算法的应用

金融领域，算法的作用之一就是风控，另外就是量化投资领域，通过量化算法模型实现赚钱。

金融市场的规则，有宏观数据，期货数据，新闻数据，舆情数据。quant通过各种各样的数据，判断出国家的经济形势和个股的走势，结合投资组合的算法，实现投资者的盈利。

哪个行业

机器学习，算法可以应用的场景非常多，电商的推荐，金融的风控，搜索引擎的排序算法。

选取那一个行业呢？

我们的目标是个人价值的最大化，那么，要选择一个自己能够接触到的，完全竞争的，短流程的渠道，利用你的算法技术和对业务的理解程度实现变现。

满足个人变现的渠道非常有限，很难通过一个图像识别算法直接进行变现，需要有一个承载的产品，而产品的研发是非常漫长的。

金融交易，是具备上述特征的一个渠道，可以通过个人账户在中国金融二级市场开户，完成交易过程。这种方式不会设计太多的中间环节，你可以获取交易所的数据，自己编写算法模型，然后用自己的钱去交易，完全自己把握。只要算法有稳定的收益率，就可以赚到钱。这种变现的方法就是量化投资，从金融角度入手才是一个靠谱的变现方式。

金融

懂编程，懂算法，了解金融市场的规则，就可以去金融市场抢钱了。需要注意的是中国金融的二级投资市场是一个不成熟的市场，

例子

私募基金，募集了一个亿的资金准备进入金融市场。基金经理决定按照投资组合的建模思想，对各类金融资产进行组合配置。

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这个图是CAPM ，资产定价模型，x表示收益率的标准差，y表示收益率的平均值。图中的点构建了可以投资的区域，每一个点表示一个可以投资的产品，虚线连接的点就是一个有效的投资组合。

对于图中近百个点，假设每次要配置5种资产作为投资组合，那么有75287520种组合方式，如何配置？

对于金融市场，有非常多的金融资产可以供我们选择了中国A股有3000多支股票，基金2000多，债卷3000，期货100，还有大宗商品，货币市场产品，汇率产品，海外投资市场等。如果将这么多资产进行投资组合 ，有无限多的组合可以选择。这样就需要找出最优的投资组合。

传统的基金是如何进行投资组合的呢？大多靠基金经理主观投资经验来完成。在金融市场里面，每一支基金都配置了不同的资产做组合。比如华夏基金，数据来源于万得资讯：

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基金最辉煌的时期是2006到2007，6个月的回报是101.49%，近一年的表现就比较差。

基金的组合成分，主要是股票和债券 ：

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之前基金经理从市场上几千支股票和债券中进行选择，并且配置不同的权重，利用算法也可以做到，并且效果会更好。利用算法可以取代年薪百万的基金经理的工作，我们可以获得收益，并实现个人价值。

Gartner 技术成熟曲线

技术成熟度曲线，又称为光环曲线，炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度来决定要不要采用新科技的一种工具。技术成熟曲线分为几个阶段，包括科技诞生的促动期，过高期望的峰值期，泡沫化的低谷期，稳定爬升的光明期，实质生产的高峰期这五个阶段。

2016年7月，gartner公司发布了年度新兴技术成熟曲线，有三个趋势非常突出

1. 智能机器
2. 身临其境体验
3. 平台革命

感知智能机器，是处理大数据的计算能力和智能算法的高效整合技术，使企业能够充分利用数据，面对复杂的需求，解决前人无法解决的问题。这个领域包括：智能微尘、机器学习、虚拟个人助理、认知专家顾问、智能数据挖掘、智能工作空间、会话用户界面、智能机器人、商业无人机、自动驾驶汽车、自然语言问答、个人分析、企业分类法及自然管理、数据经纪人PaaS和情境经纪等方向。

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FinTech

银行，蚂蚁金服，京东，腾讯，百度还有更多的创业公司都在往这个方向发展，对于个人而言，当大机构进入时候，创业公司根本没有机会。如果换一个思路，当大机构都在抢一个方向的时候，to B的业务就是创业公司的机会。

有一句老生常谈的话：你是想做淘金者还是做一个卖水的。