人還好！
選股「阿爾法狗」這麼牛在於它能夠不斷地深度學習。
1、它吃進去的是數據，可是「吐」出來的，是日益完善的量化投資模型。
簡單說來，量化投資就是利用統計和優化等數學辦法構建模型，尋找相關的金融資產價格走勢規律，之後將它轉化成盈利。
現在，這個代碼為AIEQ的選股「阿爾法狗」，做的就是持續不斷的分析美國掛牌股票，並且每天處理大約100萬則的企業公告、季度財報以及新聞等，然後，搞出模型，指導自己的投資。
比起人類，它處理數據的能力更強；而且它數據處理得越多，選股能力就會更強大。
2、它沒有人性情緒波動的弱點，卻有鐵一般冰冷的判斷。
這也就是說，選股「阿爾法狗」不會做那種被烏合之眾裹挾著，市場恐懼的時候它很淡定，市場狂熱的時候，它依然很淡定。
這種「心理素質」簡直就是最棒投資者該有的，不是嗎？
3、你醒著的時候，它在研究股票；你睡著的時候，它仍然在研究股票。
是的，你沒聽錯，這其實就是一支全天24小時、365天全年無休的股票研究分析團隊。
如果說，以前的人工智能，對基金團隊起到的，只是輔助性作用。這個AIEQ的選股機器人，則從附庸變成了主體，自己做，卻仍然讓那些拿著高薪的華爾街精英們俯首稱臣。
金融業的天，可能真要變了！
二.BBC發佈了一份調研報告，對未來365項具體職業被人工智能取代的前景，進行了展望。在所統計的三百多個職業裡：
「電話推銷員」被機器人取代的幾率最大，為99%，接近百分之百。銀行職員、保險業務員、會計、政府職員等次之，均在90%以上。
交易算法已成為華爾街標配。美國頂級量化對沖基金已經開始大量使用機器學習技術進行策略建模，而他們使用的技術和Alphago背後的人工智能技術是類似的。2000年，高盛在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯僱傭了600名交易員。但今天，這裡只剩下兩名交易員「留守空房」。
提供巨大反差途經的，是瑞銀集團！8年前的瑞銀的交易大廳何其壯觀，但現在交易大廳成了空蕩蕩的。
三.摩根大通利用AI開發了一款銀行合同解析軟件。這款軟件可以同時查閱多份合同，並勾畫重點，給出邏輯清晰的答案。
原先律師和貸款人員每年需要360000小時才能完成的工作，這款軟件只需幾秒就能完成。而且錯誤率大大降低，還可以24小時工作。
2026年，有33%-50%的銀行從業人員會失去工作。Kensho開發的程序分析工作只需一分鐘，而拿著高達35萬美元年薪的分析師們，需要40小時才能完成，而且質量還不一定比機器高。
或許最終會有這一天，股市在幾十隻或幾百隻「炒股阿爾法狗」之間進行，而交易員成為歷史。
四.面對人工智能，我們改變不了科技的進程，但是，我們可以改變自己，以及我們下一代的知識結構。
面對步步逼近的人工智能，你有三個選擇：1、要麼積累財富，成為資本大鱷.2、積累名氣，成為獨特個體.3、積累知識，成為更高深技術的掌握者
量化投資模型 在 SHIN LI Youtube 的最讚貼文
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00:00 剪卡會影響信用分數？提高信用分數的方式
01:02 信用分數是什麼
01:54 信用分數的級距
02:39 信用分數的評分依據
03:20 提高信用分數的方式
04:33 影響信用分數的行為
05:45 信用評分的揭露時長
06:45 這些事不影響信用分數
08:12 結語
何謂信用分數
・聯徵中心透過資料搜集，以客觀、量化演算而得的分數，用以預測當事人未來一年能否履行還款義務的信用風險。
信用分數效益
・因應數位金融時代，不論是傳統金融機構或是創新金融業者，都必須對客戶精準評估其信用風險
・作為貸款准駁、核貸額度及利率高低等參考
有在使用信用分數的國家
・美國最為發達，亞洲多數國家也陸續推出信用評分服務
舉凡信用卡申辦、貸款、投資，任何跟金融體系有關的服務，信用分數都是一個參考指標
信用分數級距
・最低200、最高800
・若跟銀行沒有往來則無法取得信用分數 = 信用小白
・信用分數越低，銀行會認為你的還款風險較高，進而不會貸款、核發信用卡
・信用小白因為沒有紀錄，銀行也會有所疑慮
🔺信用分數是一個參考，但不會是唯一依據
信用評分參考的資料
1.繳款行為
・信用卡是否全額繳款
・貸款是否按時繳款
・支票是否有跳票
2.負債信用
・負債額度：信用卡額度使用率、總貸款額度
・債務型態：信用卡預借現金、循環額度
・變動幅度：信用卡債、貸款餘額的增減
3.其他類信用資料
・聯徵查詢次數
・信用卡使用長度
・保證人相關資訊
累積信用分數的方式
1.申辦信用卡，並準時全額繳清卡費
・卡片持有長度越長，也將增加信用分數
・即使是學生卡，也可以累積信用分數
2.信貸都有準時繳款
3.避免罰單未繳、刑事紀錄
4.三個月內連爭次數小於3次
・若申辦信用卡、貸款、帳戶卡關，建議先緩一緩申辦
影響信用分數的行為
1.延遲繳款、繳最低
2.貸款總金額越高，分數越低
3.信用卡預借現金
4.短期3個月內聯徵次數超過3次
5.信用卡未繳遭銀行強制停卡
6.違約交割
7.信用卡額度使用過高
信用分數揭露時長
1.貸款逾期、催收及呆帳紀錄，自清償之日起揭露3年
2.信用卡款項未繳之強制停卡資料，未清償者，自停卡發生日起揭露7年
3.信用卡戶帳款資料揭露期限，繳款資料自繳款截止日起揭露1年
這些事情不會影響信用分數
1.信用卡持有張數多寡
2.剪卡，剪卡會讓信用長度縮減，但比分相對較少
・建議保留目前使用最久的信用卡
3.分期付款
・〝消費分期〞及〝帳單分期〞因屬性較偏向消費行為，故聯徵中心並未直接將兩者納入評分模型考量，故兩者並不會影響信用評分。
聯徵中心詳細資訊｜https://www.jcic.org.tw/main_ch/index.aspx
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