人工智能辅助之“证券研究”借助人工智能提取新闻、政策、社交网络参数让量化交易模型更强大。当量化交易分析师发 现数字推测模型的局限性后，开始考虑引入新闻，政策，社交网络中的丰富文本并运用自然 语言处理技术分析，将非结构化数据结构化处理，并从中探寻影响市场变动的线索。通过爬 取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据，一来可以判断企业或其产品在社会中的影 响力，比如:观测 App 下载量，微博中提及产品的次数，在知乎上对其产品的评价。当前，知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展， 但很多仍处于调研阶段。我们认为这其中的难点在于如何与特定领域机构建立起一套合作方 式，如何将合作变成一种可轻易编程的界面，让该领域专家可以通过系统以一种非常简单的 方式进行行业逻辑的建模，而他的逻辑可以通过系统实时得到验证，使其进一步更新，只有 通过专家与机器反反复复的迭代，形成闭环，才会服务好用户。