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在过去的五年中，由于人工智能，机器学习和区块链领域的创新技术，全球金融业经历了重大动荡。超级计算机接管金融部门的速度无疑使金融的未来在很大程度上取决于计算机科学家和大数据专家，而不是传统的金融顾问和交易员。
难怪世界顶级金融机构现在雇用的定量分析师和计算机科学家的人数比传统的金融分析师和投资顾问要多。CFA研究所是世界上最负盛名的金融分析师专业称号的提供者，它已经意识到它已不再是行业中的常态，现在 课程中包括 AI，大数据和机器学习。
另一方面，背后的技术Blockchain在行业中也占有相当的份额， 分析师 预测它将像互联网对媒体一样对金融系统产生影响。自2016年以来，加密货币作为一种投资资产就受到了爆炸性的普及，所有加密货币的母亲比特币在2017年飙升了1,500%以上，而在2018年第一个月破灭了63%。其他加密货币(截至目前有2000多种)相同水平的增长和波动，一方面创造了大量的投资机会，另一方面创造了巨大的风险。
随着这些数据量不断堆积，交易者发现很难手动找到投资见解。这促使出现了AI和机器学习驱动的解决方案。在主流金融市场中，由AI和机器学习驱动的计算机算法在分析大数据和执行股票交易中的应用并不是什么新鲜事物。
人工智能和机器学习可以以类似于数据分析的方式应用于加密市场。算法驱动的投资决策的主要优势包括速度和准确性，这是在高度波动的加密市场中取得成功的两个最重要的要素。而且，机器驱动的交易不需要交易者具有特定学科的专门技能或具有内幕信息来竞争。
例如，在以太坊网络上启动的区块链平台Signals试图利用机器智能，交易者能够做出更明智，更快速的交易决策并最大化交易利润。借助Signals平台，无论经验丰富还是经验不足的交易者，都可以使用从传统技术分析到复杂的机器学习技术的交易算法。
另一个例子是Robo Coin Advisor，该平台自2014年以来一直在开发中。这些项目声称是加密货币的第一位机器人顾问，将AI与加密货币和区块链相结合，为投资者提供有关的每日预测和统计数据及其令牌。
但是，我们如何保证交易算法是准确的，并且在遇到许多变化的数据时会做出正确的选择呢?答案可以在回测中找到。该过程涉及对算法进行历史数据处理，以确定其在各种情况下的性能。诸如Quantopian之类的平台一直在为股票交易算法提供回溯测试途径，现在一些平台为加密交易提供此类解决方案。
必将使加密交易者受益的算法投资的另一个方面是对可交易新闻的市场扫描。在高频交易中，配备自然语言处理功能的计算机算法被教导要在可交易新闻发展和立即执行交易时扫描和识别可交易新闻。考虑到加密市场的波动性和对新兴问题的敏感性，这种方法在加密交易中非常有用。
例如，在最近的过去，事实证明，有关监管机构采取镇压措施的消息对价格走势具有很大的影响。通过训练有素的算法来识别监管镇压新闻的出现并立即执行交易。