A.i人工智慧真的能預測股市嗎 1
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A.i人工智慧真的能預測股市嗎 ? 我們不免俗再提到機器學習，前幾年機器學習,人工智慧這些名詞非常的夯，引領風潮，全世界都在瘋狂，因為AlphaGo 打敗了無數個圍棋高手，開始炒熱機器學習。有人也許好奇，AlphaGo的技術不就是人工神經網路嗎，他的概念由來已久，至少不是現在才橫空出世的新技術，那麼為何深度學習為何遲至今日還未發光發熱呢？我們在之前EP1 還有EP4 都講個類似的問題了。不知道的人可以去轉Podcast來聽聽。也可以翻翻我們前面的文章看看。
原因很簡單，數據資料收集的普及化（大數據）以及硬體的成長（GPU的開發）。要做好深度學習，就得訓練網路、調整網路，以影像辨識為例，過程中便可能需要輸入成千上萬，甚至數以百萬、千萬或上傳張圖像，不斷優化調整神經元的輸入權重，提高辨析圖像的精準度。但那怕是最簡單基本的神經網路，亦需採用大量運算資源，過往如果以CPU加上顯卡來推動此事，顯然力有未逮，當然顯現不出好成果，直至近年來GPU平行運算技術益發成熟精進，才使這項技術有爆發性的成長。[1]
其實人類想用數學,統計的概念來預測股市的運作早就不是新聞。我們在網站上也有放最基礎的統計模型，就是用單純的回歸來湊回歸曲線(淺談用線性迴歸預測股票價格)，
簡單來說呢，回歸是一種統計學上分析數據的方法，其目的在於找出一個最能夠代表觀測資料關係的函數，它所得出的結論是連續的。我們先不要拿股市資訊來舉例子，假如我們想找出年齡對應薪資的關係， 在只有兩個變數的平面上，也就是二維空間，一個方向是年齡，另一邊是薪資。那資料取出來就會在這個二維空間上呈現許多點出來，那使用上述之統計方法就可以找出一條能夠代表資料的線，我們稱之為簡單線性回歸(Simple Linear Regression)。 因為這個例子我們可能會直覺性認為年齡越大，薪資越多的機率很高，因此是正相關，斜率為正數的直線。如果今天的例子是股市預測那就不會是『線性』回歸，而是非線性回歸了，有興趣的朋友可以去翻翻書。
那關於機器學習可以用在預測股市上嗎?
國內外也挺多研究人員擁有此疑問[2],滿多學者用工程還有投資角度來回答這個問題。從工程師的角度，太多工程師不瞭解市場真實狀況，這將大大降低模型的真實性。從投資面的角度，因為不可預期的事件太多，這些事件都將增加模型預測不準確的風險。
就算如此，機器學習在金融股市預測的論文也絡繹不決，其中滿多篇論文提到[3][4]，機器學習中使用的指標(準確率)，其實並不足以直接拿來應用，就算工程師給你一個準確率自稱高達八成的模型，在股市這種高度變化的環境下，雖然可以給投資者一個判斷的參考，但終究並不是直接幫我們做決定的工具。
雖然這種技術在應用上風險很多，但我在找資料的時候也發現國內外越來越多公司,團體在使用這種技術創業。
Sigmoidal是英屬印度洋領土的一家機器學習的公司發表了一些經驗分享[5]，文章中裡面在分享機器學習的預測結果時，通常使用投資回報率，而不是預測的正確率，印證了我們上述在判斷機器學習模型時，不可以使用工程界的標準依據，應該要來看投資標準，像是投資報酬率,最大跌幅,夏普比率等等指標..
台科大教授徐演政在演講時發表其觀點[6]。融合多方面角度分析，這套系統是從資訊系統角度來分析股票市場，有別於傳統經濟角度的分析方式，以資金面、技術面、籌碼面、基本面等4大面為基本架構，利用AI技術來分析與挖掘（Data Mining）股票市場的內涵。
台灣倚天也有類似應用的產品[7]，其分析美股的資料，轉而給予投資者策略建議，從文章中發現他們會分析多因素風險模型（MFR），推測此公司、app也是會使用多種特徵進去，分析以及推薦其投資策略。
美商（i know first）的模型，放了15年的資料，進而得到一些signal，進而分析股市資訊。他們認為如何應用資訊不對等，就是精神所在，稍微懂一點點股市的人們會多看金融新聞或者看股市線圖，轉成機器學習之後，想當然爾就是把這些資訊丟進模型中學習，但是這麼簡單的話，大家都年賺千萬了，預測正確性常常令人認為不法使用，因此有些派系認為股市是隨機市場，無法預測，但是有另一派認為，股市是Chaos混亂市場，影響的因子極多，多到讓人以為是隨機[8]。
到這邊可以先得到二個論點
1. 想要正確預測股市，需要龐大的資料量，不太可能只單靠某些單純的資訊就準確預測，需要的指標範疇相當廣泛，思考的越多，教給機器越多，越有機會成功。
2. 模型判斷指標，不能看傳統的工程指標(準確率)，要去投資指標。
3. 以目前已知的知識及技術，金融科技終究只是輔助，風險還是存在，跑出來的數據還是只能參考，最後還需由人類判斷其結果。
Reference:
- Machine Learning For Stock Price Prediction Using Regression
(https://www.quantinsti.com/blog/machine-learning-trading-predict-stock-prices-regression/) - Can Machine Learning Techniques Be Used To Predict Stock Prices?
(https://www.researchgate.net/post/Can_Machine_Learning_Techniques_Be_Used_To_Predict_Stock_Prices) - 2017's Deep Learning Papers on Investing
https://itnext.io/2017s-deep-learning-papers-on-investing-7489e8f59487 - Deep Learning for Event-Driven Stock Prediction
https://www.ijcai.org/Proceedings/15/Papers/329.pdf - Machine Learning for Trading – Topic Overview
https://sigmoidal.io/machine-learning-for-trading/ - 台科大教授徐演政的股票預測系統今年期貨大賺1600點
https://www.ithome.com.tw/node/13851 - 股市中的AlphaGo！國內推出第一款美股AI智慧分析師APP
https://www.ettoday.net/news/20171102/1044271.htm - Machine Learning Trading, Stock Market, and Chaos
https://iknowfirst.com/rsar-machine-learning-trading-stock-market-and-chaos
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史塔克音近Stock，我們是一群喜歡研究股市市場並且利用機器學習分析的資料科學家，我們最常使用到Python來做量化投資，研究了一段時間的財經跟程式，希望能把我們自己分析的分析成果，和大家一起分享看看，並且和大家在這一條漫長的路一起學習成長！
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
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然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
挺有趣的，在AI題材炒熱了全球股市的同時，也以令人猝不及防的全面滲透並改變人類的金融、股票市場生態系。
想用古老技藝去思考未來科技？
想用人工智能去探求智慧結晶？
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你沒猜錯！答案正是「圍棋」！
圍棋是人類史上最困難的腦力遊戲！
但在2016年Alphago問世後！
圍棋開始變成研究AI跟了解AI的技藝！
AlphaGo 的開發，讓人工智慧在圍棋的研究讓更多人被看到，也看到它成熟的結果。現代的圍棋教學和棋手訓練，也或多或少會借鏡各類的AI系統做學習。然而，教學的歷程，過度追求AI的棋步和棋法，有時會讓小朋友難以理解。一步登天的方式，有時反而會讓同學走得更坎坷。
但我還是想從AlphaGo談起。我想回到那個在當前時刻已經一點都不令人感到驚訝的，AlphaGo四比一擊敗李世乭的那個時間，去看人類圍棋發生了什麼事、去看AlphaGo在那當下做了什麼、以及李世乭在那裡經歷了什麼。這會是AI未來發展的縮影，也是人類未來發展的縮影。
在人工智能的發展歷程中，早期的研究主要側重於將解決問題的規則輸入計算機，試圖通過啟蒙運動理性的思路模擬人類的智能行為。然而，這條路逐漸變得艱難，因為規則過於繁多，無法應對複雜的情境和語境。在這個背景下，一些科學家轉向了神經網絡算法，試圖模擬人腦的感知能力。
AI稱為人工智慧或人工智能，意指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧；通常人工智慧是指用普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。目前已有些AI被運用到命理行業上，甚至也可直接與人互動，替人算命。
現在都在探討AI成形後的社會模式
每一個階段的習慣科技都只是為了我們人類的需求很誕生
不過在現階段的認知我認為人類始終能掌控科技
因為
AI人工智能最厲害的是"計算"
而我們人類最厲害的是"算計"
"計算"靠的是公式."算計"靠的是想像
有算計的是世界才
記得我在前某篇文章講到如果聽到股市正在炒作甚麼題材，大部分時候你聽聽就好。因為一個技術或新興市場要起來，不是你想的那麼容易，比如現在炒得兇的AI，其實至少10幾年前各科技大廠就在做了，ChatGPT都不知道在微軟內部做多久了才一舉成名，然後搭著他的熱潮，AI伺服器等為因應大量運算需求硬體的設備才會需
AI，人工智慧，其實不是這幾年才有的，自從圖靈(Alan Turing)提出圖靈機模型和發表【計算機器與智慧】(Computing Machinery and Intelligence)論文以來，人工智慧，一直是程式設計人員、電腦工作者心目中的聖杯，讓我們一起來探討AI的未來。
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