人工智能投资能“躺”着赚钱吗?

  每一位;AI投资经理都希望能制造一个完全自动化的投;资交易系统,实现可以躺着赚钱的梦想。AlphaGo在围棋领域碾压式胜利更加剧了对这一梦想的憧憬,遗憾的是,、目前为止还没有一台这样的机器被制造出来。

  人工智能在各!个&#;领域的应用方兴未艾,在投资领域尤其是二级市场的应用更是吸引人们的兴趣,面对人工智能投资的兴起,有人认为;人工智能时代来了,在&#;投资领域最后会完全取代人;有人则嗤之以鼻,认为这不过是噱头。那么!如何正确看待人工智能在投资领域的应用呢?其实围棋和二级市场有很大的差别,总结而言,围棋是一个有边界的相对固定的市场,而二级市场是一个无边,界的动态的市常

  首先,;人机下棋本身没意义。,机器是人用来提高效率的工、具,人机下棋好比,人和飞、机比赛长跑。对于机器而言,丰富和可靠的数据是让电脑;程序做出更优的投资决策的前提之一,通过海量的数据进行测试和分析,摸索出一定的规律,编写成代码,让、机器忠实执行。A、lphaGo之所以能碾压围棋界并不是因为它技术有多好,而是在于它庞大的服务器资源和运算效率,可以,综合世界所有,的棋谱,所有围棋的打法,所有围棋界人物的下棋方式,通过计算来下棋。而在投资领域,尽管有历史数据,但是其中有很多噪音,部分上市公司还可能在财务数据上作假,导致其&#;数据可靠性远不如棋谱。

  其。次,机器要想发挥主导作用,;规则必须是透明和稳定的,比如围棋,虽然不同国家和地区会有细微的差别,但总体上是稳定的,尤其是在同一局对弈中,规则,不会变化。而投、资领域则不同,无论是监管政策还是经、济环境、外部环境都会发生很大的变化!,比如2016年-2;018年,无论监管上并购重组趋严,还是经济环境。上一轮经济周期的复苏,还是外部环境方面北上资金的流入,市场&#;生态;发生很大的变化,而在历史!数据上表现优秀的交易程序很难适合这种新变化。

  最后,人工智能投资决策过度依赖于历史数据,而人类的主动决策优势则更加显。著。围棋对弈领域不会发生大的不可预测的风险事件,而在投资领域,这种事情时有发&#;生。&#;对于这些事件,以前没有发生过,没有!历史数据进行学习,机器就会束手无策,而。人则可以进行系统的分析。当面对&#;罕见风险事件,人类的决策优势更加显著。

  总结而言,在规则透明稳定,历史数据丰富可靠,无大、型风险事件发生的领域,机器不受主观情绪、偏见的影响,在实时信息的接收、分析、决策的环节中,其时效性、准确性、一致性均要高于人类,相对更有优势;而在缺乏历史数据,规则不透明,风、险事!件时常发生。的领域,人的决策会更有优势。因此,。在投资领域,单一机器和人都无法占据绝&#;对优势,未来不该是人与机器对立的局面,而是强强联合。

  目前来看,人工智能已经应用光大彩票于研究&#;、投资决策、交易执行等&#;各个方面。

  研究方面,通过人工智能阅读研&#;究报告和公司报表,可以大大提升研究效率。例如最近正在出!的上市公司20、18年年报和2019年一季报,如&#;果每一家公司都认真看报表然后总、结,人工覆盖面非常有限,而如果用机器去读这种非结构化的文本数据,则可以快速总结要点,提取需要的,核心内容,辅助研究员解读报表。。

  投资决。策上,人工智能技术!目前主要从信息;处理和知识学习两方面应用于投资决策:一方面依靠人工智能的信息处理能、力,通过人工智能方法高效地获取和处理非结构化数据,主要包!括微信数据,搜索数据,淘宝、京东交易数据等;另一方面依。靠人工智能的知,识学习能力,通过人工智能方法进行资产的!收益预测和资产的交易。

  交易层面,人工智能构建的交易策略更擅长从复杂的历史数据中寻找规律、学习知识,将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的分析中,用来指导未来的交易;决策;此外,程序化交易能够显著提高投资策略的执行效率、&#;降低冲击成本,并且在一定程度上提高投、资组合的;收益&#;。人工智能时代的自动交易包含了自动化和智能化,更强调从市场数据中学习,通过对大量历史数据的学习,构;建预测模型,优化交易算法,;获得最佳的交易表现。

  总之,机器和人、在投资领域各有优势,机器不会取代人,人也离不开机器,人机结合或许会取得更大的突破。


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