人工智慧/機器學習如何助力？
機器學習的應用可以快速監控和處理健壯的資料集，以尋求分析或執行特定的最終目標，特別適合高頻交易公司，傳統資產管理和傳統貸款機構。
執行速度。具有HFT焦點的資產管理者面臨來自競爭對手日益增長的壓力，因為不斷髮展的技術採用減少了對技術和一次性基本市場催化劑的反應時間。延遲套利是資金用於在市場之前僅僅幾分之一秒獲得交易資訊的一種做法，透過增加諸如ASIC和FPGA之類的硬體加速器來減輕。
企業能夠以兩種不同的方式減少延遲。首先，他們能夠在交易所共同定位交易伺服器，減少物理距離，並更快地獲取相關貿易資料。第二，這些公司能夠從原始交易進貨中獲取資料，並比傳統資料合併過程更快地檢索全國最佳出價/報價（NBBO）價格。公司可以在具有明顯優勢的市場之前接收資料，並且我們相信機器學習演算法具有在延遲時間段更快速和準確地識別和執行價格擴充套件的潛力。
人工智慧和機器學習促進資料捕獲和執行資料訪問。隨著技術演進促進傳統資產管理者獲取大資料，企業越來越試圖在行業中找到競爭優勢。資料分析公司進入市場以捕捉未開發的機會。例如，一些公司正在利用來自衛星的資料，捕獲關於股票，商品價格，甚至全面經濟的資訊的區域的影象。對於像Cargometrics和Orbital Insight這樣的公司，這些影象包括運輸模式，以通知商品價格以儲存停車場，並分別通知零售商的客戶增長率。有幾家公司正在建造自己的火箭並預訂未來的小型衛星以進行有效載荷發射，而SpaceFlight等公司則透過與世界各地的發射載波提供商合作來保證發射。
利用機器學習/人工智慧的資料分析公司利用諸如卷積神經網路（CNN）的演算法的影象識別能力來擦洗用於世界特定區域中的特定特徵的影象資料。
以這種方式，他們能夠更快速和準確地定製敏感，偏遠和密集區域的資料，並打包它以通知具體的市場趨勢。
風險投資公司DeepKnowledge Ventures是對大資料的行業承諾的最好例證，最值得注意的是在2014年它向其董事會指定一個名為VITAL的資料分析演算法。
人工智慧/機器學習如何助力？
機器學習的應用可以快速監控和處理健壯的資料集，以尋求分析或執行特定的最終目標，特別適合高頻交易公司，傳統資產管理和傳統貸款機構。
執行速度。具有HFT焦點的資產管理者面臨來自競爭對手日益增長的壓力，因為不斷髮展的技術採用減少了對技術和一次性基本市場催化劑的反應時間。延遲套利是資金用於在市場之前僅僅幾分之一秒獲得交易資訊的一種做法，透過增加諸如ASIC和FPGA之類的硬體加速器來減輕。
企業能夠以兩種不同的方式減少延遲。首先，他們能夠在交易所共同定位交易伺服器，減少物理距離，並更快地獲取相關貿易資料。第二，這些公司能夠從原始交易進貨中獲取資料，並比傳統資料合併過程更快地檢索全國最佳出價/報價（NBBO）價格。公司可以在具有明顯優勢的市場之前接收資料，並且我們相信機器學習演算法具有在延遲時間段更快速和準確地識別和執行價格擴充套件的潛力。
人工智慧和機器學習促進資料捕獲和執行資料訪問。隨著技術演進促進傳統資產管理者獲取大資料，企業越來越試圖在行業中找到競爭優勢。資料分析公司進入市場以捕捉未開發的機會。例如，一些公司正在利用來自衛星的資料，捕獲關於股票，商品價格，甚至全面經濟的資訊的區域的影象。對於像Cargometrics和Orbital Insight這樣的公司，這些影象包括運輸模式，以通知商品價格以儲存停車場，並分別通知零售商的客戶增長率。有幾家公司正在建造自己的火箭並預訂未來的小型衛星以進行有效載荷發射，而SpaceFlight等公司則透過與世界各地的發射載波提供商合作來保證發射。
利用機器學習/人工智慧的資料分析公司利用諸如卷積神經網路（CNN）的演算法的影象識別能力來擦洗用於世界特定區域中的特定特徵的影象資料。
以這種方式，他們能夠更快速和準確地定製敏感，偏遠和密集區域的資料，並打包它以通知具體的市場趨勢。
風險投資公司DeepKnowledge Ventures是對大資料的行業承諾的最好例證，最值得注意的是在2014年它向其董事會指定一個名為VITAL的資料分析演算法。