一：認(rèn)知人工智能，何謂“人工智能”？先說明一下“人工智能、量化投資和自動交易”這三者各自的含義。 ②量化投資：傳統(tǒng)的金融證券市場里的投資方式主要是價(jià)值投資和趨勢投資等，即研究公司基本面、財(cái)務(wù)報(bào)表、政策環(huán)境等，和技術(shù)分析等方法。量化投資則利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息技術(shù)等方法來管理投資組合。以數(shù)學(xué)家西蒙斯為代表，搜集分析大量的數(shù)據(jù)后，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力，采用先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，克服投資者情緒波動的影響，以保證在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化。 ③自動交易：所謂自動交易，就是用計(jì)算機(jī)代替人類交易。依據(jù)電腦程序員賦予計(jì)算機(jī)的交易邏輯和數(shù)學(xué)模型，計(jì)算機(jī)按程序在全市場捕捉投資機(jī)會并付諸實(shí)施，所有的交易動作都是依據(jù)模型、算法和邏輯做出的，可以克服人性的弱點(diǎn)，如貪婪、恐懼、僥幸心理等。
其實(shí)筆者認(rèn)為：量化投資和自動交易均屬于人工智能在投資領(lǐng)域的的分支而已，所以本文提到的人工智能含義比較廣，涵蓋了量化投資和自動交易等概念。 二：人工智能在投資領(lǐng)域運(yùn)用的意義是什么？想要解決什么痛點(diǎn)？常言道：七虧二平一賺。在投資中虧損的還是大多數(shù)。拋開市場整體牛短熊長的因素來說，除了歸咎于信息不對稱等客觀條件之外，反躬自省，是什么造成了虧損累累的結(jié)果？甚至有時候在大盤單邊上漲的行情中依然賺不到錢？我的體會是除了基本面大勢判斷失誤之外，技術(shù)上的學(xué)藝不精，心理決策因素也是重大的失敗原因。 技術(shù)上的學(xué)藝不精可以用機(jī)器來彌補(bǔ)。技術(shù)學(xué)習(xí)猶如學(xué)習(xí)課本知識，人類記憶起來可能時間比較長，而且準(zhǔn)確率也不是很高 。但是機(jī)器學(xué)習(xí)的話就又快又準(zhǔn)！效率提高千倍萬倍！在投資技術(shù)分析中亦是如此，趨勢的分析，支撐位與壓力位的判斷等，只要把分析模型輸入計(jì)算機(jī)編程，計(jì)算機(jī)就可以迅速輸出判斷結(jié)果。 心理決策這也是作為人類最大的痛點(diǎn)！如貪婪、恐懼、猶豫、僥幸心理、患得患失等等，常見的在投資中的心理誤區(qū)有：虧損厭惡、從眾心理、賭博心理，錨定心理等等。在投資中經(jīng)常性會因?yàn)檫x錯投資標(biāo)的而虧錢；還會因?yàn)殡m然選對了投資標(biāo)的，但是買賣時機(jī)決策錯誤 ，也會導(dǎo)致虧錢，而且經(jīng)常性出現(xiàn)大虧小賺等等，這些心里的苦，都是對心態(tài)的考驗(yàn)。多少人能面對主力的洗盤、震倉的時候能面不改色心不跳？在貪婪、恐懼、猶豫、僥幸心理、患得患失等等壓力和誘惑之下，決策就很可能偏離理性的軌道！一而再，再而三，直到崩潰，放棄。人性的弱點(diǎn)大家也都知道，但克服起來實(shí)在太難了，任何一個交易者在交易時都會受到各種弱點(diǎn)的影響，以致可能作出非理性的選擇。因此人工智能在投資領(lǐng)域的運(yùn)用，想要解決的最主要的痛點(diǎn)就是通過程序化交易，讓我們的交易保持相對理性的狀態(tài)！ 三：人工智能在投資領(lǐng)域的運(yùn)用與在其他領(lǐng)域的運(yùn)用有什么實(shí)質(zhì)性的區(qū)別？棋類，比如圍棋、象棋、五子棋等，特點(diǎn)是“歷史一定會重演”，而且一般是只有兩個人的博弈。所以棋類是很“死”的，之所以這么“死”依然具有可玩性，那是因?yàn)樗恳徊降母怕石B乘起來終究是個天文數(shù)字，相對于人腦的計(jì)算能力來說無法窮舉，所以在人腦面前棋類也是混沌的。但對于AI來說不一樣，機(jī)器的計(jì)算能力成指數(shù)化增長，漸漸有一天機(jī)器的運(yùn)算能力已經(jīng)可以窮舉或者近似窮舉棋譜了，那么棋類的游戲?qū)τ贏I來說就是必勝的，完全“死”了，不再具有可玩性。 牌類，特點(diǎn)是“歷史有可能重演”，一般是兩人及兩人以上的博弈。牌類在棋類的基礎(chǔ)上增加了洗牌發(fā)牌的隨機(jī)性因子，所以每一局的變化大大增強(qiáng)，即使在回合數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于棋類的情況下，總體可能觸發(fā)的邏輯路徑也不輸于棋類，故而依然具有可玩性。原理跟棋類相似，對于人腦來說，不可計(jì)算，對于AI來說，部分可以計(jì)算、隨機(jī)性部分不可計(jì)算，所以牌類上面AI相對人類而言只在定勢方面有絕對優(yōu)勢，在隨機(jī)性部分只具有相對較弱的計(jì)算能力優(yōu)勢，牌類上面如果沒有較多的局?jǐn)?shù)來保證大數(shù)法則發(fā)揮作用，AI并不能確保戰(zhàn)勝人類。 自動駕駛，自動駕駛的實(shí)現(xiàn)需要在一個沒有違規(guī)的理想環(huán)境下才能實(shí)現(xiàn)，是一個共贏的游戲。比如說你的自動駕駛汽在公路上正常行駛，迎面沖著來一輛大卡車，你的自動駕駛汽車偵測到可能有危險(xiǎn)，自動靠邊讓位，這只是預(yù)判，但是你的這套自駕系統(tǒng)能控制對面這個個車嗎？如果對面不遵守游戲規(guī)則，突然加速或者故意沖撞你呢？而投資市場是一個零和游戲，你賺的就是別人虧的。交易市場就像一段沒有交通規(guī)則限制的公路一樣，你可以自己想象一下，你乘坐的自動駕駛汽車在這條公路會遇到什么情況？ 投資交易，歷史會重演嗎？歷史不會重演，但總是驚人的相似，這也是投資的神奇之處。任何具備基本活躍度和自由度的交易市場，在一段時間內(nèi)都找不到一模一樣的K線圖。人工智能在投資交易與其他領(lǐng)域最本質(zhì)的區(qū)別還是影響因子不一樣，在每一個瞬間都可能產(chǎn)生不同的數(shù)量的影響因子，比如基本面變化、政策影響、市場參與人心理因素、主力操盤影響等等，而且連影響因子的影響程度也不可知。而且還有更重要的一點(diǎn)是：棋類，牌類等這些基本都是一人一手輪流，幾乎沒有時間的限制，但是交易不同，交易是實(shí)時的，開盤時間內(nèi)任何時間都有可能有成交，也可能沒成交，別的交易者不會在掛單后等著你掛單再成交，計(jì)算機(jī)計(jì)算得快一點(diǎn)或者慢一點(diǎn)、下單快一點(diǎn)或者慢一點(diǎn)，都是有區(qū)別的。而且交易有多個維度，多空方向是一個維度、倉位大小控制是一個維度，資金大小也是一個維度，潛在參與者數(shù)量也是一個維度、甚至連對手交易者是人還是AI這也是一個維度，這些維度的任意組合對目前的計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力而言都是不可窮舉的，未知信息太多了。 投資領(lǐng)域，交易的背后實(shí)質(zhì)其實(shí)是人性的博弈，而不是冰冷的數(shù)字變化，所以你也要知道市場還會有反身性，你的決策結(jié)果也是在影響著市場的變化?？v使人工智能有天大的計(jì)算能力，也無法在過多的未知參數(shù)下獲得準(zhǔn)確答案。 四：雜談部分，展開遐想。仁者見仁，智者見智。人工智能在投資領(lǐng)域的嘗試究竟如何？大家可以自行百度一下。其實(shí)現(xiàn)在用AI輔助或者直接做量化投資還是有的，效果怎樣不得而知。猜想只是基于金融行業(yè)的特點(diǎn)，如果人家真的賺錢了，也不得不低調(diào)一些吧，真正的高手還是喜歡悶聲發(fā)大財(cái)一點(diǎn)。這個行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)不太一樣，不可能像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)每天都有人在G網(wǎng)上貢獻(xiàn)開源項(xiàng)目，每天都有人寫技術(shù)博客吧，畢竟投資市場不是共贏的游戲，而且零和博弈的市場，我賺的就是你虧的！能言之者未必能行，能行之者未必能言。 人工智能對人類的優(yōu)勢在于超強(qiáng)的記憶能力和運(yùn)算速度（簡單窮舉和學(xué)習(xí)優(yōu)化），以及不受情緒影響的執(zhí)行力！但交易不需要太好的記憶力，也不需要多大的計(jì)算量，人工智能的優(yōu)勢或許在于執(zhí)行力這一塊！人工智能目前或許只是輔助，做一些懶人不想做的事情，比如盯盤檢測異動、大數(shù)據(jù)篩選基本面優(yōu)質(zhì)個股等，對投資做優(yōu)化監(jiān)督，加強(qiáng)執(zhí)行能力！ 兩個阿爾法狗下棋會如何？三個阿爾法狗斗地主會如何？一堆阿爾法狗做投資會如何？我預(yù)判了你，你又預(yù)判了我，而我又預(yù)判了你的預(yù)判。。。 歡迎補(bǔ)充你的觀點(diǎn)～ |
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