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阿尔法狗可以应用到炒股?让他来我大A股

发布时间:2017-03-15作者:林静

阿尔法狗完虐柯洁之后,根据谷歌内部人士透露,AlphaGo的下一个目标是——炒股!

该怎么看这个事儿呢?

很多人可能不知道,“智能投顾”可是风靡华尔街的金融科技新宠。

什么叫智能投顾?

智能投顾英文“Robo-Advisor”,顾名思义就是“机器人投资顾问”。

这些不懂什么叫做烦和无聊的机器顾问,主要从事一些人类研究人员不愿意干的脏活累活机械活儿,用一些设定好的自动化算法,为投资者提供资产配置、现金流量以及费用计算分析。

2014年以来,智能投顾产业几乎从零起步,迅速发展。

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现在,旧金山的Personal Capital、硅谷的Wealthfront、纽约的Betterment,这几个智能投顾公司管理的资产都已经达到几十亿美元的规模,而全球最大的基金管理公司贝莱德Black Rock集团,还专门收购了机器人理财公司FutureAdvisor……

有人说,到2020年,智能投顾管理的资产可达2.2万亿美元。

敲黑板了!

不管前面的这些智能投顾怎么牛逼,他们无非是机械执行一些人类的指令,这就像1997年战胜卡斯帕罗夫的深蓝计算机,他只不过是搜索所有的棋局和最好的下法,然后下注,仅此而已。

但是,DeepMind公司的阿尔法狗却不同,因为围棋的下法基本不可能被穷尽,轻松战胜人类第一围棋高手柯洁,说明了这条狗是具有自学习能力的,他会估算每下一步的概率,然后选择那个赢面最大、输面最小的方式……

关于围棋下法为什么不能穷尽,有人做如下总结:围棋棋盘横竖各有19条线,共有361个落子点,双方交替落子,这意味着围棋总共可能有10^171(1后面有171个零)种可能性。这个数字到底有多大?宇宙中的原子总数是10^80(1后面80个零),即使穷尽宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。

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请问,每一次投资要的是什么?

可不就是“赢面最大、输面最小”嘛!

阿尔法狗基本代表了当今世界AI(Artificial Intelligence,人工智能)的最高水平,当狗都要去炒股了,我们这些人怎么办?

要知道,这条狗炒股的对手可就是我们这些炒股的人啊!

有人说了,如果说围棋是世界上足够复杂的游戏的话,那么金融投资可能是世界上最复杂的人类活动之一,和投资高手比,阿尔法狗也就是一条狗的水平……

对于这些话,我想起来当初深蓝计算机战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫之后,很多人断言计算机不可能战胜顶尖围棋高手——甚至,2016年AlphaGo战胜了韩国棋手李世石之后,柯洁还很不屑的发微博:“就算阿法狗战胜了李世石,但他赢不了我”。

然而,仅仅一年之后,计算机就让围棋界的小魔王柯洁闭上了嘴!

阿尔法狗从来不犯错,从头至尾的表现都堪称完美,用柯洁完败之后说:“哎,它现在真的是太完美了”。

我想起刘慈欣的小说《当恐龙遇上蚂蚁》,最初蚂蚁和恐龙合作,只不过是蚂蚁为了一点点肉屑,而恐龙为了让牙齿舒服——但一个小小的合作,延长下来,最终却导致了恐龙时代文明的出现和一次次难以想象的升级。

只要有真正的投资高手来训练阿尔法狗,以这条狗的学习能力,我想,要不了多久,阿尔法狗就会成为投资领域的顶尖高手,99%的投资者都难以望其项背。

这样说来,面对阿尔法狗这样的机器,投资人也太没脾气了吧!

作为投资人,到底在什么情况下人炒股有可能战胜阿尔法狗?

这大概又要用到我经常引用的统计学家C.R.劳的那三句话:

在终极的分析中,一切知识都是历史;

在抽象的意义下,全部科学都是数学;

在理性的基础上,所有判断都是统计。

第一种可能:

不管阿尔法狗到底有多聪明,学习能力有多强,它有关投资的知识,归根结底也都是已有知识,而对于未来的判断,这条狗可能在绝大多数时候都要比人更聪明,但在出现某些极端事件的时候,它的判断和选择完全有可能是错的!

换句话说,只要未来是不确定的,那么投资人中,总有幸运儿会超过这条狗。

第二种可能:

阿尔法狗能够战胜的对手,是我们这些有着贪婪和恐惧欲望的人,但如果我看好一只股票,刚好这只股票也很不错,我就拿着不卖,我甚至很长时间根本不去看这只股票的价格,那么,这条狗再想买这只股票也没有办法,我就有可能打败它!

换句话说,最原始最古板的那种长期持有股票的办法,还是有可能打败狗狗的!

第三种可能:

金融市场投资,归根结底是个博弈的事儿,阿尔法狗对付我们这些有着人性弱点的投资人可能没问题,但如果将来大家都用阿尔法狗贝塔狗来炒股,绝大部分普通人都已经退出这个市场,那——狗和狗之间也总要分出个胜负吧?

正如你现在拿两台阿尔法狗互相下围棋,他们也总会分出个输赢不是?这时候,投资人你只要赌注压在胜的那一条狗身上就行了。

第四种可能,也是最有效的办法:

阿尔法狗不是要炒美股么?把美国股市的监管者换成中国证监会,一招毙命,看你狗狗还能怎么牛?

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