我以前对自动交易比较有兴趣的，人工智能没弄过（应该是神经网络这块吧，我以前也很想花时间弄弄的），SVM是弄过的（感觉泛化能力和人比差太远），还有什么小波分析在金融时间序列中的应用，总之是个人悟性不够，用这些高级的玩意一无所成（还不如简单的均线来的方便有效）。 后来几年前因为些机缘，我开始信佛了，也就不再相信什么人工智能了 C++有比较大的心智包袱，N.Wirth就认为其是一个为了软件工程而工程出来的垃圾。 我现在完全是手工交易，用计算机只是为了粗略测试一下绩效，看是不是有哪些地方没有考虑周全。开个外盘账户，转帐什么的感觉不踏实，而且只要能把国内的品种做好了我就很满足了。 套利，除非是期现套利，其他的统计套利什么的，和我的交易理念有冲突的，所以我也是不做的。既然要带止损还不如直接去进行趋势投机。
我感觉SVM泛化能力还行，关键在数据的前期处理。小波分析还是有用的。 我不知道以后的发展，但眼下跟本没有真正的"人工智能"， "人工智能"说白了就是"应用统计学"。您不相信人工智能就是不相信统计学 C++做交易好处就是快，建模不如Matlab。 您要是全手工交易，很多先进的基于统计学的投资组合管理方法都不行用呀。
我对人工智能的理解应该是非常粗浅的，我觉得可能其最终目标是使得计算机象人一样，从这个角度来说和我目前的信仰是有冲突的，所以就放弃了。 基于统计学的投资组合管理，例如马科维茨的那套（方差理论那套），我认为从根本上就是有问题的(原谅我这么说，他在计算机方面也是很牛的)，您要常亲自做交易（或赌博）便知，而且我是用自己的钱交易，以后也不会募集别人的钱交易，所以也没必要弄些花哨的公式和图表给别人看，只要自己能赚钱就行了。 我现在信奉的是“简单就是美”，依据常识进行交易，保住本金为第一要则。而这些确实很难量化。当然这其中也离不开计算机，有时候我脑中想出一个交易的方法，还是要用计算机粗略验证一下。人的直觉和现实有差距。 我不知道你的策略是怎么得出的？是自己先有了交易的经验，然后将交易经验量化得到的，还是根本就是从数据挖掘中找到一些规律，然后根据这些规律具体化成交易策略？
人工智能范围很广，我主要做机器学习和数据挖掘，用到很多概率论和统计学，至少我这块和你的信仰并不冲突。 简单就是美，听上去没错，但所有简单方法早被无数人试过了，要是那些简单方法至今仍然有效，为什么大多数人还赔钱呢? 市场上聪明人多了去了，发现并掌握一些简单方法不难吧。 保住本金的确是第一位的。 我指的不是均值方差模型, 而是诸如online portfolio selection之类基于机器学习和优化的方发。 我先建模，然后测试，不成再改，如此往复。
你要是按System identification的思路建模就不要那么多交易经验。特别是当你建你的第一个模型时，有些基本知识即可。当然，你的模型肯定需要修改，这时才用到你的交易经验，但数学，概率论和统计学更重要。
工资终究是小钱，投资收益才是大头，另外有效益了奖金是必然的，好的程序员给股权也自然是必须的。 这是一家有学术气氛的公司，在这里应该能找得到研究的乐趣。研究的乐趣是当你琢磨的时候发现可以和其它人相互启发，然后就琢磨出来一个东西，然后你有机会把它实际应用，然后你发现它真的相当有用，然后顺带还带来小钱钱。