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人工智能对证券投资变革的思考

2017-7-26 16:30:41 作者:中国龙团队
    最近由于Alphago与柯杰的对战,人工智能引起了全球人类前所未有的关注。世界排名第一的棋手柯洁与AlphaGo人工智能展开人机大战,三番较量最终柯洁无一胜绩收场。 与2016年和韩国棋手李世石的对决相比,当时的AlphaGo是从云端储存的超过16万个人类棋谱,再加上其建立在数据的基础上,最终得到了几万个模式用来对抗人类高手包括李世石;而这次对决柯洁不同的是,AlphaGo已经不需要依靠任何外来数据和各种人类棋谱,就是凭借自身内部的不断对弈,然后发掘各类棋路和变数,从在不断的攻守之间推导出各类对决的方案和方法。这或是已经验证了马云所希望的,人工智能不需要学习与模仿人类,而是超越人类。AlphaGo或正在做到和实现这个目标。这是AlphaGo2.0的可怕之处。 AlphaGo2.0对人类传统思维以及围棋经验的彻底颠覆,不仅震惊传统围棋界,更重要的是震惊全世界各个领域与行业。此刻,人工智能已经吹响了走向新时代的号角。
    随着证券市场的不断发展,越来越多的投资机构开始运用基于大数据的人工智能技术来从事证券投资分析研究与交易。金融市场大数据获取的便利性也使得这一技术迅速渗透到证券投资的各个领域。人工智能技术在证券投资领域的应用正成为下一个互联网金融的热点。此前由于早期的计算能力和数据有限,设计开发者的视野和认知受限,设计开发出来的证券投资智能代理大部分是简单复制某些已知的投资策略。只是由于计算机处理的效率和没有人为因素影响,使得其能够获得比人操作更好的表现。目前很多高频交易、量化交易都属于此类形式。此类智能代理没有“贡献”新的认知。近几年大数据技术的广泛应用,智能代理的任务环境扩展到了更宽、更深的领域。机器学习技术的大规模应用,使得智能代理具备了超越其设计开发者的认知和视野的能力:智能代理可以“贡献”新的认知。证券投资领域因此将会产生革命性的变革。
    首先是投资策略生产的变革。传统的投资策略生产模式将被颠覆,大部分分析师的工作都可以被智能代理取代,而且可能做得更好。其次,投资策略的生产从简单复制原有思路求最优解向机器主动思考求解最优效用资产配置方案而转变。机器学习的强大挖掘能力,结合大数据,将会产生更多以往无法通过经验和理论推导出来的新认知,成为新的投资策略持续生产的源泉。而且由于速度的提高,使得投资策略的生产时间从以往的短则几天、长则几个月,缩短到可以以秒、分钟来衡量。
    其次是交易的变革。智能代理能够以更快的速度、更高的精度和更敏捷的反应执行交易。一个智能代理交易程序能够轻易地同时跟踪几百只不同的证券,同时还能通过实时观察申报单的态势、高频交易数据,拟订最优交易指令,并准确无误地执行。跨市场、跨品种的交易将能够很轻松地实现,以往“人眼盯盘、手工下单、人工查询”的交易模式将被彻底改变。投资人可以委托自己专属的“交易机器人 ”帮助自己完成所有这些事项,他需做的事情就是给此“交易机器人”装载某个投资策略。
    最后是行业结构的变革。随着证券投资人工智能代理设计开发的普遍性、复杂性的提高,将衍生出新的业态。比如,专门用不同测度方法对信息进行量化,并发布给特定智能代理程序的信号服务提供商;为投资人提供智能交易代理服务的交易服务商;提供大数据服务的专业和通用的数据服务商等。随着人工智能技术不断深入各个领域,以往看似毫不相干的领域(比如微博 、贴吧与股票相关性、某只股票的股民大数据等等)也会被重新考量,证券投资的生态圈将在广度和深度上扩展。证券投资行业将涌现出大量基于“要素”的新型业态,提供更细分、更多维度和层次的服务。
    基于大数据的人工智能的应用可以显著提高资本市场的深度和宽度。基于“效用”决策的智能代理,会不断


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