小布心里面很清楚，即将面临终极大Boss这一关了。他朝着砝码博士指向的路前进，每一步都在想大Boss究竟是谁？前路越来越昏暗，很快就伸手不见五指，小布还是凭着感觉往前走。突然，一缕刺眼的光照亮了前方，等小布缓过来的时候，发现四周都亮了。无数的灯光包围着小布，而在小布面前，是一个四米高的机器人。他，应该就是终极大Boss了。

“小布，你终于来了，我等你很久了。”机器人用机械性的声音说。小布一路通关过来，也经历过各种惊喜，当然也知道通关过程中什么事情都可能发生，早已见怪不怪了。小布冷静的说：“机器人，告诉我，我怎么才能通关成功。”

机器人说：“IRS通关的最终乐章，不是从前，也不是现在，而是未来。IRS的未来发展道路到底是怎样，你想过吗？”小布想了想，回答说：“最后一关是由机器人把关，那肯定是跟量化交易有关的吧。”机器人回答：“没错，就是量化交易与人工智能。”

“先说量化交易吧。目前国内的量化交易主要集中在商品与股票市场上，但是已经有开发团队开始了固收的量化交易，其中IRS是核心产品之一。一般量化交易的模型，需要有不同市场的量化信息输入。这些信息包括在外汇交易中心、中金所、上交所、深交所等平台的市场价格、成交量、买价、卖价等。

通过下行API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)把这些市场数据放到一个整合器(Aggregator)里，而整合器的完整数据就可以兵分两路了。一路是通过用户界面(User Interface, UI)去给人工交易员(Human traders)适当的展示；一路是作为量化定价模型(pricing model)的输入。定价模型与人工交易员皆可以反向给整合器下交易指令，而整合器会通过上行API把交易指令输入到相关报价平台里。

我们可以看到，量化交易的第一前提是API接口。在国内，IRS的X-Swap电子成交平台已经接通了API上行、下行接口，有了量化交易的根基。而期货、现券等不同的平台也有着不同层次的API接口。”

机器人的身体躯干部分突然折叠起来，变成了一个屏幕，屏幕显示一张图。机器人说“你看这张图，就是国内现有的量化交易模式。”

（IOI为Indication of Interest 成交意向、Human Interference 为人工干预）

小布点点头，虽然有点脑洞大开，超出了自己原来的想象，但在目前人工智能的大环境下，IRS必然也会跟上时代的节奏，将IRS产品与高科技起来。小布说：“那请你告诉我人工智能是什么回事吧。”

机器人见小布根本没有停下来的打算，便马上开始说：“好。首先，你对人工智能认识有多深？”小布想了一下，说：“我记得从别的地方看到过，人工智能就是电脑自己学习、自己思考的体现。”机器人说“没错，的确是可以这样理解，而在IRS领域上，也是可以做到的。

IRS市场现有的量化技术大多基于金融工程模型进行程序化的交易，但无法实现判断市场变化、预先部署的操作功能，所以人工智能的加入是未来发展的必然趋势。要做到这一点，需要有五个步骤：定义特征维度（从大数据终提炼出影响价格变动的特征维度，包括利率曲线的变动、资金面、政策面、海外情况等）、知识标注（归因市场动向因素）、构建算法（通过统计与数学方式建模）、算法调优（利用反馈机制不断学习）、最后应用（预判市场走势）。

当然，不只是可以预判市场变化，人工智能还可以应用在IRS自动做市上。关于这方面我就不多加阐述了，你看屏幕自学一下吧。

说了许久，其实人工智能最终极的目标，是人工智能投顾（Artificial Intelligence Investment Advisory, AIIA）。在AIIA领域上，每天市场的数据会进行信息量化，然后输入交易思路到策略库里，再进入人工智能的生态圈。整个人工智能投顾的核心是反馈机制(feedback mechanism)，策略库输出策略进入模拟器，然后向模型输出模拟结果再进行策略优化，再次输入策略库，形成了反馈机制的闭环。

AIIA应该是将来的量化交易加强版。你看，我屏幕上显示的就是这个大致的流程图。”

小布快速扫视屏幕，消化着新接收的知识，机器人突然发话：“你都明白了吗？”小布点点头，下意识的回应：“明白了。”突然机器人拔出了激光枪，对准了小布。小布顿时不知所措，不是已经过关了吗？为什么还有惩罚呢？此时小布已经来不及思考了，一缕强光从机器人的激光枪上发射而出，小布捂住眼睛，感觉一道强大的力量把他推向后方，直到跌入深渊，失重的感觉让小布一瞬间惊醒……

“布总，5年repo 破60了，数据不咋地。”

“布总，期货这周新高，加不加仓？”

小布睁开眼睛，回过神来，才意识到原来太累了，趴在办公桌上睡着了，做了一个春秋大梦。小布反应过来，下午的市场已经开始，马上进入作战状态吧！

“来，5年repo别追，和国开债做个basis。期货马上加仓……”