金融交易中的人工智能技术：系统文献综述
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文章摘要
金融市场的复杂性、非线性、非平稳性和时间变异性使其成为一个充满挑战的领域。随着技术的进步，AI技术在金融市场中的应用越来越广泛，尤其是在自动化交易、投资、保险和风险管理等领域。AI技术能够通过分析大量数据来提高金融服务的效率、安全性和个性化。然而，金融市场数据的质量、高频数据处理以及经济指数的动态性仍然是AI应用的主要挑战。
研究方法
研究者采用了系统文献综述（SLR）的方法，分为三个阶段：规划、执行和报告。研究问题（RQs）包括：
- RQ1：研究了哪些金融市场和资产类型？
- RQ2：采用了哪些交易分析方法（技术分析、基本面分析等）？
- RQ3：使用了哪些AI方法和技术？
- RQ4：模型性能的评估和投资回报的度量是什么？
通过多个数据库（如IEEE Explorer、Springer、Elsevier Science Direct等）检索相关文献，并根据特定的搜索策略和关键词筛选出143篇符合条件的研究论文。这些论文涵盖了2015年至2023年间的AI在金融交易中的应用。
关键结论
1.金融市场和资产类型：
研究涵盖了8种金融市场，其中股票市场、外汇市场（FOREX）和加密货币交易是研究最多的领域。
在股票市场中，S&P 500指数是最常被研究的资产，其次是纳斯达克和道琼斯工业平均指数。
在外汇市场中，EUR/USD、GBP/USD和EUR/GBP是最常被研究的货币对。
在加密货币市场中，比特币（BTC）、以太坊（ETH）和莱特币（LTC）是最常被研究的数字资产。
2.交易分析方法：
技术分析是最常被采用的方法，占71%的研究论文，而基本面分析仅占12%。
常用的技术指标包括相对强弱指数（RSI）、移动平均收敛发散指标（MACD）和商品通道指数（CCI）。
基本面分析的数据来源主要包括Bloomberg、Thompson Reuters新闻情感分析和Yahoo Finance。
3.AI方法和技术：
深度学习是最常被使用的AI技术，占30%的研究论文，其次是强化学习和深度强化学习，各占29%。
研究中识别出40种不同的AI技术，这些技术通常以混合模型的形式出现，结合了多种算法。
例如，长短期记忆网络（LSTM）因其捕捉时间依赖性的能力而被广泛使用。
4.模型性能和投资回报：
常用的模型性能评估指标包括均方根误差（RMSE）、准确率、召回率和F1分数。
投资回报的评估指标包括夏普比率（Sharpe Ratio）、回报率（RoR）、最大回撤（Maximum Drawdown）和总回报（Total Return）。
研究表明，AI模型在预测金融市场走势和优化投资策略方面具有显著优势。
研究贡献和未来方向
文章指出，尽管AI在金融交易中的应用已经取得了显著进展，但仍存在一些研究空白。例如，风险控制和危机检测模型的开发是未来研究的重要方向。此外，文章建议未来的研究应该更加关注模型的自动化交易能力，并结合基本面和技术分析来提高预测模型的性能。
总结
本篇文章通过系统地分析和总结2015年至2023年间的143篇研究论文，全面展示了AI技术在金融交易中的应用现状和趋势。研究结果表明，AI技术，尤其是深度学习和强化学习，在金融市场预测和交易策略优化中具有巨大的潜力。然而，研究也指出了当前研究中存在的不足，并为未来的研究方向提供了指导。
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