A.I 人工智慧真的能夠預測股市嗎? Part Ⅱ 秋山: 這遊戲...有必勝法

閱讀時間約 6 分鐘
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如果用到「預測」這個字眼,我覺得會讓民眾抱著明牌的高度期望 ,這非常要不得,畢竟如果了解人工智慧的原理,以及認知到市場的高度變化
『預測』,在MBA百科寫的給大家參考參考:
預測(forecasting)是預計未來事件的一門藝術,一門科學。它包含採集歷史數據並用某種數學模型來外推與將來。它也可以是對未來的主觀或直覺的預期。它還可以是上述的綜合,即經由經理良好判斷調整的數學模型。進行預測時,沒有一種預測方法會絕對有效。對一個企業在一種環境下是最好的預測方法,對另一企業或甚至本企業內另一部門卻可能完全不適用。無論使用何種方法進行預測,預測的作用也是有限的,並不是完美無缺。但是,幾乎沒有一家企業可以不進行預測而只是等到事情發生時再採取行動,一個好的短期或長期的經營規劃取決於對公司產品需求的預測。
希望幫大家建立一個觀念,不要再把人工智慧當作報名牌了

那人工智慧會如何幫助投資人呢?

一般來說,提到 AI 投資或是機器人投資這類演算,也能區分很多層次,但很多人總是混淆在一起。在這邊整理一下現在用科技來輔助投資的方式有以下幾種:
  1. 投資人的參考工具:這類型的技術是負責擔任投資人的工具,負責搜集大量資料,進行風險控管、機率評估、相關性、價差、市場報價等分析,然後回報結果供投資人參考。我們史塔克實驗室目前產生的推薦個股也是在這一類。
  2. 提供適合的產品或配置:這類型的技術,是使用演算法來擔任提供投資偏好、交易行為與財務需求之間的分析,譬如判斷投資人的風險高低、收入狀況、財務目標、稅務條件、投資期限、收支狀況、投資習慣、帳戶類型、交易成本等,將這些資訊綜合起來,提供合適的投資產品或配置。這種服務很多銀行跟投顧會協助投資人計算,有了AI之後,可以更有效率而且從更多元的角度來配置投資部位。
  3. 提供服務:有些類型的演算是提供服務,譬如了解客戶資產等級、生日、作息、投資限制、家庭成員。會給予適當的顧問服務或者財務警訊。
  4. 實際負責操作投資:以類似代操盤、投顧的方式,直接讓機器人操作買賣的動作,賺取利潤。像是Multi Chart或者一些盤商會內建類似的功能。
    從廣義的角度來看,這些都是人工智慧協助投資者的例子。
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隨著時間的推進,可能有越來越更多種科技跟創新的想法加入進去,但媒體或者大家以訛傳訛,把這些全部包在一起混著談論,導致大家常常搞不清楚,或把人工智慧神格化。讓大家誤以為人工智慧可以報明牌,選出一隻必勝不敗的股票。
人工智慧到底是不是必勝法,除了得先判定是從哪種類型,還要看投資人心態而定。
姑且先撇開目前人工智慧的技術到哪裡,畢竟技術變革很快,現在接觸到的許多銀行,也開始注重這一塊了,最典型的是玉山銀行,他們成立一個數位金融的部門,他們希望將Fintech技術運用到各種金融面向。像是抓信用卡盜刷,放貸款的資格審核,自動交易等等。

運用人工智慧來輔助的投資人需要知道的幾件事

1. 投資沒有最佳解
圍棋有勝負條件有規則,AlphaGo打倒李世石旗開得勝。自動車駕駛有交通規則,將人安全抵達目的地。但投資這件事有正確答案嗎? 投資的正確答案是勝過大盤,表現要比大盤好?要好多久? 還是最佳風險報酬比? 投資期間多久,投資比起圍棋或者開車,時間拉長更多,投資的期間是否能承受變動?能承受到什麼程度?在程式交易上,很多問題似乎都沒有答案,也不會有最佳解。就算使用類似的機器學習模型,計算出來的機率,推薦的個股一定不會相同
2. 市場是眾多行為的綜合體
投資這個行為,不像很多活動是有開始跟截止,或是有勝負。大盤或是市場是所有交易參賽者的集合,不只是公司的好壞還有投資人的動作會影響股價,國內外的任何大小事件都可能對於股票市場會有重大的衝擊。種種複雜的因素,以目前的數學模型很難完全考慮進去。



3. 過去能再重演嗎?
人工智慧中,有些研究團隊是使用機器學習來「預測」、「判斷」輸入的資料是什麼?這種方式會使用回測來驗證模型的績效,或是不斷提供數據學習。例如:國外有專家讓系統看上萬張貓的圖片,以讓 AI 學會如何辨別貓、躲起來的貓、表情扭曲的貓。
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如果把這個方式,使用到股市上,把數年份全世界的股市價格趨勢給 AI ,能夠判斷出什麼?或許這種用圖像辨識來學習stock candlestick的方式是有效的,但是大家都知道很多歷史不一定會再重演,也有很多黑天鵝事件是過去從未發生,然後突然爆發出來的,誰知道雷曼兄弟會倒閉,誰知道會有911恐怖攻擊?很多人工智慧設計出來的模型是用過去資料的最佳化,但未來可能發生的情境可能遠比所有人能想的更複雜。
4. 如果真的這麼神奇,工程師自己賺就好了
如果 AI 能在任何程度、任何場合幫投資人賺到錢,無論是賺到多少的錢。若這是常態,哪天 Apple或者Amazon的天才們發現了 AI 演算能賺很多錢,就不會有人去開發新的手機或amazon其他產品了。 如果某一家科技公司,發現自己的 AI 能夠幫客戶賺到很多錢,為什麼不直接關起門,把這種百分之百的賺錢機會留給股東跟自己就好?人類說到底,本性是自私的,很少會有人掏心掏肺的所有利益分給別人,更別說如果有一個100%賺錢的秘方了。

這遊戲沒有必勝法

人工智慧發展出來的許多Fintech技術,其實是能夠協助分析市場還有投資人狀況,提供出更多選擇跟判斷的。

機器透過演算法,應該是來自於客觀、資訊充分以及避開人性的缺失的角色。但是實際上世界實在充滿太多變化,無論是任何演算、計量、程式交易,本身都有賺錢的可能性存在,但面對無數的不確定性,誰知道哪天會不會戰爭或者誰又開始貿易戰,導致股價大跌。或者人性的顯露,像是看到連續好幾天AI無法幫你賺錢的時候,是否該繼續相信AI呢?我自己來會不會比較好?AI是不是弄錯了啊?我能承受這後面幾波的損失嗎?想一想就把AI關閉了。
買股票之前,功課是一定要做的,各種工具都 是來輔助人類提高勝率的方式,必勝法的話術,聽聽就好。

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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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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......
其實 我標題很想下:   把高永夏打到退出棋壇的神秘高手 — Alphago
這篇文章的標題有「預測」二字,但看完之後請大家思考一下,這種基於「統計學」、「機器學習」的預測方法,是否跟你心中的「預測」相差甚遠呢?
在大數據以及科技的快速進展之下,會有許多傳統投資者對這種投資方式並不是很理解,並且對機器學習還有電腦來輔助感到不安,但我們要指出,這些並不是新概念,許多投資者已經在使用數據和某種形式的機器學習來分析市場資訊。  
大數據和機器學習正掀起一波“數位革命”,巨量的資料正掀起人類生活、工作和思考方式的全面革新。 以股票市場來說, 許多國家允許投資者自行探索自由市場的相關數據。例如,數百萬種金融商品的即時價格、電子商務在某個時間的交易的客戶數量或者用衛星探測某個國家農業的總產量等等。
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