群体智能（SI）在金融领域通过模仿分散系统（如鸟群或蚁群）的集体行为来解决复杂问题。它利用多个相互作用的代理——通常是算法或模型——处理数据、识别模式并做出决策，其方式是单个方法无法实现的。主要应用包括算法交易、投资组合优化和风险管理，在这些领域，群体智能处理大型数据集和非线性关系的能力优于传统方法。
一个突出的用例是算法交易。在这里，群体智能模型模拟一组“代理”，这些代理集体分析市场数据并生成交易信号。例如，一个基于群体智能的系统可能会部署数百种轻量级交易策略，每种策略都评估价格趋势或新闻情绪。这些代理共享见解，并根据群体的整体表现调整其行为。这种方法可以比集中式模型更快地发现微妙的市场模式，例如检测动量变化或套利机会。开发者通常使用粒子群优化（PSO）等框架来实现这一点，其中每个“粒子”代表一个候选交易策略，根据群体反馈迭代地朝着最优解移动。
另一个应用是投资组合优化。PSO 或蚁群优化（ACO）等群体智能算法可以高效地探索各种资产组合，以平衡风险和回报。例如，在 PSO 中，群体中的每个粒子都代表一种潜在的投资组合配置。算法通过将其性能与自身历史最佳表现和群体的全局最佳表现进行比较来更新这些粒子。这种分散式搜索避免了局部最优解，使其对高维问题非常有效。一个实际例子是优化包含 500 只股票的投资组合，传统方法如均值-方差分析在计算上会遇到困难，但由于基于代理的可并行计算，群体智能具有很好的可扩展性。
最后，群体智能被用于欺诈检测和风险评估。通过将交易或信用风险建模为一个群体，可以通过代理的集体互动识别异常。例如，代理可能监控交易网络，标记连接模式异常的节点（例如活动突然激增）。群体智能系统可以动态适应，随着新的欺诈模式出现，提高检测率。开发者受益于群体智能的可扩展性——代理可以分布在不同的服务器上——及其对噪声数据的鲁棒性。然而，调整群体大小或互动规则等参数需要仔细测试，因为过于刚性的配置可能会降低适应性。这些例子突显了群体智能在金融领域解决需要灵活性、可扩展性和分散决策的问题时的价值。