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AI炒股真能成为投资者们的“救命稻草”吗?

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AI炒股真能跑赢盘面吗?

数据有限、信息不对等专家称现阶段AI炒股是个“伪命题”

IT时报见习记者李丹琦

“某股票胜率78%,交易79笔,大神们都在买”“免费会员预计利润3%,白银会员预计利润5%,黄金会员预计利润10%”……或许在不少有经验的散户眼里,以上描述是“明眼人”都能轻松揭穿的骗术。但若果这种东西被冠以“人工智能(AI)”之名,不少人会为之心动

自从“阿尔法狗”打败了世界象棋亚军、自动驾驶成功占领未来出游的制高点,不少打着“AI炒股”旗号的软件出现在投资者的视野。有了AI的加持,这些公司扬言自己的AI炒股软件除了可以确切确诊股票情况、抓到跌停的股票甚至全面跑赢盘面。

AI炒股真能成为投资者们的“救命稻草”吗?

股市数据有限难以“喂饱”AI

最近,有媒体报导,4月18日,一家名为DeltaGrad的人工智能技术公司正式对外宣布,目前已成功将AlphaGo技术应用于金融投资领域,从底层对人工智能神经网路结构进行设计开发。DeltaGrad宣传资料显示,自2017年11月始,DeltaGrad以自有资金进行蓝筹股实盘测试,对经过历史数据回测训练后的蓝筹股人工智能投资机器人做实盘检验,截至2018年12月,录得交易累计业绩为利润6.19%。同期上证指数-30.10%,深证指数-41.18%,创业板38.58%。DeltaGrad全面跑赢盘面。Del?taGrad投资收益率远超市场95%股票型基金。

通过官网和客服,《IT时报》记者都无法联系上这家公司,因此难以对其说法进行进一步了解,但在上海财经大学交叉科学研究院副教授、金融科技实验室校长高建军看来,AI跑赢盘面的说法,还有待常年检验。“目前AI在量化投资陕西科技数据公司阿法狗炒股,特别是股票、期货等二级市场的应用一直处于中级阶段。近几年的AI风潮,主要是由计算机硬件技术的提高以及深度学习算法在图象、语音、自然语言处理等领域的成功所带动的。在量化投资领域,金融数据与之前那些领域的数据有着明显的区别。我通过测试对各类机器学习算法进行了评估,发现简单的机器学习算法以及深度学习算法对股市的预测能力相比传统模型而言增强的程度有限。”高建军表示,很大的诱因是金融数据本身是非平稳的时间序列,特别在中国,超过8年的交易数据益处并不太大。也就是说,中国股市数据的统计特点是不稳定的,随着时间或则其他随机诱因发生变化。

另一个缘由是数据量,一般训练深度网络须要海量数据,而交易数据非常是天级别的数据很难满足数据量的要求。一年有250个交易日,单只股票近5-8年的天级别数据量很少。如果引入更高频度的数据,又会引入更多的噪音数据。这一定程度上也成为训练机器学习模型的制约。把更高频的数据融入并结合到相对低频的数据中,从而帮助模型提升预测能力也是目前学术研究的热点。

对此,一位金融科技公司的内部人士马强(化名)也表示认同。“无论是下象棋或是图象辨识,这两者可以无限生产大量的样本,使用AI模型可以学习出较稳定的模型。但股票市场则不同,由于人类投资历史的时间有限,样本有限,再加上投资复杂程度较高,所以从本质来讲,投资模型很难用AI完成。不仅这般,即便AI从统计中找到了规律,也很快会由于一个未知变量的变化而失效。”

一位不愿具名的券商向《IT时报》记者表示,“目前大部分顾客还是以主动策略和量化管理为主,AI炒股学习须要大量的操作数据,需要券商过往的数据配合,就目前来看,还没有才能提供深度合作的券商。即便是引入AI,券商也要看顾客的意愿。”

无法破局的“黑天鹅事件”

目前国外的AI炒股软件通常分为3类:一类是对K线图等技术曲线进行剖析因而预测走势的软件;一类是针对资金流、龙虎榜、财报等非行情数据进行剖析的软件;第三类则是对实时新闻形成的标签进行剖析之后预测个股走势的软件。“这三类软件的本质都是希望基于数据对未来的股票走势进行预测。但是证券市场受信息驱动变化较大,本质上对实时新闻形成的标签进行剖析预测股市的软件在逻辑上是创立的。但因为信息的不对等陕西科技数据公司阿法狗炒股,没有人才能把握世界上所有的信息。”一位金融科技界资深内部人士陈鹏(化名)道。通常情况下,致力于AI炒股的创业公司规模不大,处理海量新闻数据的能力有限,很多所谓AI炒股软件,依然是依据周线图估算技术曲线或则DK点吸引股民付费因而变现。

实际上,变幻莫测股市上时常出现的“黑天鹅事件”,是AI炒股能否顺利实现的决定性诱因。

几乎每年,股市都会碰到“黑天鹅事件”。比如2018年曝出出狂犬疫苗作假的主角*ST长生,便是美股历史上首例因“重大违法行为”而遭到强制退市的上市公司。

虎博科技创始人兼CEO陈烨觉得,AI可以帮助人类更有效率地获取确切信息,从而辅助决策。金融市场变幻莫测,每一次都是随机的环境。落于股票市场中,更多可能影响股票涨跌的信息是仍未公开的,并不是有了技术就可以达到。从本质来讲,所有代码都是人类写下来的,这在一定程度上决定了机器的聪明程度,但没有任何算法、任何机器可以左右金融市场的迈向。

AI炒股价值几何?

大多数散户在股市和汇市里都有一本泣血帐。除了归罪于信息不对称等客观条件之外,技术上经验不足以及心理因素也是重要诱因之一。一位散户直言,“对我来讲,AI炒股就是一个参数指标,我可以按照AI指令来进行买卖交易,从而防止人性贪婪和焦虑的弱点。”“传统的股票软件只是简单对股市中形成的数据进行搬运,主动为公开用户提供投资建议属于违法行为。”陈鹏表示,真正的AI炒股难点在于怎样使机器理解信息,“现在好多市面上的AI炒股,只是股票推荐服务+推送服务。现阶段标榜自己AI炒股的,并且是帮他人炒股的肯定都是假的。”

在陈烨看来,目前AI在一些高频量化基金领域有一定帮助,但并不是代替人做决策,更重要的是为人类提供更为全面的信息,解决金融市场信息不对称的问题,利用相关技术,可以构建大规模海量数据的模型,将大量的行情、宏观、行业、公告、研报、新闻等数据信息,总结成用户须要的信息。技术可以挖掘更深度的价值信息,做出最正确的推荐,从而辅助人们进行判定,但并不能代替用户进行决策。

另有资深金融专业人士表示,AI炒股只是一个噱头的概念,业内实际使用极少。在金融市场的交易中,用AI手段进行的占比不足千分之一。此前,全球第一只应用AI进行投资的ETF基金AI Powered Equity ETF(代码:AIEQ)于2017年10月18日在纽交所上市。与人类炒股相比,它做到65天×24小时不停工作、同时对6000多只日本挂牌股票进行剖析、能每晚剖析上百万条相关的公告文件、财报、新闻以及社群文章,利用量化择时、量化炒股、因子剖析、事件驱动等多种量化模型炒股。如今,一年过去,这只基金并没有跑赢指数。截至2018年10月18日,AIEQ下降9.63%。同期,美股纳斯达克指数跌13.01%,道琼斯工业指数跌10.36%,标普500指数跌8.18%。就目前来看,AIEQ的成绩并未比人类基金好,有时甚至表现得略差。“AIEQ的利润表现基本决定了AI炒股能够做到的上限。”高建军说道,“股票市场存在的重要意义是实现资源的有效分配。量化投资(包括使用AI技术投资)本身是十分有意义的,正是因为量化投资等主动投资形式的存在,可以帮助市场纠正错误的定价,抹平各类套利的机会,从而实现正确的定价。股市中由于投资者的非理性,时时刻刻就会形成各类错误的定价。例如有些股票被高估或低估,倘若定价不准则会使有效分配丧失意义。”

高建军觉得,利用机器学算法构建合理的定价模型、选择合适的定价因子是未来AI技术在二级市场可行的应用领域,机器学习在不同领域有不同的理解和不同方式:包括高维的、非线性统计和预测方式;各种对抗“过拟合”的方式;可以有效地按照数据,自适应地搜索模型中参数,“这些方式可以帮助市场发觉往年无法发觉的错误定价或则说是套利机会,从而帮助市场更有效。目前,不少机构开始尝试使用机器学习的算法进行投资,由于回测的时间比较短,其常年表现还有待考察。”返回搜狐,查看更多

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