如果您读过有关人工智能改变金融服务的令人惊叹的报道，您可能会有这样的印象：在机构交易环境中部署大型语言模型和基于代理的系统主要是一个工程挑战 – 选择正确的模型，调整正确的参数，并等待性能提升实现。
我花了近五年的时间担任人工智能和集成架构师，为美国银行美林、摩根大通和花旗集团等 100 多家机构客户处理 PB 级高频交易数据的平台，我可以告诉您，这种印象忽略了问题最重要的部分。
高频交易中人工智能最难的部分不是人工智能。
高频交易以微秒级的时间尺度进行。
50 微秒响应的系统与 500 微秒响应的系统之间的差异并不是性能脚注，而是可行的交易策略与始终以不利价格执行的交易策略之间的差异。
它产生附加聊天机器人的缓慢交易基础设施。
来源：HackerNoon
