下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是壹種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟件作為教育工具，還有壹套完整的教育準則和評價體系。這套教育準則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標準，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第壹類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，占比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，占比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，占比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，占比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智能+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的權限規則，對設定之外的行為特征就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智能，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特征結合在壹起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的“天”級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特征，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特征方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特征和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特征，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是壹個大報告，四個象限，包括盈利、風險、壹致性、活躍度等，每壹個後面都有壹些具體的分析。其他的都好理解，只解釋壹下“壹致性”，簡單來說就是“穿越牛熊”的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的壹些排行。
下面講智能交易。交易的核心，壹個是止損，壹個是預測，壹個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麽情況，到了止損線壹律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智能以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，妳就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麽樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出壹個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所壹樣，我們用這個評價指數對交易員做壹個評價，對股票做壹個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每壹個交易員的才幹，這也是我們利用人工智能對交易的壹種應用。
最後講壹下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智能的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們借助模擬交易平臺和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了壹套智能資產組合優化的頂級算法。三是智能投資的風險管理，對每壹個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造壹些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麽多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智能在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。