金融投资是一个受众多不可控因素影响的复杂决策,AI能够击败顶尖人类基金经理和投资专家吗?
自从阿尔法狗(AlphaGo)在围棋“终极人机大战”完胜棋王柯洁,OPENAI的人工智能又在DOTA游戏中打败人类业余高手团队,并宣布即将挑战职业选手,关于“金融阿尔法狗”也将面世的说法就不绝于耳。
首先,人工智能的起步,在于人类最简单的一种思考能力:推断逻辑。逻辑学自古希腊开始对此已经深有研究,并且提出一系列明确简单的推断原则。以此为基础,人工智能的起步从具体“算法”开始,也就是让电脑遵循逻辑推理的命题和原则来完成任务。例如,向电脑输入某个知识体系,并且设定推理的算法,电脑就可以成为一套“专家系统”,通过自动推理来解答人们提出的问题,近年流行的人工智能医疗诊断,就是这样的“专家系统”。
早期机器学习中,由于数据量过于庞大难以处理,人类采取了提示一些“捷径”的方法。其中最主要的方式叫做“监督学习”,也就是机器在人类提供经验的“监督”下去统计分析数据。俗话说“依样画葫芦”,这就比如一个新员工来到公司,老板就教了他一套自己工作的方法,让他有样学样去做,就是“监督学习”。此前版本的AlphaGo也是通过学习从古到今的大量棋谱数据来学习围棋,并先后打败了人类顶尖高手李世石和柯洁。
在环境因素中,AlphaGoZero分析的是对手和自己的下子,金融AlphaGoZero分析的则是资本市场和宏观经济的各种信息。在回报方面,AlphaGoZero分析获胜的概率,金融AlphaGoZero分析的回报则是投资收益,是否达到投资目标。
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