量化交易完全取代人工的时间会很近么？量化交易有什么费用？

很近，近到你感觉不真实。随着国内券商量化交易接口的放开，这一事件会被无限的提前。
有的时候，打败自己的并不一定是对手，或许是一个新兴事物。就如同马车夫被汽车取代，卖胶卷相机的被手机取代，这个时代唯一不变的就是变化，当人工智能的大潮袭来时，金融交易也将面临大洗牌，未来到底是交易员还是人工智能的天下，鹿死谁手，敬请期待。
就如同DBA，简单的说就是管数据库一样，随着阿里云，腾讯云等的推动。数据库管理员也不再像以前那样的不可替代，或者说是不可或缺。

2000年顶峰时期，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员，替投行金主的大额订单进行股票买卖操作。但时至如今，这里只剩下两名股票交易员孤军奋战。
除了高盛，瑞银也面临相同的情况，上图是是10年瑞银集团的交易大厅，熙熙攘攘，人潮涌动。

然而，交易大厅现在却成了这样。（上图）
高盛、瑞银的交易员被替代的经历，只是全球金融公司的一个缩影。
2015年12月，摩根士丹利表示将在第四季度支出1.5亿美元的遣散费削减劳动力，全球裁员1200人。
2016年1月，外媒报道瑞信对在伦敦的最多1800名员工发出裁员警告。
2016年3月，日本最大投行野村证券称将在北美裁员20%。
2016年3月，美银美林传出将裁逾5%交易员的消息。
交易员为什么纷纷失业？1、不具备核心竞争力的交易员，容易被人工智能替代虽然我们看到高盛裁员近600名交易员，但实际上，这些裁员的交易员并非高盛投资部最核心的交易员，大多数是类似国内的下单员和银行柜员，以及像券商的行业研究员，由于这部分工作被机器的替代性较强，所以一旦人工智能介入，反而可以节省大量的人力成本。
高盛目前在200名计算机工程师的技术支持下，自动化交易程序已经接管了纽约总部大多数日常工作量。具备机器学习能力的复杂交易算法，已经可以取代那些市场定价依赖性较高的交易员。
根据美国财经媒体Business Insider的统计，高盛目前33000名全职员工中，超过9000名员工是程序员和工程师。近几年在公开场合，高盛CEO反复强调，高盛目前的定位是一家高科技技术公司。

2、人工智能可24小时全天候高强度工作，并且自我学习相比人类分析师依靠对历史数据的分析来创建预测市场趋势的模型，不知疲惫的人工智能24×7小时都在获取书籍、Twitter消息、新闻报道、金融数据、企业财报、国际货币政策来理解全球趋势，然后对股票、债券、商品和其他金融产品进行预测。
传统交易的优势很大程度决于他的反应速度、智商、信息来源等。然而一种被称为“黑箱”的交易算法让再好的交易员也无法匹敌。“黑箱”是由数学家、工程师和物理学家组成的团队提供技术支持，它们的交易速度非常快，它能够接受大量的价格数据，分析价格的异常和统计形态，选择并完成交易，整个过程只需要10毫秒，有些“黑箱”甚至能在2到3毫秒内完成交易。
还有一些“黑箱”更多地运用了人工智能，它们学会了思考。这些“黑箱”使用最先进的数学工具进行学习，比如遗传算法。使用“黑箱”的基金公司常常会雇用最优秀的程序员、代码破译员、甚至语言学家来对箱子提供支持，使箱子能够下载和解读最新的经济新闻，并根据新闻内容开展交易。在人类还来不及读完新闻的第一行时，箱子就能完成整个交易过程。
3、人工智能可以规避人性的弱点曾帮助苹果公司开发Siri的Sentient公司联合人巴巴克·霍德加特(Babak Hodjat)称：人类通常带有偏见，又相对敏感，无论是有意的，还是无意的。有充分证据表明，人类易于犯错。我认为，依赖于人类直觉和理性，比纯粹依靠数据和统计学更可怕。
我们交易中除了技术限制，其实更多的是被自己主观所影响，人工交易的漏单，情绪化，以及不够及时等问题，机器都能一秒内轻松解决，这也是国内很多机构喜欢量化交易的原因，毕竟很多时候机器比人更可靠。


这个世界变了，未来的金融市场不再是单纯的学金融的天下。他有可能是有较好的数学功底或者是出众的编程技能。
目前全球的大型对冲基金公司早已在运用量化交易的方式对资产进行管理，例如：
Aidyia（香港）：运用先进的人工智能技术，识别金融市场模式和预测价格走势。
Binatix（美国）：是最早使用机器学习算法来发现在投资中具有优势模式的公司之一。
Kimerick Technologies（美国）：机器学习和人工神经网络驱动预测交易的公司。
Pit.ai（英国）：一个机器学习驱动的对冲基金等等······而国内也有如九坤、幻方、朱雀等机构都在使用AI量化策略对资产进行管理。



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