电影华尔街中，美国华尔街股市大亨戈登·盖柯在金融界叱咤风云，人人敬畏。在随时随地上演的金融大战中，他似乎永远都游刃有余，百战百胜。盖柯先生的经典名言是哈佛商学院毕业生，多数比狗屎还不如。（股票买卖）这一行需要穷苦的聪明人，要够饥渴，还要冷血，有输有赢，但要一直奋战下去。若你需要朋友，就养条狗吧。外面的世界是场近身战。

这么多年后想起这句话还是不得不佩服编剧高明。在当前穷苦的聪明人密集的牛市中，可谓遍地股神，人人冷血，个个饥渴。不是我们市场不成熟，也不要再说我们的散户文化，我们真的只是天生丽质难自弃，有如此的聪明才智，实在不忍心不用。

对这个问题，专家也有着一个大数据的解读。美国学者Mark Grinblatt和芬兰学者Matti Keloharju及一帮徒子徒孙建立了一个庞大的数据库，分析智商和投资意愿、投资行为的关系。他们的研究发现，在控制了财富、收入、教育水平等等因素后，智商和投资意愿、投资行为有明显的关系。换句话说就是，智商较高的个人比较愿意投资股票，这个意愿较财富、收入和性别更明显。而孪生兄弟或姊妹中，智商较高的也比较愿意投资股票，说明智商对投资意愿的影响更甚于家庭背景。同时，智商较高的投资者，他们的投资组合比较分散、系统风险较低、股票多属增长股、公司多为市值较低的中小型公司、组合的夏普比率比较大。换句话说，智商较高的投资者投资组合比较有效率。这些研究发现，呼应三位学者另一个研究，再次印证高智商者投资能力和表现较佳的现象。

按照这个专家的结论，对某些游戏，不仅是你玩得好不好能证明自己的智商，愿不愿意玩都算是一个极佳的信号。然而单打独斗终难成势，量化交易的未来绝不是傻乎乎的数据筛选而是集体智慧的终极集结。未来，人们以一种更具体的方式开发和运用他们的集体计算能力。近期，一个叫Krabott的程序横空出世。其理论基础是詹姆斯·索罗维基提出的所谓群体的智慧：群体行为对价格的调节要比个体精确得多，即便在后者拥有更多信息的前提下。

股票投资小常识：作为纳斯达克最大而且交易最活跃的股票市场,纳斯达克全球市场有近4400只股票挂牌。

这个程序要求业余交易员参加一个策略游戏， 用一群看上去更擅长网上扑克或魔兽世界而不是微分方程式的无名之众来取代交易大厅里的聪明人。Krabott就像飞机上的所有乘客被邀请控制驾驶舱和起落——而且干得并不比飞行员差。它是一种交易厅游戏，玩家是各个被称作Krabott的交易策略的认领者。每个玩家选择自己的策略，然后观察这些Krabott的在货币市场上的行为和表现。获利（P）和亏损（L）会在玩家的账户积分上表现出来。玩家可以放弃那些效率最低的Krabott，或将其置于一个测试或候补区继续观察其表现，留待后用：候补区就像个托儿所。同时，玩家可以混合两个Krabotts的参数，再造一个全新的策略，新策略可以在交易室中进行实战测试，并获得评估。这种交叉机制的灵感来自于生物学领域的杂交技术，人为遗传算法，作为在遗传算法基础上的进一步演化，Kosorukoff用统计的方法证明，在对给定对象的进行盲选以找出最优物种方面，人类要比计算机敏捷得多。

股票投资小常识：利空是会突发的，个股的经营变化也是会随时出现的。这就是为什么要做波段的原因，每次股价涨到波段的高点之后，就做一次获利了结，做一次空仓等待的动作。

实验结果表明，尽管机器能够探索的策略数量比人类玩家多100多倍，但后者总是能够不断地找出比前者更赚钱的策略来。所以，暂且把人工智能放一放，明天的明天，最靠得住还是和你一起打牌的小伙伴。

戈登先生再附犀利点评：醒醒吧，朋友，你若不是局内人，那你就是出局了。

股票投资小常识：品牌溢价是高自由现金流比率的关键。传统行业的出路在于品牌化。科技行业的出路在高新化。