全球排名前四以及前六位中的五家资管机构依靠计算机技术来开展投资决策。
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第一名，桥水基金1629亿美金；
第二名，AQR，1138亿美金；
第三名，文艺复兴科技，601亿美金；
第四名，Two Sigma，388亿美金；
第五名，D.E Shaw & Co.，312亿美金。
其次，从就业人员的薪资水平来看，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。
对于零基础的同学，想要入AI量化的大门需要翻越4座大山：金融理论，交易策略，机器学习与深度学习，AI量化实践。
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1. 金融理论
这一部分主要了解量化交易发展过程中经典的理论及模型，如市场有效假说、期权定价模型、投资组合管理、股票市场的随机过程、二叉树模型、微笑模型等，这些是理解金融市场行为等理论基础。
2. 交易策略
基本面、技术面分析、时间序列分析、Alpha策略、多因子模型、CTA策略都是传统的典型的交易策略。即使在使用AI解决量化交易的过程中，传统的交易策略也被大量地使用，这一阶段主要能掌握传统交易策略的思想以及使用方法即可。
3. 机器学习与深度学习
任何交易策略最后都要落到实地，尤其在量化领域，使用AI技术需要掌握基础的机器学习和深度学习算法。吴恩达在 和《Deep on》深入浅出地讲解了机器学习和深度学习理论和算法原理，是入门者的必备良药。
4. AI量化实践
实践是检验真理的唯一标准。学习者需要在真正的市场环境中去检验编写的策略是否有效，并不断进行优化、改进，才能够为投资者实现稳定的收益。
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