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量化交易的未来发展方向主要有3个：智能化、全球化和机构化。
量化交易中策略的重要性是显而易见的。随着量化交易领域的发展，对策略的需求也越来越迫切。因此，数据分析和挖掘的价值也得到越来越多研究者的重视。行业内对数据分析的要求日益提高，传统的数据分析手段已经无法满足人们的需求。因此，越来越多的人工智能技术被应用于量化交易中。当然，人工智能技术不仅仅被用于投资执行部分，还更多地被用于投资策略的智能化和自动化。
1.人工智能算法
从数学的角度来看，人工智能算法是一种非线性建模方法。历史数据中存在多种非线性成分。即使线性成分完成交易后，也会出现一些非线性现象，需要利用人工智能来进行学习和处理。
2.结构化数据
除了结构化数据，量化交易中还需要用到诸如声音、图像和文本等非结构化数据。这些非结构化数据没有办法被数据模型直接处理，所以需要采用人工智能的方法来进行结构化，最后再由数据模型对其进行处理。目前，ChatGPT已经风靡全球，其核心能力之一就是可以将非结构化数据更快地转换成结构化数据，这也为未来的量化交易扫清了障碍。
3.元知识学习
目前来说，元知识学习是人工智能发展的一个比较难的领域，要想将其运用至量化交易领域，相应的技术尚待突破。一般说来，元知识是指“关于知识的知识”，描述特定知识或知识集合所包含的内容、基本结构及一般特征。若无元知识，人们便无法描绘、应用和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中，一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。它并非特定知识领域，无法解决具体的问题，而是管理、掌控和使用知识的知识，含有各领域知识的性质、结构、功能、特征、规律、构成与使用。目前，人工智能已被广泛应用于量化交易中，利用不同策略作出不同的投资选择。而元知识学习能使我们掌握如何用机器进行投资策略的选择，相关的技术在未来将有更大突破。
对于投资本身而言，范围越广泛越好，因此选择全球市场进行对冲交易就显得很重要。1949年，最早的对冲基金正式成立，其初始资金只有10万美元。经过了40多年的发展，美国对冲基金的管理资产规模已经达到了200亿美元；欧洲则大概用了40年的时间，使其对冲基金的管理资产规模在2002年达到了200亿美元。
在中国目前的市场上，量化交易策略的夏普比率为2.50%～3.00%，这一市场情况与我国当前散户和机构的相互关系一致，这就表示量化交易在我国的发展还有很长的一段路要走。另外，考虑到成本费用因素，投资顾问咨询服务都需要降低成本。投资顾问业务的智能化发展，可以帮助降低相应人工服务的成本，提升量化交易的利润。将来金融元宇宙中智能投顾业务的发展，有望为量化交易降低相关成本，促进量化交易的机构化。