基本介紹
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內容簡介,圖書目錄,
貪婪追求盈利的對沖基金公司43
對沖基金公司的投資策略44
LTCM的嘗試與失敗45
不依賴人類經驗和直覺的量化基金之興盛47
蒙著神秘面紗的傳說中的對沖基金公司——文藝復興基金公司50
數學、物理、計算機專家解析市場模型51
世界對沖基金大鱷橋水公司53
橋水公司獨特的文化55
從IBM挖走“沃森”開發者56
運用大數據和人工智慧快速成長的Two Sigma基金58
嘗試運用人工智慧進行長期資產管理的基金59
成效差異懸殊的技術獨占所帶來的風險61
第4章 資產管理中人類無法戰勝機器人63
智慧型投顧時代悄然來臨65
日本與美國的個人資產管理差異66
智慧型投顧決定資產分配68
Betterment公司的商業模式69
資產組合模型的結構71
陸續進軍智慧型投顧業務的投資界大鱷72
人工智慧的活用成為競爭的關鍵74
被稱作“聰明貝塔策略”的自動管理盛行75
尋求大數據帶來的追加性溢價77
人類資產管理者及投資顧問還能發揮的作用78
證券公司的存在受到威脅79
第5章 改變世界的人工智慧的進化81
破譯德軍“恩尼格碼”的“傳奇”83
判斷機器思考能力的圖靈測試85
自達特茅斯會議後興起的人工智慧熱潮87
金融業內專家系統的運用89
在股票交易和資產管理領域嘗試使用人工智慧91
開始發揮威力並被重新審視的貝葉斯定理93
機器學習——自行學習的人工智慧95
將棋軟體引進機器學習後98
大數據和統計性機器學習的威力100
深度學習——差異懸殊的學習102
DeepMind公司的深度強化學習103
實力與業餘高段者持平的圍棋軟體106
阿爾法狗的衝擊107
人工智慧將在金融市場發揮巨大威力109
比特幣背後的區塊鏈技術111
第6章 被機器人搶走的金融工作113
被機器人化的工作115
近半數職業將會被機器人奪走的可能性大於90%116
金融業中多數非單純性勞動都是機器人化的對象118
行情分析和信用風險評估基本上都採用數字模型分析120
大數據時代可進行個人行為模式分析122
零售金融的大數據分析競爭開始123
美國、英國的銀行正式開始削減分支機構數量124
被機器人化風險較高的保險和證券行銷工作125
留給人類的工作是什麼126
國際清算銀行已關注大數據的洞察力128
第7章 要么適應，要么準備被替代131
日本的金融科技大多停留在提供便捷功能上133
對幕後世界所知甚少的日本134
保駕護航體制時代形成的官僚性企業文化135
對外部環境變化感覺遲鈍的縱向型組織137
重視經驗與直覺的交易模式138
只追求眼前手續費的證券公司139
被制度保護至今的人壽保險公司140
20世紀末設立的網路銀行、網路證券公司的煩惱142
數字性作戰中極其落後的日本金融業143
對人形機器人戀戀不捨，對非人形機器人卻漠不關心145
缺乏數字性感覺的日本金融高層146
第8章 人工智慧與未來金融149
有必要修正對人工智慧的認識151
現在不擅長的事不一定永遠不擅長152
經濟與金融理論教科書被大幅改寫的可能性152
智慧型交易只是時間問題154
破壞性技術獨占風險令人擔憂156
未來的金融業有兩個劇本157
金融業終將迎來被顛覆的一天158
日本肩負的職責160
後記162
