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讓AI代替人類炒股并用它來(lái)搞定金融市場(chǎng)

人工智能和機(jī)器人研究院 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:伍文輝 ? 2018-01-02 15:02 ? 次閱讀
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AI代替人類炒股,多么美妙的目標(biāo)。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能在不需要人類預(yù)先編寫規(guī)則的情況下,讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中尋找模式。從機(jī)器人到天氣預(yù)報(bào),再到語(yǔ)言翻譯,甚至開車,這項(xiàng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)著多個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)步。

為什么不能用它來(lái)搞定金融市場(chǎng)呢?

這種想法,已經(jīng)引發(fā)了投資公司之間的軍備競(jìng)賽,各家本來(lái)就已經(jīng)非常依賴數(shù)學(xué)的基金開始爭(zhēng)搶他們所能找到的頂尖計(jì)算機(jī)科學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。

這項(xiàng)技術(shù)一開始表現(xiàn)還不錯(cuò)。今年業(yè)績(jī)最好的兩家對(duì)沖基金——Quantitative Investment Management LLC和Teza Capital Management LLC今年分別上漲了68%和50%,他們都說能做出這么好的業(yè)績(jī),機(jī)器學(xué)習(xí)功不可沒。

然而,在投資上持續(xù)全面押注機(jī)器學(xué)習(xí)的公司寥寥無(wú)幾。

對(duì)哈里托諾夫(Michael Kharitonov)來(lái)說,基于機(jī)器學(xué)習(xí)建立對(duì)沖基金不是件易事:難度是想象中的三倍,耗時(shí)是預(yù)期的三倍。

“我們基本是屢戰(zhàn)屢敗?!彼f。

哈里托諾夫是Voleon Group的聯(lián)合創(chuàng)始人,這是首批全面擁抱機(jī)器學(xué)習(xí)的投資公司之一。從他們這些年的掙扎中,可以大致理解其他公司的選擇。

將機(jī)器學(xué)習(xí)用在金融交易中,我們先要清楚:這項(xiàng)技術(shù)在其他領(lǐng)域取得的那些成就,在交易上可能并不適用。金融交易是一個(gè)更雜亂的環(huán)境,模式總是被掩蓋著。

哈里托諾夫說,他們一開始就想用機(jī)器學(xué)習(xí)做交易預(yù)測(cè),但是“就是不管用”。

哈里托諾夫現(xiàn)年54歲,他還有一位43歲的聯(lián)合創(chuàng)始人麥考利夫(Jon McAuliffe)。他們分別是計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)博士,都曾在最古老、最成功的量化投資基金D.E. Shaw Group做研究員。

那個(gè)時(shí)候,今年時(shí)不時(shí)登一下首富寶座的貝佐斯還沒有創(chuàng)立亞馬遜,剛好是哈里托諾夫的上司。

哈里托諾夫和麥考利夫多年來(lái)一直堅(jiān)信,他們學(xué)過的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)天生適用于投資,有著可靠的方法論指導(dǎo)。但他們年輕時(shí),計(jì)算機(jī)還不夠快,可用的數(shù)據(jù)集還不夠大。

到2007年,新數(shù)據(jù)集和足夠厲害的計(jì)算機(jī)出現(xiàn)了,于是哈里托諾夫和麥考利夫創(chuàng)立了Voleon,用機(jī)器學(xué)習(xí)做投資。公司的名字沒什么特別含義,編了這么一個(gè)詞只是因?yàn)橛蛎麆偤媚茏?cè)。

在融資過程中,他們遇到了挑剔的機(jī)構(gòu)投資者。

要知道,機(jī)器學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)和量化交易的常用方法有一些不同,它不需要科學(xué)家提出假設(shè)、寫出算法給計(jì)算機(jī)執(zhí)行,而是由人類為自己算計(jì)提供大量數(shù)據(jù),然后讓它自己找出模式。

實(shí)際上,就是計(jì)算機(jī)自己寫出算法,用來(lái)做預(yù)測(cè),但問題在于,計(jì)算機(jī)不會(huì)告訴你它是怎么得出這個(gè)結(jié)果的。

市面上的那些量化基金能夠很清晰地解釋出自己的算法在做什么,但是Voleon的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是怎么想的,只有計(jì)算機(jī)自己知道。

這種方法固有的神秘性,讓Voleon根本無(wú)法向潛在投資者解釋他們買賣股票的理由。計(jì)算機(jī)所找出的模式對(duì)人類來(lái)說太細(xì)微了,很難理解。

“很多人都完全不感興趣,但后來(lái)我們終于找到了能理解機(jī)器學(xué)習(xí)潛力的人。”哈里托諾夫說。

2008年,全球市場(chǎng)深陷金融危機(jī)之中時(shí),Voleon開始了真實(shí)交易。

接下來(lái)整整兩年,這家公司都在虧錢。2009年市場(chǎng)回暖也無(wú)濟(jì)于事。

Voleon的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持按著原來(lái)的方向走下去,他們堅(jiān)信自己在處理機(jī)器學(xué)習(xí)最難的問題之一,要想賺錢,需要先花時(shí)間打磨系統(tǒng)。

他們所面對(duì)的基本問題,是市場(chǎng)太混亂了。到目前為止,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)表現(xiàn)很好的領(lǐng)域都有一個(gè)共同特征:模式本質(zhì)上是重復(fù)的,于是就更易于辨別,圍棋、開車都是如此。

而金融市場(chǎng)有更多噪聲,它持續(xù)受到新事件的影響,而這些新事件之間的關(guān)系,也總是在變化。

市場(chǎng)變幻莫測(cè)的本質(zhì)也就意味著投資者剛剛找出昨天的關(guān)聯(lián),想要運(yùn)用它來(lái)做投資,它就消失了。在機(jī)器學(xué)習(xí)的其他應(yīng)用場(chǎng)景里,都沒有這樣的問題。比如說用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)做語(yǔ)音識(shí)別,人類語(yǔ)音的基本性質(zhì),基本是不變的。

盡管Voleon的創(chuàng)立在某種意義上講,是受到了機(jī)器學(xué)習(xí)在其他領(lǐng)域成功案例的激勵(lì),但是到了2011年底,Voleon創(chuàng)始人已經(jīng)拋棄了從其他應(yīng)用借來(lái)的大部分技術(shù)。取而代之的是創(chuàng)始人自己為不守規(guī)矩的市場(chǎng)定制的系統(tǒng)。

麥考利夫整潔的辦公室里,書架上放著《大樣本理論要素》、《BDA3》等書籍。哈里托諾夫的辦公室里裝滿了他拆開的電路板,以及好多堆滿紙的箱子。

他們面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是,需要使用每秒股票的價(jià)格變化,來(lái)運(yùn)行15年的股市模擬。這涉及太字節(jié)的數(shù)據(jù)。Voleon需要在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)模擬完畢,但他們耗時(shí)數(shù)天甚至數(shù)周。

那時(shí)候,整個(gè)公司有10到12個(gè)人。這個(gè)團(tuán)隊(duì)嘗試購(gòu)買更多的計(jì)算力,使用為電腦游戲打造的GPU。但仍然耗時(shí)太長(zhǎng)。

麥考利夫在辦公室里痛苦的度過了好幾個(gè)月。最終,他攻克了這個(gè)問題。2012年7月,Voleon推出第二代平臺(tái)。

哈里托諾夫說,蠻力的方法沒用,標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)也沒用。

他們的新交易系統(tǒng)帶來(lái)了更多的利潤(rùn),以及更多投資者的興趣。據(jù)一位投資者透露,在旗艦基金2011年出現(xiàn)小幅回升后,Voleon 2012年的業(yè)績(jī)是34.9%,2013年是46.3%。

然而,兩年之后,Voleon去年遭遇滑鐵盧,虧損超過9%。這也引起了部分投資者的擔(dān)心。

“沒什么比回撤更引人深思”,哈里托諾夫說:“去年我們學(xué)到了很多”。

今年比去年好。截止今年10月,這家管理著18億美元資金的公司,其旗艦基金上漲約4.5%。自成立以來(lái),其年化收益率大約是10.5%。

業(yè)績(jī)波動(dòng)、策略復(fù)雜……并沒有阻止Voleon的發(fā)展。這家基金正在擴(kuò)大投資目標(biāo),投資標(biāo)的不僅限于美國(guó)和歐洲的股市,還包括加州大學(xué)伯克利分校附近的一座樓。

在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下,Voleon每天交易價(jià)值超過10億美元的股票。在這個(gè)過程中,他們對(duì)買入或者賣出一只股票的原因,沒有絲毫興趣。

哈里托諾夫說,機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)越是具有預(yù)測(cè)性,人們就越難理解它要做什么。有理論認(rèn)為人類思維主要用于處理三個(gè)維度的情景,數(shù)十個(gè)乃至數(shù)百個(gè)維度的任務(wù)則是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。這些維度之間的關(guān)系,往往是非線性的。

“這并不意味著我們不會(huì)考慮發(fā)生了什么”,麥考利夫說,Voleon的研究人員會(huì)設(shè)計(jì)“擾動(dòng)”,來(lái)研究各種輸入在預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的權(quán)重,以及解決過擬合等問題。

Voleon的電腦不僅在財(cái)務(wù)信息中尋找關(guān)系,而且在非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中尋找關(guān)系。其中包括衛(wèi)星圖像、航運(yùn)艙單、信用卡收據(jù)、社交媒體情緒等等。這些目標(biāo)數(shù)據(jù),可以幫助尋找某個(gè)行業(yè)的健康狀況或者商品供應(yīng)的變化。

顯然,沒有人會(huì)透露自己使用了哪種數(shù)據(jù),如何進(jìn)行的評(píng)估。Voleon也是一樣,謹(jǐn)慎的保護(hù)著自己的技術(shù)和策略隱私。

這個(gè)“神秘”的機(jī)制讓投資者不安,哈里托諾夫理解這種感受,不過他堅(jiān)信:電腦犯錯(cuò)的情況要比人類少得多。

“機(jī)器學(xué)習(xí)在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用還在早期階段”,他說:“一切才剛剛開始”。


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原文標(biāo)題:AI炒股輕松賺大錢?Too naive

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