理財機器人：現況與未來展望
根據 PwC《2016 資誠全球財富管理調查報告》，全球財富管理規模將在 2020年時達到101.7兆美金，而理財機器人雖然作為Fin-tech新興產業中不可小覷的一環，發展目前卻仍只處於起步的階段。
理財機器人，根據INVESTOPEDIA的定義，是一種線上的財富管理，以提供自動化、無涉及人類操控的服務為主，並以演算法為基礎來給予消費者投資組合上的建議。目前網路上關於理財機器人的相關文章，多集中在基礎概念的介紹，以及機器人（理財機器人）與人類（傳統財富管理）兩者在財富管理領域的競爭合作情況。
在運作原理上，理財機器人核心的元素在於將現有交易管道可觸及的投資商品，經過演算法評估客戶的需求風險和報酬，並替其配對商品而找出最佳的投資組合。與過去的理財服務最大的不同在於，理財機器人將過去以人工為主的分析以電腦演算法取代；其中的技術包括機器學習、大數據分析、數據回測、人工智能等等。總結而論，理財機器人的工作與傳統財富管理類似，重點仍是在理解顧客的需求、產品報酬風險的衡量並將供需雙方做最妥當的配置。
以「直接」取代「間接」，預測短期股市的新概念？
然而，本文有一個突發起想的實驗性概念，倘若大膽提出一個假設，有公司能將理財機器人中的機器學習、大數據分析、人工智能等技術，不是用在單純分析顧客需求以及配對市場的最適化產品，而是更直接的應用在預測、推估未來股市的短期走勢曲線呢？看到這裡稍有金融常識的人可能會反駁，因為從古至今根本沒有任何一套方法被證明是可以長期預測股市趨勢的。
不錯，截至今日的確沒有任何方法是可以預測股市長期趨勢的，但若將分析的重點放在股市群眾的心理與行為上，預測各種外部市場的條件對於股市群眾行為的影響，是否會比現行的股市預測模型（以預測外部諸多變數對於股市局勢的影響，如政經條件、國際局勢與匯率等等）更加準確呢？我們都知道，國際匯率、政經局勢、石油價格等等會影響股市漲幅的因素，其實都是先影響了股市玩家群的心理，再由這群受影響的群眾所做出的買賣行為「間接的」影響了股市短期的漲幅情況。
由於會影響群眾行為的外部因素實在多如牛毛而難以全部考慮，再加上「間接」的這一層關係，使得「預測股市」長久以來一直如天方夜譚般僅出現在想像中。但如今，倘若能用理財機器人的種種技術，來預測群眾對於這些外部因素可能的反應，能否在某種程度上更能夠抓住股市短期漲跌的趨勢呢？
安德烈．柯斯托蘭尼：短期股市中，投資大眾的心理狀態才是關鍵！
《一個投機者的告白》作者安德烈．柯斯托蘭尼曾強調過投資大眾心理學對短期股市趨勢的影響力。他認為影響股市短期走勢的兩個根本要素為1.資金及貸款的情況以及2. 投資大眾的心理狀態。對於股市大盤走勢而非單一個股走勢來說，想像力和資金要比基本面的分析更能發揮決定性的影響。
股市的老手都知道，許多市場不合理的上下起伏，其實只是反映了投資群眾的大眾心理。因此在解讀短期股市趨勢時，柯斯托蘭尼換了個方向想，倘若關注的不再是外在消息的紛紛擾擾，而是直接解讀、預測股市群眾對於這些消息的行為反應呢？這樣的概念與上述提及的股市預測方式不謀而合。
在技術層面上，機器學習、大數據分析等先進的科技，使如今用來解釋、預測消息發佈過後可能出現情況的模型與日俱增；畢竟機器學習演算法的設計初衷，就是一種從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。
而自群眾心理學經典《烏合之眾》問世以來，心理學家們也逐漸更能夠掌握群眾的樣態；雖然我們對於「個體」的行為心理上仍有許多不了解，但當許多個體群聚在一起組合成「群體」時，某些基本的行為特徵與反應卻較能有效地被預測。正如《烏合之眾》曾言，一個群體的運作具備其獨有的特徵，不同於個體單獨的行為模式。群體在組織化的過程中，每個成員的觀念和想法會漸趨一致，他們自覺的個性會逐漸消失，取而代之的是集體的群眾心理。
大眾行為心理學＋機器人理財應用=短期股票市場走勢的解密？
拜大眾行為心理學的研究所賜，如今的科學界已較能掌握群眾部分心理與其行為反應；若奠基於這樣的基礎，再搭配機器人學習、大數據資料蒐集及分析，是否有可能以今日理財機器人的技術，較為準確地預測並判斷出種種外部環境因素對於短期股市走向所帶來的影響？倘若大眾行為心理學與機器人理財兩者的技術相加融合，是否財經專家幾百年來苦思不得其解的「市場行為」，將會有被勘破的可能呢？
