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人工智能炒股能跑赢大盘吗?

2019年10月17日 15:28来源:未知手机版

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人工智能炒股能跑赢大盘吗? 2019-10-17 11:26 来源: 《学术前沿》10月上 作者: 何诚颖

【摘要】人工智能的时代已经到来,它影响着社会的方方面面,金融行业也不例外。通过量化分析、智能投资等方法,人工智能在股票投资中的作用越来越明显。然而,就目前的市场表现来看,人工智能炒股并不能跑赢大盘,其中美国的人工智能基金AIEQ跑不赢基准,选股能力不及基准指数,同时择时能力也并不显著;中国的人工智能基金发展较为落后,绩效优势也不明显。因此人工智能仍然只是作为辅助手段来帮助人类做股市投资。随着人工智能技术对金融行业的不断渗透,人工智能未来的发展将面对监管、法律和伦理等多重问题。

【关键词】人工智能 股票投资 大数据 量化投资

【中图分类号】F83 【文献标识码】A

【DOI】

人工智能的时代已经到来,有人把人工智能带给社会的变革称作是第四次工业革命,该技术在各个方面影响着人类的生活。人工智能对金融业的影响不容小觑,人工智能技术与金融学的碰撞产生了智能金融的概念,并引发了社会的广泛关注。人工智能在股票投资的相关领域已经有许多应用,并帮助人类解决了许多股票投资中的难题,提高了投资的效率、节约了投资的成本。与此同时,人工智能在股票投资中的应用也带来了许多问题,并改变着整个资本市场的投资生态。本文将从人工智能带给社会的变革开始研究,进而探析人工智能对股票投资带来的改变,洞悉人工智能在股票投资中的应用价值和未来发展潜力。

人工智能的发展

马文 明斯基被认为是人工智能之父,他在1956年将人工智能这一理念推向世人,他同时也是虚拟现实的最早倡导者。[1]人工智能可以被定义为能够让计算机系统模拟人类行为的技术手段,并在云计算和区块链等技术的共同协助下完成智能化任务。就最终目的而言,我们希望人工智能能够达到人类智慧甚至超越人类智慧,不过目前人工智能离这一目标还有一定距离。

技术的进步和云计算能力的提升都推动着人工智能的发展。云计算的提升有助于提高图像、语音等复杂数据的处理能力,从而彻底改变传统的人机互动模式。此外,大数据的完善对人工智能的发展也功不可没,数据存储和数据质量的改善都推动了人工智能中机器学习的进步,在任务处理能力和反应速度上表现尤为明显。[2]在过去的30年中,智能化技术深刻改变了我们社会的运行规则和效率,可以概括为三次技术革命。第一次智能技术革命是硬件技术的进步,IBM和英特尔公司在这次革命中起到了主导作用;第二次技术革命是以软件的提升和发展为中心,微软以其Windows操作系统引领这场革命的发展;第三次技术革命则是以苹果公司的智能化手机iPhone为中心,开创了智能化便携式设备的发展道路;而今,我们正处于第四次技术革命的开端,这场技术革命便是由人工智能技术的进步带来,相关应用案例有人脸识别、自动驾驶、语音识别。

人工智能的发展水平主要分为三个阶段:服务智能、认知智能以及决策智能。服务智能主要是指人工智能代替人类做重复的劳动和繁重的任务,其主要采用有监督学习的方式加以进行,生物识别和智能客服都是这方面的应用实例。在大数据的丰富和算力的提升下,人工智能可从服务智能提高到认知智能。认知智能在对事物的判断中能够达到与人类基本相似的程度,其主要采取有监督学习的方式运行,这方面的应用实例有自动驾驶和智能投顾。2016年,李世石与AlphaGo的围棋之争获得广泛关注,AlphaGo的获胜是智能认知发展的阶段性成果。人工智能发展的最高级阶段为决策智能,其以无监督学习的方式运行,它可以预测人类无法想象或预知的事情。有许多人十分畏惧决策智能,因为他们担心如果让机器拥有决策智能,机器会控制甚至摧毁人类,但也有人认为只有让机器拥有决策智能才能真正意义上实现人工智能。[3]

人工智能的早期意义是让机器模仿人的行为,其目的在于能够创造出与人类相似的机器。而近期新的思潮则认为人类思维仅仅是一种解决问题的思路,人类智能并不一定要模仿人类的思维,而应当联合不同的思维和模式来解决问题。机器学习是人工智能的核心,机器使用不同的算法来分析解码数据,从中找出规律为事后的预测和决定提供服务。根据学习的特点,机器学习可以大致分为三种:有监督学习、无监督学习以及深度学习。有监督学习是通过对有标签的数据样本进行分析研究,对数据的输出和输入进行观察从而找出其中的逻辑关系。无监督学习的数据样本是没有标记的,机器学习需要对大量的输出和输入的数据进行观测,在庞杂的数据结构中找出隐藏的内在逻辑关系。此外,更高层次的机器学习方法是深度学习,深度学习是通过多层神经网络进行学习,从而组合各层特征分析得出抽象的特征属性或内在逻辑。

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