【導(dǎo)讀】人工智能可以找出圖片中的一只小貓,那他也能發(fā)現(xiàn)股票交易中的一些特點,然后用來賺錢。
中國基金報 儲澤
新年伊始,一位“身份不明”的神秘棋手掃地僧“Master”在圍棋界“ 瘋狂殺戮 ”。
到了今天,已經(jīng)60連勝。
沒有身份、沒有背景、沒有歷史、沒有目的,不與人溝通只一次次刷新著記錄,ID始終無人認(rèn)領(lǐng)。這樣神秘的出場方式與前所未見的詭異棋風(fēng),不單令圍棋界震驚,也引發(fā)了網(wǎng)友的圍觀。無數(shù)人登陸Master所在的圍棋線上平臺、進入棋室觀戰(zhàn),也不停有人追問它究竟是誰。
唯一能確定的就是:肯定不是人類。
1、神秘棋手大殺四方:60連勝
“Master”自2016年底先后登陸中國國內(nèi)兩大圍棋網(wǎng)站一開始悄無聲息地收割對手,接連擊敗日韓圍棋高手。等到人們察覺這個神秘人有異的時候,他已經(jīng)完成了50人連斬。
全球頂尖圍棋高手,聚集在圍棋平臺上,群起抵抗Master,最終結(jié)果卻一敗涂地。更像是一場定向“屠殺”。再也沒有棋手能夠僥幸。
其中包括目前中韓“第一人”柯潔和樸廷桓,以及古力、常昊等十多位中韓世界冠軍,“棋圣”聶衛(wèi)平也是它的手下敗將。
曾經(jīng)放話“ 就算 AlphaGo 贏了李世石,但它贏不了我?!钡默F(xiàn)世界第一棋手柯潔應(yīng)戰(zhàn)Master !
柯潔被稱之為“最后防線”。
結(jié)果,柯潔卒。
今早柯潔的微博是這樣的,被打到醫(yī)院去了。。。
“棋圣”聶衛(wèi)平也按耐不住,1月4日下午,聶衛(wèi)平出馬的這場比賽,再次吸引了公眾的眼球。他顯得沉穩(wěn),戰(zhàn)況比之前52場更為膠著,堅持到254手,才以254手、7.5目負于Master。對弈結(jié)束后,Master第一次用繁體中文留下五個大字:謝謝聶老師。彼時54勝。
人類戰(zhàn)士不斷上場,簡直是排隊送人頭!最終結(jié)果讓Master的連斬記錄提升到了60,無一敗績。唯一“沒贏”的一盤發(fā)生在昨天上午,結(jié)果還是因為對手——陳耀燁九段掉線了,結(jié)果下午雙方再戰(zhàn),Master繼續(xù)連勝。
此刻,Master的真實面目被揭曉。
二、碾壓全網(wǎng)的神秘“Master”,原來就是AlphaGo!
昨晚,Master 在拿下第 59 場勝利后,突然宣布自己就是 AlphaGo,而代替其執(zhí)子的就是 AlphaGo 團隊中的黃士杰博士。
神秘ID“Master” 就是闊別歸來的圍棋AI—— Alpha Go
而與此同時,昨晚抱病上陣與“Master”對弈的@棋士柯潔 也發(fā)布微博,稱“作為一開始就知道真身是誰的我來講,是多么希望網(wǎng)上的快棋人類能贏一盤”:
隨著谷歌 DeepMind 團隊發(fā)布聲明,宣布 “Master” 是最新版本 AlphaGo 人工智能程序,表示這次挑落過半圍棋世界冠軍的挑戰(zhàn)行動“是一次非正式測試”。
臺師大資工系畢業(yè)的博士黃士杰,有 “AlphaGo之父”之稱,同時也是 AlphaGo 的幕后推手,專精于人工智慧研究領(lǐng)域,其本人也是 DeepMind 團隊中唯一一名業(yè)余六段的圍棋棋手。
AlphaGo相信大家也是比較熟悉的了。并不是一個陌生的名字。2016年3月,舉世矚目的圍棋“人機世界大戰(zhàn)”在韓國首爾上演,比賽一方是圍棋世界冠軍、韓國名將李世乭九段,另一方,就是谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo。最終,人工智能以4:1大比分贏取了最終的勝利。
三、圍棋一度被視為人類智慧最后的堡壘
跟AlphaGo下棋是一種什么樣的體驗?
在AlphaGo取得46連勝之后,聶衛(wèi)平撰文點評AlphaGo的棋路,說這一招“直接點角很奇怪,明顯不符棋理,但意外成立”;那一招“左上角撞實黑棋的下法難以茍同,然而它就這么下了,還能贏”……認(rèn)為AlphaGo顛覆了圍棋傳統(tǒng),“沒有它不敢下的棋,棋盤上也沒有它不能落子的地方,將圍棋的自由無垠展現(xiàn)得淋漓盡致”。
這個觀感意味著什么?人類高手的落子,別的高手談不上看不懂。AlphaGo的一些落子,看似無理卻能贏,居然一眾人類高手直呼“看不懂”。意味著AlphaGo的棋力遠勝人類高手。棋力的本質(zhì)是算力與算法。
這是一種相當(dāng)絕望的感受:你之前的所以經(jīng)驗都沒法在AlphaGo上應(yīng)用,你沒法理解AlphaGo是怎么想的,你的每一個技巧AlphaGo都有應(yīng)對手段,你也沒法理解AlphaGo怎么可以下出那么臭的招數(shù),但最后卻能碾壓你。
國際象棋AI用了不到10年時間完成的戰(zhàn)績,圍棋AI只用了不到10個月。
人工智能能在國際象棋上能打敗人類,跟現(xiàn)在能在圍棋上打敗人類,是兩種概念,看個動圖就知道了~
國際象棋的復(fù)雜程度
圍棋的復(fù)雜程度
圍棋一度被視為人類智慧最后的堡壘,原因是圍棋的變化極為復(fù)雜,即便是算力無雙的計算機,也無法窮盡黑白兩子在棋盤里361個點位上的所有變化。
不難想象,AlphaGo血洗頂尖棋手所帶來的震撼。
那么基金君提出要一個問題:假如AlphaGo炒股了,我們會怎樣?
四、人工智能炒股
AlphaGo都只是人工智能的一個縮影,AI的種子早已播撒在了各個領(lǐng)域中。尤其在證券領(lǐng)域里,“炒股狗”的介入恐怕已經(jīng)超過我們普通人的想象。
2016年上半年,BenGoertzel和他的創(chuàng)業(yè)公司Aidyia將他們管理的對沖基金里所有的股票交易完全交給人工智能來完成,期間沒有任何人類干擾行為。
更令人震撼的是,據(jù)說負責(zé)各個不同交易系統(tǒng)的AI引擎不僅可以分析數(shù)據(jù)、研究報表,甚至還可以“聚在一起”做市場預(yù)測,然后“投票選出”最佳市場決策。
李開復(fù)早先曾介紹過人工智能在硅谷的發(fā)展,他曾說做深度學(xué)習(xí)的人工智能博士生一畢業(yè)就能拿到200-300萬美金的年收入offer,這種高薪不僅基金君從來沒見識過,其實在硅谷以前也并沒有過。
李開復(fù)解釋:“因為這個價格很值,因為假設(shè)谷歌用他手上的現(xiàn)金做最聰明的二級市場的財務(wù)投資,這個人一年就能賺出一百倍來,所以這是毫無疑問是劃算的?!?/p>
人工智能在證券領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用,早已不是人們所熟悉的那些量化建模、高頻交易。
實際上,通過深度學(xué)習(xí)、進化算法,人工智能可以通過自己的系統(tǒng)虛擬一批交易員,然后讓這批虛擬交易員基因改造、互相PK,這其中的競爭與淘汰是萬億次級別的,最后篩選出最精英的交易員。在這個基礎(chǔ)上,他們還有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還能發(fā)現(xiàn)各種莫名其妙、可能人類都找不出邏輯但的確存在的特點,然后進行買賣。
其實,股市比圍棋更簡單
實際上,整個華爾街的不少大型對沖基金都紛紛開始用人工智能取代基金經(jīng)理。硅谷科學(xué)家Andrew Li博士告訴基金君,美國頂級量化對沖基金例如文藝復(fù)興基金等已經(jīng)開始大量使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行策略建模,而他們使用的技術(shù)和Alphago背后的人工智能技術(shù)是類似的。
不過,對于人工智能是否適合在國內(nèi)A股市場,也有不同的看法,有國內(nèi)市場分析人士認(rèn)為,圍棋有確定的規(guī)則,時間下的長,自然會有經(jīng)驗,但是股市卻時不時會有一些突發(fā)事件導(dǎo)致市場的非正常波動,這種突發(fā)事件可能是國際市場的一個波動,也可能就是領(lǐng)導(dǎo)的一次講話,由于規(guī)則沒有那么明確,所以未必能保證在中國的股市人工智能一定能做的比人更好。
但是,也許這種“樂觀”的看法可能只是因為不太熟悉真正的人工智能。
實際上,一個讓人感到細思極恐的事實是,在一些程序員的眼中,股市比圍棋更簡單。
股票市場里的變量和涉及的算法,就程序本身而言,可能還沒有人類智慧巔峰的“圍棋”復(fù)雜。寫到此處,基金君想到柯潔在微博里說的一段話:
“人類數(shù)千年的實戰(zhàn)演練進化,計算機卻告訴我們?nèi)际清e的。我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊?!?/p>
人類在百多年在蠟燭圖領(lǐng)域內(nèi)的實戰(zhàn)演練也許還無法與人類在圍棋領(lǐng)域里數(shù)千年的實經(jīng)驗相匹敵,然而哪怕是圍棋數(shù)以千年的經(jīng)驗,依然被人工智能全部顛覆。
假如這種體驗將來有一天也降臨到資本市場,那么,也許在這一天,我們會發(fā)現(xiàn),我們幾百年來在市場的各個維度中總結(jié)出的那些經(jīng)驗,未必是最有效的方式,也許在這一天,我們會被“炒股狗”的操盤方式所折服。
也許有一天,人類會無可奈何地看著“炒股狗”們那些精妙的操盤技術(shù)卻再也琢磨不出其中的奧妙;也許有一天,有效市場競爭將會在幾十只或幾百只“炒股狗”之間進行,而人類將看著這些深度學(xué)習(xí)、無休止進步的人類智慧的結(jié)晶們接管著整個市場,完成人類對有效市場假說的實現(xiàn)。
柯潔在微博里接著說:“但是我想說,從現(xiàn)在開始,我們棋手將會結(jié)合計算機,邁進全新的領(lǐng)域達到全新的境界?!?/p>
也許有一天,人類不會再對Alphago的出現(xiàn)心存恐懼或是驚喜,等待人類的將是學(xué)習(xí)如何與他們共存。
在基金君采訪結(jié)束時,硅谷科學(xué)家AndrewLi博士鄭重而誠懇地對基金君說:“人工智能在金融領(lǐng)域大有可為?!?/p>
五、如果我們都死了,
人工智能還是會照常交易
前面提到的BenGoertzel和他的創(chuàng)業(yè)公司Aidyia,Goertzel 曾說,“如果我們都死了,人工智能還是會照常交易。”
Goertzel 表示,在這個系統(tǒng)上線的第一天,對沖基金就獲得了 2% 的回報(他并沒有透露基金池的規(guī)模)。2%,看上去并不是特別驚人,而且也有可能只是正常的股市波動罷了。但是這卻反映出了金融界的重大轉(zhuǎn)變。
對沖基金依賴計算機輔助交易的歷史由來已久。但是,典型的系統(tǒng)化基金的收益并沒有比人工操作的基金效益好。
紅線計算機處理的基金,藍線所有對沖基金
而最近幾年,此類基金開始移向真正的“機器學(xué)習(xí)”,這樣人工智能系統(tǒng)就可以以更快的速度來研究更大量的數(shù)據(jù),并且通過數(shù)據(jù)分析來自我提高。紐約一家名為 Rebellion Research 的研究機構(gòu)就使用了一種名為“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),用大量的計算機來預(yù)測市場趨勢,尋找準(zhǔn)確的交易時機。
當(dāng)然,其他人工智能基金公司的 AI 也是在幾百臺甚至幾千臺電腦上運行的。其中需要注意的是,他們所使用的技術(shù)中包括一種名為“進化計算(evolutionary computation)”的技術(shù)。進化計算的想法來自于基因進化和深度學(xué)習(xí),它可以用來識別圖像、識別文字以及完成一些任務(wù),Google 和微軟等公司都已經(jīng)使用了這一技術(shù)。
討論這種類型的基金時,不應(yīng)再扯到“高頻交易”之類的術(shù)語。它無法用于短期交易或者說是那種收到消息就立刻進行交易的行為。人工智能對沖基金適合進行長期投資,比如按小時計算、按天計算、按周計算甚至是按月計算的投資策略。更重要的是,決策的選擇完全取決于計算機。
美國舊金山有一家創(chuàng)業(yè)公司叫Sentient Technologies,開發(fā)的也是自動交易系統(tǒng)。
根據(jù)彭博社的報道,Sentient 在于摩根大通的 AI 交易部門合作,但是 Blondeau 對于合作伙伴的消息拒絕評論。他說,基金的運作全部依靠人工智能。
以前的想法,現(xiàn)在終于實現(xiàn)了,股票交易真的不需要人來干預(yù)了。
“我們的系統(tǒng)可以讓基金自動調(diào)整風(fēng)險等級?!闭f這句話的是 Sentient 公司的首席科學(xué)館 Babak Hodjat,他過去開發(fā)的技術(shù)被蘋果收購,現(xiàn)在變成 iPhone 上的 Siri。系統(tǒng)運行完全不需要人的幫助?!跋到y(tǒng)自動給出策略,然后給我們命令。它會顯示:『現(xiàn)在情況為 A,使用 B 策略進行交易?!淮送膺€會告訴我們何時退出,降低曝光量等一系列內(nèi)容?!?/p>
Hodjat 還說,系統(tǒng)會從數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)吧、游戲服務(wù)器等地幾百萬個處理器中抓取閑置的計算能力來進行計算。它的軟件引擎也是基于進化計算的,與 Aidyia 系統(tǒng)里的技術(shù)有些相似。
簡單來說,系統(tǒng)創(chuàng)造了大量、隨機的虛擬股票交易員,測試他們在歷史股票數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。然后選出最好的“交易員”,利用“他們”的“基因”來創(chuàng)造出一個最好的“交易員”。然后再在最好的交易員上重復(fù)這一過程…… 最后,系統(tǒng)返回一個能夠成功進行自我操作的交易員。Blondeau 說,“經(jīng)過幾千次的基因改造,萬億次的競爭與淘汰,最后,就可以獲得一批聰明的交易員來幫基金進行交易?!?/p>
人工智能可以找出圖片中的一只小貓,那他也能發(fā)現(xiàn)股票交易中的一些特點,然后用來賺錢。
但這樣也會有一個風(fēng)險。
如果一家基金使用人工智能技術(shù)取得了成功,那么就會出現(xiàn)其他基金復(fù)制這一技術(shù)然后取得成功的風(fēng)險。如果大部分基金都用人工智能,那么市場就亂了。
最后的最后,可能出現(xiàn)這樣的情況:股票市場上,所有人都用人工智能對決的話,那誰也不能用它來賺到錢。
發(fā)帖時間:2017-01-06 14:56:47
最新修改時間:
有可能!
跟帖時間:2017-01-14 08:25:56