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第三个是AI智能投顾。我个人对此目前还有些保留。AI的机器学习能力会越来越强大，在投顾领域必有用场。但也可能有两个缺陷：第一是收集到的大数据基本是近期的，更早的数据没有保留或者没那么丰富。学习的数据无法充分覆盖泡沫现象和经济危机的知识和经验，也就是说泡沫如何开始、崩溃、明斯基时刻等现象的数据样本较少。AI根据这些数据自我学习，可能比较倾向于技术路线型交易，这有可能助长泡沫上涨和最终破裂；第二是技术分析在机器学习中更容易实现，但基本面分析和认识可能更重要。若干年以前，当大数据开始兴起的时候，有人说，将来像中石油、中石化这些公司的股价应该是多少，每个油井每天什么情况、产多少油，大数据都知道，机器肯定比人更知其股价走势。我说，并不是这样。比如安然公司，不是具体每个油井怎么样、每笔石油贸易怎么样，就能算出股价；它出问题在于收购兼并、在于财务、在于杠杆，甚至还有安达信未尽职等问题，这些问题只能通过基本面分析才能发现。此外，还有一点，AI智能投顾似乎会支持并提供高频交易服务。高频交易会造成系统脆弱性，这方面有很多讨论，前两年伦敦市场出现一次闪崩，可能与高频交易有关。所以，AI智能投顾有优点还有不足，有待进一步研究观察。

（二十六）党报、党刊将其发行、印刷业务及相应的经营性资产剥离组建的文化企业，所取得的党报、党刊发行收入和印刷收入免征增值税。（二十七）经省级人民政府批准，2020年年底前省属重点文化企业可免缴国有资本收益。八、关于法人登记（二十八）转制后的企业名称，应当符合企业名称登记管理的规定。原单位名称中冠以“中国”、“中华”、“全国”、“国家”、“国际”等字样的，按有关规定经批准可继续注册使用。

二、建立受限的可复原的安全空间作为试验环境从金融政策制定者的角度来说，想要提供一种有别当前规则的可试验环境，强调这是个受限、有监管、安全可控、可还原退出的实验环境。但是，这个也是说着容易做到难。英格兰银行提出了监管沙箱，沙箱是有边界的，如果试验不成功的话，外溢影响基本可控；沙子流回去能大体还原，大家应不受损失，但这两点实际上并不容易做到。总之，要有这样一个试验的系统和环境。目前在大国经济体中能否设计出货币试验的沙箱是个挑战。

在推特上会看到一些令人震惊的行为，使得金融专业人士感到畏缩。一位投资人说：“我们把投放了资金的基金都看作是我们的合作伙伴。有时候在推特上观察到的行为会让我停下来，怀疑投资人是否真的想和那些会这样做的人一起投资。“他们可能会问自己有关上市公司的同样问题，例如由埃隆·马斯克经营的特斯拉。

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