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人工智能可以在交易市场上大杀四方吗?

张咏 科技金融 2020-6-21 11:19 286590人围观

最近Master在围棋界独孤求败,Deepmind公司承认Master的**就是阿尔法狗的新版本。


舆论认为这已经不是围棋界的事了,甚至也不仅仅是人工智能界的事,有人已经把阿尔法狗推到改变世界乃至灭绝世界的份儿上。


太远的就不说了,就仅仅探讨下如果把阿尔法狗拿到交易市场上,它能战无不胜吗?


先说结论:肯定不能。


理由:以当今人工智能的发展程度,仅能在“封闭规则型”的游戏中无敌,但对于解决“开放规则型”的游戏还有相当长的路要走。


怎么理解封闭规则和开放规则?打个比方:


明确告诉你某个大山上有宝藏,藏宝图给你,让你尽快去挖出来,这叫封闭型规则;


如果告诉你某个大山上可能有宝藏,但哪座山不知道,也没有藏宝图,你得自己想办法找位置,甚至是否存在宝藏这个消息的真假还存疑,你得去证实,这叫开放型规则。


一切封闭型规则的博弈,理论上都存在最优解。


比如说五子棋,玩家每下一手,胜率都会随之改变,棋谱或算法这东西,就是人类总结出的获胜优势尽可能大的走法。有款游戏叫五子棋大师,如果选择“特级大师”难度,那么在电脑先手的情况下,玩家获胜的几率无限接近于零。这不是玩家水平的问题,而是电脑每一手都用的最优方案,从一开始玩家根本没有喘息的机会。


由于五子棋是一项有明确既定规则的游戏,且规则足够简单,意味着封闭性极强,所以很容易就可以设计出针对它的最优获胜算法。


围棋相对于五子棋,虽然复杂了许多,判断的维度要多很多,但本质上换汤不换药,是一个有明确既定规则的项目。所以围棋界公认围棋策略并不是永无止境的,是存在最优解的,这种理论状态有个业内术语叫“围棋之神”,一些顶尖棋手表示“围棋之神”对战人类选手可能还有让4子的空间。


只不过围棋策略的最优解以当今计算机的算力是没办法计算的,因此才给了人工智能介入的余地。


此外,黄士杰(阿尔法狗核心设计人员之一)的同事在顶级学术期刊Nature上发表了“用神经网络打游戏”的神作,而游戏的打法不论多么复杂显然也是存在最优解的。我们会发现当今的人工智能也仅仅是应用在有既定封闭规则的领域中。


但交易市场属于开放规则型游戏。它只有三个核心元素:开仓,平仓,手数。但什么时候开仓,什么时候平仓,开多少手,平多少手,持仓时怎么管理仓位,这里有无穷的变换。单就开仓的时机就没有任何步调的限制,完全自由,没有像围棋那样机械的每人轮流下一手的规定,就像两军作战,不可能说我站好了你捅我一刀,然后你别动,我捅你一刀,比谁活到最后。


可以说交易的维度相当于无穷多,可以任意发挥,没有理论上的最优策略极限可言。


扯远一点,正因如此,凯利公式无法很好的应用在交易中。


曾有段时间,我痴迷于凯利公式所谓的“能让长期收益最大化,且亏损时永远不会赔光”的功能,但研究了一段时间后,发现效果并不好,又一直搞不清楚原因。


终于有一天我从凯利公式的最基本定义里找到了答案:凯利公式生效的大前提,是必须在特定的赌局中。


什么叫“特定的赌局”?其实就是本文说的“封闭规则型的游戏”。就像一副扑克牌54张,每打出去1张牌,胜率、优势都会发生明确的可计算的变化,说白了就是完全可以提前制作出一张对照表,每一项都能有据可查,就好比很多年前的“21点算牌必胜法”。


但交易市场并不符合“特定的赌局”这个特征,行情完全不可控,今天涨一百点,明天跌五百点,振幅不定,每局都不平均,甚至这里其实没有局数的概念,任意参与,任意退出,样本没有“特定”的可比性,统计失去了意义。


因此凯利公式对于具备开放规则型特点的交易市场存在相当大的盲点。


我经常把做交易比喻成指挥打仗:首先判断优势够不够、打不打(总体战略以及触发条件),如果打,派多少兵去打(资金管理),怎么排兵布阵(形态技术),万一输了伤亡到多少就收兵(止损),赢了的话是见好就收还是直捣黄龙(阶梯式止盈),如果同时出现了别的战机,还要评估会不会对现有战局造成影响,有没有余力开新的战局,如果有的话,还要把刚才全部的流程再另开一摊执行,然后怎么同时管理这两摊子事又是个命题,一旦发生不可预知的危机,怎么权衡取舍……方方面面都要考虑进去,每一条简直都有任意种可能。


我和一个当军官的同学争论过古今打仗问题。假想让现今的军队和古代的军队打一仗,谁会赢?


同学认为这需要讨论吗?两军还没照面,今军扔个原**过去,古军就灰飞烟灭了。


我说美国其实投几个原**就能把各种恐怖组织和海盗灭了,多简单,但为啥国际局势一直扯皮呢?


从古至今就不存在单纯的军事问题,所有的军事问题其实都是政治和经济问题,或为了夺取政权,或为了经济利益,没有人平白无故的打仗。政治、经济的战略层级高于军事,从政治、经济上考量,美国就扔不出去原**。


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原作者: 独孤求帅 来自: 七禾网
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