Michael2021-05-06 19:31:03

学员你好，非常抱歉为你的学习增加了困扰。下面我来对这两句话进行说明：
第一个，
这个部分我先将语言补全，这样有助于你的理解：Similarly, the use of AI and machine learning for new and uncorrelated trading strategies by hedge funds could also result in greater diversity in market movements.（摘自原版书）
它的背景是，机器学习的主要脆弱点由于相似的算法使得市场趋同，系统性风险增加。但是，也不是没有解决的办法，比如说智能投顾等算法可以更多得为大家进行定制化的建议，这样一来，交易策略之间的相关性也可以降低，由于交易策略的多样性使得单边市场出现的概率减少，或者说市场的变化的多样性增加。
第二个，关于biases的处理。
首先利用机器学习的算法可以更加精确的估计保费，这样一来就减少了道德风险还有逆向选择的偏差，不过也引发了一些新的偏差，比如可能会出现一些种族，性别歧视问题（虽然机器学习本身不产生，但是架不住人联想。比如男生更容易抽烟，那么健康问题更多，健康险的保费会更高，但是男生保费超过女生的普遍结论会让我们联想保险保费算法含有性别歧视）。

希望对你有帮助。