金融交易行業沉澱了大量有用或者無用數據,包括各類金融交易、市場分析、風險控制、投資數據等,大量數據是以非結構化的形式存在,通過運用人工智能的深度學習系統,能夠有足夠多的數據供其進行學習,尤其在風險管理與交易這種對複雜數據的處理方面,人工智能的應用將大幅降低人力成本並提升金融期貨風控處理能力。 金融人工智能之期貨績效能穩健提升,係得益於用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)深度學習在演算法上的突破。卷積神經網路模型是一種數據驅動的模式,其原理是通過學習歷史數據來識別數據的生成機制,並利用識別的生成機制來進行預測,卷積神經網路方法的出現,大大提高了金融期貨預測的樣本內擬合程度,做出相應投資(機)對策。金融數據的採擷技術,就是從大量的實際應用數據中提取隱含資訊和知識,利用數據庫、人工智能和數理統計等方面的技術,對金融數據進行深層加工和分析的資訊處理技術。金融期貨交易者掌握的資訊越充分,他們就能更好的進行風險管理,從而在交易中獲得很大的收益。因此,對於金融市場中數據的採擷技術就顯得尤為重要。通過金融數據採擷技術,對涉及金融方面的資訊進行分析、歸類、統計,從而達到有效的金融風險控管的作用。