AI无界|人工智能炒股可以赚很多钱吗?

人工智能的发展速度正在加快。

1997年,IBM的“深蓝”超级计算机击败了全球排名第一的棋手加斯帕罗夫。二十年后,Google DeepMind Lab的AlphaGo大师在乌镇击败了世界第一的围棋选手3:0。一个人就是柯杰。

如果Deep Blue和AlphaGo Master的胜利是基于大量的学习经验,那么后者的AlphaGo Zero升级版仅需21天就可以接受培训,并粉碎了Go上的AlphaGo Master。

面对顶级人工智能不可思议的计算能力和增长速度,国际象棋和围棋完全没有挑战。可以在更复杂的情况下使用人工智能吗?例如股票交易。

机器学习进入量化投资

实际上,大数据时代的传统金融机构也迫切需要智能化转型。通过人工智能进行操纵是行业中广受欢迎的尖端技术。代表性的领域之一是量化投资。

定量投资是一种利用现代统计和数学方法来分析复杂的市场数据,在分析结果中找到有用的内容,然后根据分析结果做出投资决策,最终获得超额收益的投资策略。

当前市场中的定量交易背后有某种交易逻辑。每个定量交易策略的建立都需要输入与此逻辑集相关的因素,例如历史绩效,公司财务数据,宏观经济数据,上下游供应商数据以及许多其他参数人工智能 如何炒股,并建立一组模型来进行计算目标上升或下降以及产生投资组合和调整策略的可能性。

许多定量投资公司将使用人工智能来分析市场状况并得出交易策略。

从本质上讲,在这种情况下,人工智能仅起到辅助作用,以帮助交易者选择合适的交易策略,并且推论出的交易策略在逻辑上是清晰且可解释的。换句话说,如果交易策略被竞争对手公司盗用,则另一方可以复制完全相同的股票操作。

人工智能 如何炒股

近年来,许多量化投资公司尝试将机器学习系统用于股票运作,也就是说,通过将大量市场因素输入到人工智能中,训练人工智能以自行产生投资策略

机器学习技术与常见的定量交易方法有所不同。它不需要交易员(通常是数学家或优秀的程序员)来编写算法并将其交给计算机执行。相反,它为人工智能提供了大量交易数据。让它自己做出市场预测并得出最佳投资策略,而推导过程就是一个“黑匣子”,也就是说,我们没有办法知道策略的产生过程,只能输入和输出。

机器学习系统的预测性越高,人们就越难理解其将要做什么。有理论认为,人类思维主要用于处理三个维度的情况股票配资,而数十个甚至数百个维度的任务是机器学习系统擅长的领域。这些尺寸之间的关系通常是非线性的。

无法破解该过程

但是结果可以预测

通过机器学习来训练人工智能的方式与通过不断养活学徒来提高武术战斗力的方式非常相似,因为武术的直觉也是无法说的,并且只能通过很多方式获得训练。 Google的AlphaGo人工智能系列也使用这种方法来提高其Go技能。通过输入大量的国际象棋记录,AlphaGo Master在人类围棋技术上取得了巨大的胜利。 AlphaGo Zero更加可怕。它甚至不需要人类总结的游戏书。依靠自己下棋来提高下棋技巧,打破人类下棋的所有定型观念,真正达到“不动不动”的哲学高度。

无论是AlphaGo还是用于定量投资的人工智能,都使用“神经网络”来代替“用逻辑和策略构建的数学模型。”

作为世界上最复杂的棋盘游戏,Go的可能性高达2.08×10 ^ 170(宇宙中的原子数仅为10 ^ 80),并且不可能破解通过详尽的方法。 股票市场是相同的,影响力范围太大。实际上,专家可能依赖于长期经验积累的直觉。例如,一些基金经理和交易员只需要查看K线,而无需查看基本面。他们可以凭借自己的“手”做出良好的判断。直觉并不意味着盲目思考,但他们可能无法阐明清晰的思维逻辑。实际上,人脑就是这样想的。

当前的人工智能技术既不能耗尽Go和股票市场中的所有可能性,也不能破解棋盘和股票市场上最聪明的人的决策过程人工智能 如何炒股,但它可以预测决策后两者的结果。

人工智能 如何炒股

AlphaGo Master不知道柯洁的想法。它只是看柯杰如何行走并击败第一位人类围棋选手。同样,从事定量投资的人工智能不需要知道最佳交易者的想法。只需了解最佳交易者的运作方式-世界上最佳交易者就是交易数据本身。

目前,许多世界知名的对冲基金,例如Br​​idgewater,Renaissance Technologies,DE Shaw,Two Sigma等,已经开始使用人工智能进行量化交易,但是目前的机器学习技术还不足以支持人工智能在股票市场中,只有在高频策略的应用中才是出色的,因为机器学习可以更好地利用市场的高维非线性逻辑。

Go是具有完整信息的零和游戏。就像经典的笑话一样,您只需要击败第二名:当您在森林中遇到一只熊时,您不必以惊人的速度逃脱,只需要跑得比同行更好。这个人会尽快做。 股票利益在市场上的分配要复杂得多,这是一个不完整的信息游戏。可能有很多赢家,或者可能有很多输家。 (离题:即使在德州扑克比赛中,信息游戏不完整股票配资,卡内基梅隆大学(CMU开发的人工智能系统Libratus也击败了德州4位顶级扑克玩家)。

但是,由于决策者们普遍认为机器学习将成为未来股市的制胜法宝,因此这些基金公司仍在争夺顶级人工智能科学家,以增强其“技术装备”。毕竟,机器学习属于财务预测领域。的应用仍处于早期阶段,计算机犯的错误要比人类少得多。

人工智能 如何炒股

本文来自网络,不代表佰盈股票配资立场,转载请注明出处:http://www.0565120.com/3100.html

作者: 股票配资

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

联系我们

联系我们

在线咨询: QQ交谈

邮箱: QQ:188830909

工作时间:周一至周五,9:00-17:30,节假日休息

返回顶部