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通过敏感性分析解读人工智能交易员的投资决策算法
随着金融科技的进步，金融机构现在广泛应用于其运营中的人工智能（AI），例如贷款决策、保险支付评估和欺诈交易检测。在资产管理领域，该技术正被用于在市场预测和投资策略中发现当前信息与未来资产价格之间存在的复杂关系，并取得了一些优异的效果。 另一方面，包括深度学习模型在内的人工智能内部的处理过程非常复杂，有人指出，存在所谓的“黑盒”问题，即不容易解释人工智能决策背后的因果关系。在资产管理领域，由于对高投资回报的期待，对能够做出超出人类理解的投资决策的人工智能的需求将不断增加。如果这导致无法由人类验证其有效性的交易增加，未来可能会出现意想不到的风险，影响金融机构的财务健全性和市场的稳定。 近年来，为了缓解人工智能的黑箱性质，人们进行了大量研究，主要在图像识别领域，以解释人工智能内部的处理过程。 在资产管理领域，人们对AI的可解释性的兴趣日益高涨，例如，Shiono（2018）通过将AI模型与理论宏观经济模型相结合，构建了一个回报预测AI，在预测准确性和可解释性之间取得了良好的平衡。 在本研究中，我们构建一个对未来日经225期货收益具有解释能力（以下称预测精度）的AI交易员，并尝试通过敏感性分析表达其输入变量（市场数据）和输出值（投资决策）之间的关系，从而解释AI的内部处理过程。
案件 4：21-cv-04023 文件 46 于 2022 年 12 月 1 日提交......
B. Miller 涉嫌利用从能源公司 1 窃取的重大非公开信息进行交易，从而诈骗能源公司 1。1. 公司交易员 A 经常通过大宗交易来交易天然气期货合约。36. 公司交易员 A 是一名天然气交易员，担任多项监管职务
人工智能会进行市场操纵吗......
人工智能发生事故和/或做出违法行为时谁应该承担责任的问题一直存在争议。在金融领域，人工智能操纵市场时谁应该承担责任的问题一直存在争议。市场操纵是指一些交易员人为地提高或降低市场价格以获取利润，在许多国家，这种行为被视为不公平交易而被禁止。Scopino 指出，当人类在无意进行市场操纵的情况下构建了人工智能交易员，而该人工智能交易员实际上自行决定进行了市场操纵时，根据美国现行法规，人类可能不会承担责任 [1]。这意味着，即使市场价格被操纵，也没有人承担责任。这对监管者来说是一个大问题。
智能货币概念交易策略 PDF
公允价值缺口，也称为 FVG，是一种独特的交易概念，当市场从一个价格水平快速移动到另一个价格水平时，通常会在价格图表上留下缺口。SMC 交易员密切关注这些缺口，因为它们可以表明市场情绪的重大转变。，是一种独特的交易概念，当市场从一个价格水平快速移动到另一个价格水平时，通常会在价格图表上留下缺口。SMC 交易员密切关注这些缺口，因为它们可以表明市场情绪的重大转变。
2022 年年度报告和账目 - TP ICAP
举例来说，一家投资管理公司决定通过 Liquidnet 购买当天发行的新债券。联合银行将实时交易公告发送给 Liquidnet，然后 Liquidnet 将其发布在 Liquidnet 一级市场中。投资经理交易员在其订单管理系统中设置交易。然后，交易员能够在一条消息中直接向多家联合银行发送订单。这降低了运营风险和费用，并最终通过消除耗时的任务为投资管理公司的最终客户带来更好的价值，这意味着他们可以专注于投资过程的关键阶段。
投诉：Peter Miller 等人
C. Miller 参与了一项欺诈能源公司的计划，利用从能源公司盗用的重大非公开信息进行交易。35. 2015 年 8 月，在参加公司交易员 B 的婚礼时，Miller 参加了
交易中的量子优势：博弈论方法
交易的性质一直受到信息传递和技术进步的影响。从 19 世纪 50 年代电报的发明到 1867 年爱德华·卡拉汉发明的股票行情机，实时报告股票价格和市场新闻彻底改变了交易格局。这些创新使经纪商和交易员能够比以往更快地获取信息，从而促进了更具活力和竞争力的市场环境。随着在线交易平台的出现，数字时代带来了范式转变。1994 年推出的 digiTRADE 和 Ameritrade 的开创性在线经纪服务使交易员能够以极低甚至零佣金即时下单。互联网带来了前所未有的速度和可访问性，同时提供了数据集成、仪表板和商业智能等工具，以便做出更明智的决策。这种向电子交易的转变也标志着传统场内交易员和经纪商的衰落，因为算法交易占据了中心地位。能够分析市场状况和执行交易的自动化系统强调了交易生态系统对技术的日益依赖。基于这些发展，一个关键问题涉及基于量子计算的“量子交易”平台的潜在优势。量子计算的最新进展表明数据处理速度和效率有所提高；然而，量子计算机为竞争性互动问题提供更高质量解决方案的能力已被证实，这为交易者提供了独特的价值。这对于碳交易和其他绿色市场等关键市场尤其重要。本文以“小鸡”和“囚徒困境”游戏作为突出的例子，研究了博弈论交易模型，并将其应用于量子交易平台。
利用人工智能有效发现美国公司债券市场的流动性
使用人工智能发现公司债券流动性 LTX 使用专有数据科学技术分析其流动性云®中的数千个指标，以生成流动性云分数。这些指标旨在帮助投资组合经理了解实时流动性并通知交易员何时进行交易。买方和卖方市场参与者都有权匿名安全地将他们想要完成的意图分享到流动性云中。流动性云分数会动态更新以反映流动性条件的变化，更重要的是，根据其他参与者在流动性云中分享的优先级，提供有关完成任何交易的可能性的见解。鉴于场外债券市场的独特动态，用户可以设置警报，以便在有潜在流动性可供交易时立即收到通知。自动提供这些信息可以创建一个效率模型，使交易员和投资组合经理能够专注于宏观任务和策略。此外，在当今的 RFQ 世界中，评估流动性的唯一方法是询问经销商，从而造成信息泄露。流动性云为买方提供了无需询问任何人即可评估流动性的能力。