人工智慧技術應用在股市稱為「AI交易」，有著運算速度比人腦快，高頻快速判斷AI策略組合效益，機器人保持紀律不受情緒影響執行投資策略，AI交易佔交易比重已快速提升，華爾街股市交易更是直接升級為人工智慧對抗人工智慧(AI-AI)新局面。根據美國金融市場指數預測及智能策略時報指數公司(ReeDot AI Trading)指出，美國財經網站CFO四月針對三七八名美國高階投資主管調查報告指出，已有四二％高階投資主管利用人工智慧、機器學習等新科技來協助判斷、分析及做出決策，和一年前類似報告僅二五％投資主管使用這類工具相比，成長幅度驚人，顯示人工智慧正快速取代傳統投顧分析師與營業員角色。美國世界日報(World Journal)今年六月專訪我時曾表達人工智慧進行投資交易之特色說明，一、藉由機器智慧下單，能抓準時機在極短時間內高頻交易。二、克服人性弱點，「該買則買、該賣就賣」，避免貪婪與恐懼進行停利停損，避免情緒影響操作。三、可不間斷監控市場行情，人類不用盯盤，機器人觀盤自動進出場。四、人工智慧能透過回測過去數億筆交易紀錄，自動學習掌握最佳時機。五、人工智慧可以平行多工任務，執行百種智慧策略同時操盤。 過去三年策略無限將AI技術運用在指數期貨投資上有很好的成果，二○一八年策略無限榮獲未來商務展最佳技術獎，在一百多家參賽廠商脫穎而出。策略無限應用數個領域的AI演算法於程式交易系統，主要包含RNN相關LSTM, GRU, Reinforcement Learning和Time Series相關之演算法，以台指期二十年超過四億筆Tick大數據資料為基礎，建立Deep Neural Network Model讓AI不斷自我學習和精進，並架構能夠界接AI Model的策略開發回測系統，建立Tick級高速且精準的仿真(擬真)回測機制。AI機器人智慧投資是結合AI演算法進行人工智慧分析，高頻短瞬間立即判斷尋找最適投資組合，並依據市場狀況及投資人的投資需求(包括可承擔風險、期望報酬，並擴大至特定財務目標、可動用資金及投資期限等)進行客製化分析與結果產出。透過個人化結果，效率地自動選出適合該投資人的共同基金，再根據現代投資組合理論(Modern Portfolio Theory, MPT)，自動規劃出在投資人可承擔風險下的最大化預期報酬的投資組合，或是依據投資人所要的投資報酬率做出風險最低的投資組合。
策略無限使用GO語言所開發期貨程式交易完美的支援台指期當沖和波段，日盤及夜盤。透過各種AI學習演算法，配合傳統技術指標、籌碼資料、市場資訊等等，訓練多個自我學習的AI Model以觀察各方面的金融市場趨勢，讓AI有效輔助交易策略的決策判斷，建造出穩定報酬的交易策略。舉例來說，六十萬方案投資的策略組合，總共有高達二十種策略，其中五個當沖策略，十五個波段策略。當沖有四個日當沖，一個夜當沖，波段有十個日波段，五個全日波段。如果全部策略同時進場，需要保證金五三．五萬，多出來的六．五萬是預備資金，以避免因為保證金不足而無法交易。傳統分析理財從四個方向：基本面、消息面、籌碼面、技術面，且大多仰賴分析師的專業判斷，但只要是人就會有貪婪和恐懼無法紀律的操作。策略無限使用AI程式交易方式克服人性的弱點，設定停損停利，透過AI Model進行策略模組化生產，可大幅降低原本培育策略工程師所需耗費的大量時間成本，另外，也使用基於Reinforcement Learning的AI Model，讓Model能自我訓練適應不同的金融商品，將原本只適合產出單一商品的交易邏輯，快速套用到市場上各類金融商品，大幅提升策略應用空間。機器人理財(Robo-advisor)在歐美國家已經很普遍，我相信台灣人會慢慢接受。如今全球FinTech行業已然是諸多國家投資的下一波經濟驅動力，台灣技術人員素質相當好，在金融專業上，台灣的金融人才在亞洲一向優質，未來我們希望能有更多優秀人才投入到AI交易，加強產官學合作，將AI交易技術運用到不只在期貨，甚至更多全球金融商品。AI交易幾乎完全解構傳統證券期貨投顧產業人力生態結構，分析師與營業員的角色幾乎完全被AI交易機器人取代，理財顧問不再只依賴特許服務高端有錢會員，而是普羅服務有理財需求的投資大眾。發展AI對AI交易將使台灣金融產業更具光明未來，在國際化AI交易產業升級過程，台灣證券期貨投顧產業將全面升級帶給用戶全新投資理財體驗，創造前所未有綜效。
