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人工智能投顾能够战胜人类顶级交易员吗?

来源:青泽谈投资之道 日期:2017年10月11日 13:50

世界正在进入算法的时代。

过去几年,人工智能的概念非常火热,于是,很多人觉得,通过计算机,大数据,人工智能等多个领域融合而生的智能投顾,或许会在不久的将来,彻底取代人类交易员。届时,金融投资交易将被标准化,那将是一个机器算法争霸的时代。

会这样么?

智能投顾的最大对手
 

投资市场上,无论是主观还是量化,可以长期持续实现盈利的人,只有一种:系统化交易者。

他们都有一套量身而定的交易系统,他们都截断亏损,让利润奔跑。量化交易者以计算机自动化运行其交易系统,主观交易者以主观判断的形式运行其交易系统。这些系统都可以长期的输出一个结果:在一定的周期内具有优势,具有正向收益预期。

如果说,智能投顾能够在未来彻底取代人类交易员。一切的核心在于,它必须有能力击败这群投资交易领域中的常青树,也就是系统化交易者群体。

 

智能投顾的王牌
 

众所周知,量化交易者将自己的交易逻辑变成了计算机语言来自动化运行。于是,很多人觉得量化交易的主体工作便是研究编程,算法,数据,模型,各种数学公式,各种定价原理等一系列高深莫测的计算机技术。

但真实的情况是,他们依然是在做交易。他们只不过是主观上选择了量化的形式来进行交易而已,实际上,他依然是一个有血有肉的交易员,他依然要面临其他交易员所面临的一切挑战。

站在一个更高的维度来说,所有的交易员,都是主观的。

但是智能投顾的概念,想在量化交易的基础上,把主观选择某种量化模式这一个过程也剔除掉。变成让人工智能依据已有数据彻底自动化交易,彻底与人分离。而实现这一目标的终极武器,就是人工智能的深度学习。

深度学习其实就是神经网络算法,是用数学方法模拟人脑的神经突触网络。事先不需要输入任何决策规则,让系统自己学着判断。系统内部有各种神经突触链接,如果这一次猜对了,相关链接就会增强。如果猜错了就会减弱。这样用海量的例子训练,系统自己就能学会判断。

这可能实现吗?

两个问题
 

我们可以逆推这个过程,如何把非人工智能,变成人工智能?

比如,一个采用双均线交叉的量化交易模型。当10日均线与50日均线金叉时做多,死叉时做空。

依照人工智能的概念,我们不能主动的选择数值。我们把它变成X日均线与Y日均线金叉时做空,死叉时做空。让人工智能根据已有的数据进行大量计算,最后得出一个最优的值。比如,18日与123日均线交叉是最优结果。于是,它们会把数值分别代入。

但是到这一步它依然只是一个量化的模型,并非人工智能。因为它用的是均线这个指标,这个指标是交易员赋予的。所以,机器需要自己选择某个指标,某个观察角度,甚至它需要自创一套算法。

逆推到了这里,产生了两个问题:

 

1、如何选择算法?

 

2、根据当前已有数据计算出来的最优解,将来继续适用吗?

 

这两个问题的背后逻辑,便是人工智能无法逾越的鸿沟。

          

01

 

第一个问题,选择算法必须要有一套观察维度。

比如,在现有的数据中,是小时线数据?还是分钟数据?还是2.5分钟的数据?这不像围棋,没有级别的界定。其次,在选定的数据周期内,如何计算出最佳算法?是盈利金额最大,回撤额度最小,还是资金曲线综合判断最优异?最优异是如何决策出来的?还有,选择出来的算法,如何界定资金使用率,是根据历史记录最大回撤来设计?还是根据过去最大连续亏损次数*平均亏损来设计?

无论人工智能投顾的算法有多先进,它依然需要一套基于数据进行运作的观察维度。而这些维度,依然是由人工智能背后的操作者来制定的。

 

经济学家薛兆丰说:大数据背后我们还需要观点,立场和理论,而这些观点立场和理论,是人的想象力造出来的,而人们可能造出来的理论,观点和立场,数量上是无限的。

比如,互联网公司的身份验证,由一开始的密码,到指纹,到人脸,这是大数据的方式,但是你必须要有这个想法,这个用人脸来识别的想法,才能让计算机去记录这样的数据。

 

也就是说,从基本原理来看,人工智能只不过是以标准化为代表的工业时代的巅峰而已。而选择哪种工具,如何使用工具,还是由人类来抉择。所以说,智能投顾,永远不可能摆脱人类的控制。如何选择算法?只能按照人类设计的观察维度去选择这个维度下的最优算法。

而金融投资,只要涉及到人,涉及到利益和欲望,必然会面对其他交易员面对的人性考验。想不想赚的更多?想不想调调观察维度?想不想回撤更少?想不想在更短的时间内赚更多的钱?

再一次回到最初的原点,虽然他带着一个理论复杂、拥抱了最新科技的工具。但是他本质上,依然是一个有着七情六欲的人。

02

 

说到这里可能有人会说,即使你说的对,人工智能永远无法脱离人类的控制,但是它确实是有优势,比如按照你的说法,它计算出了最佳的均线配比。

确实如此。但是,它是通过什么计算出来的?

物理学家万维钢说:现在的人工智能,其实是统计方法、大数据、神经网络、机器学习等等,这些算法跟人的思维方式非常不同,它们仅仅是把重复的东西自动化,用统计得出的经验做事。

很明显,这个最佳均线数值产生于已有数据,这个经验产生于历史数据。

 

这便提出了第二个问题的核心:历史最佳,未来又如何?

 

交易领域有一个名词,叫做拟合。而量化交易员都在极力避免一件事情,叫做过度拟合。

比如,我用100万的资金,用一套策略测试螺纹钢上市以来至今的数据,这套策略的最大回撤是20万。这时,我对我使用的均线策略进行优化计算,计算出了相同数据周期内的最优均线组合,然后最大回撤变成了10万。抛出其他方面的因素不谈,这10万的回撤具有可信度吗?我敢拿100万资金承担10万的潜在风险来进行交易吗?我不敢。因为,历史最优是这样,谁敢说未来依然会这样?

 

对于交易来说,未来唯一能确定的,就是不确定。

 

我曾经开发过一套策略,但当时资金非常有限,仅能够组合几个品种。我选择了策略表现最好的几个品种,其中便有一个期货品种叫做PTA。它在我的测试过程中,展现出了王者风范,盈利能力仅次于螺纹钢。但是,我从开始正式交易的那天起,PTA的最新走势完全变了一种风格,我对它跟踪了很长时间,收获远远弱于之前的测试结果。相反,在我品种选择过程中测试表现非常一般的品种,比如焦炭,铁矿等,却走出了非常适合策略的走势。

 

所以,因为不确定性的存在,谁敢轻言自己的策略选择的品种,一定会按照策略最优解持续的运行下去?

 

未来是什么?未知的会到来。也就是那些明天才知道,今天不知道的事情。所以,根据以往的数据得出最佳组合,在未来是否依然是最佳,在未来的什么时候会表现平平,这充满了不确定。

因为未来的价格走势充满了不确定,那么未来品种的走势形态也就不可确定,所以,未来品种采用什么数值的均线,什么样的算法,根本没有最佳参数。

根据统计学的理念:只要统计的参数里有一个数据的值是不确定的,就无法求出最优解。而这个不确定的数值叫未来。

也是说,人工智能投顾的顶级形态,就是不停的根据已有数据计算最优解,然后不停的微调其交易参数,比如,今天18和123日均线,下一日,23和98日均线,因为未来不停的变化,永远不会有一个固定的,最佳的参数存在。

 

结语

 

所以,基于未来不预测这一点,人工智能,永远不可能计算出一套优于人类交易员交易系统的交易方式,最多与人类顶级交易员的交易系统持平。

而想要持平,又回到第一个问题的核心上了。需要这套人工智能背后的操纵者拥有顶级交易员的交易认知。

 

所以,人工智能,永远没有淘汰人类顶级交易员的能力。

 

赫拉利在《未来简史》中说,二十一世纪的人可能会被分成三种,一种是“无用的人”,一种是“被算法统治的人”。还有一种,是不能被算法理解和左右,站在算法背后,做最重要决策的人。

在投资交易领域,这种人,就是顶级的人类交易员。

 

 


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我曾经质疑过,如果说交易是人性的历练场,那么,交易员是否只有变的完全理性才能够成功?我们的归属难道是变成一台冰冷的机器?

但是最后我发现,是人性,是情绪让我们能够不停的做出选择,让我们能够不停的进行创造,而机器,永远只是一个执行工具。或许最有力的组合是算法与人的组合,但是人的地位,必然是无可替代的存在。

正如麦兹伯格在《意会》全书结尾时说的话:人,是创造意义和解释意义的。算法永远都不会真正“在乎”这个世界到底是怎么回事,

 

只有人才会在乎。

 

转自天启交易团队

 

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