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人工智能已到“智慧”奇點 DeltaGrad要用機器人取代基金經(jīng)理

責(zé)任編輯:zsheng 作者:隗樊 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-07-12 07:16:11 本文摘自:億歐

人工智能技術(shù)本身的突破正推進著各個細分賽道的應(yīng)用場景不斷落地。二級市場的信息公開性、超越人腦的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)組合與人工智能深度學(xué)習(xí)的技術(shù)屬性天然吻合,量化投資的創(chuàng)業(yè)項目紛紛創(chuàng)立。

量化投資借助計算機系統(tǒng)強大的信息處理能力,對搜集到的大量數(shù)據(jù)進行分析來建立數(shù)學(xué)模型,根據(jù)模型的運行結(jié)果進行投資決策。在效率、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性上,對傳統(tǒng)投資進行了重塑升級。

人工智能的發(fā)展從賦予邏輯即可推理的“推理時代”、到學(xué)習(xí)專家系統(tǒng)的“知識工程”時代,經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)時代的沉淀和積累,如今已經(jīng)進入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的時代,基于人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)的量化投資,技術(shù)條件本身已經(jīng)成熟。

量化投資版的AlphaGo,取代基金經(jīng)理

Delta Grad創(chuàng)始人龐然指出,人工智能在算法輸出策略方面已經(jīng)達到了“智慧”臨界點,具備了“涌現(xiàn)”能力——“簡單的個體數(shù)量急劇增加,達到一定程度時就會有群體智慧的”涌現(xiàn)“,是量變達到質(zhì)變時才能出現(xiàn)的一種能力。”

人工智能更為準(zhǔn)確的描述應(yīng)該是“人工智慧”:“智”是可量化、可描述的知識和邏輯,“慧”是抽象的直覺和感知,是要經(jīng)過長期大量訓(xùn)練之后涌現(xiàn)出來的一種能力。如今神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法已經(jīng)能夠達到“慧”的層面。

典型案例就是2017年1月,AlphaGo以“Master”為注冊名對戰(zhàn)數(shù)十位人類頂尖圍棋高手,取得60勝0負的戰(zhàn)績。經(jīng)過短短3天的自我訓(xùn)練后,以100:0打敗了此前戰(zhàn)勝李世石的舊版AlphaGo。經(jīng)過40天的自我訓(xùn)練,AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本。這意味著對海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠突破人類的時間、精力瓶頸,獲得從量變到質(zhì)變的“涌現(xiàn)”能力,進入“慧”的狀態(tài)。

而在二級股票市場,同樣需要一款這樣的量化投資工具。量化投資借力人工智能技術(shù),運用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并搭建獲得超額收益的投資策略,正在受到資本市場和投資者的越來越多的關(guān)注。

并且,二級市場的量化投資可以實現(xiàn)“預(yù)知”,而非簡單替代部分機械性的操作。龐然向億歐介紹,從更長的時間維度來看,基金經(jīng)理的每一個投資策略都只是局部最優(yōu)解,并不能窮盡所有的情況,之所以受到追捧,是因為符合人的邏輯,也就是“慧”的層面。當(dāng)人工智能發(fā)展到“慧”的階段時,機器人能夠通過自博弈訓(xùn)練產(chǎn)生數(shù)百萬的交易數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)又產(chǎn)生可以有效的策略。通過這種對抗學(xué)習(xí),機器完全能夠突破人類基金經(jīng)理的工作時長、身體精力、工作穩(wěn)定性的限制,取代基金經(jīng)理。

量化投資的外部市場環(huán)境也已經(jīng)成熟。在國外量化投資已有30多年的發(fā)展歷史,數(shù)據(jù)顯示2016年,量化科技在國外的理財產(chǎn)品管理規(guī)模達到了3.2萬億美元,而通過計算機和數(shù)字模型進行下單和下達指令的比例達到了56%。在我國,量化投資的發(fā)展還處于初級的階段,向債券、股票、期貨、外匯等領(lǐng)域延伸,將創(chuàng)造巨大市場空間。

目前量化投資的應(yīng)用場景主要在投資交易、資產(chǎn)管理、智能投顧三大領(lǐng)域,操作流程包括數(shù)據(jù)輸入、模型開發(fā)、回測輸出三個步驟。在整個運行過程中數(shù)據(jù)和模型是關(guān)鍵。由于量化投資策略的影響因子較多,搭建過程繁雜,從早期籌備到策略搭建再到回測輸出需要很長的時間,投資效率有待提高。

龐然2017年8月創(chuàng)立DeltaGrad公司,希望將AlphaGo技術(shù)復(fù)制到A股做量化投資,已經(jīng)利用其自主研發(fā)的機器人“智富狗”用自有資金在A股市場上進行投資。

“DeltaGrad目前上線的5個機器人,通過學(xué)習(xí)股票歷史數(shù)據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生了超過700萬的投資策略。在業(yè)務(wù)操作上,經(jīng)過2018年1月-5月的實盤驗證,機器人‘智富狗’的業(yè)績已打敗82%的人類基金經(jīng)理。”

關(guān)鍵字:經(jīng)理基金機器人智能

本文摘自:億歐

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人工智能已到“智慧”奇點 DeltaGrad要用機器人取代基金經(jīng)理

責(zé)任編輯:zsheng 作者:隗樊 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-07-12 07:16:11 本文摘自:億歐

人工智能技術(shù)本身的突破正推進著各個細分賽道的應(yīng)用場景不斷落地。二級市場的信息公開性、超越人腦的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)組合與人工智能深度學(xué)習(xí)的技術(shù)屬性天然吻合,量化投資的創(chuàng)業(yè)項目紛紛創(chuàng)立。

量化投資借助計算機系統(tǒng)強大的信息處理能力,對搜集到的大量數(shù)據(jù)進行分析來建立數(shù)學(xué)模型,根據(jù)模型的運行結(jié)果進行投資決策。在效率、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性上,對傳統(tǒng)投資進行了重塑升級。

人工智能的發(fā)展從賦予邏輯即可推理的“推理時代”、到學(xué)習(xí)專家系統(tǒng)的“知識工程”時代,經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)時代的沉淀和積累,如今已經(jīng)進入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的時代,基于人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)的量化投資,技術(shù)條件本身已經(jīng)成熟。

量化投資版的AlphaGo,取代基金經(jīng)理

Delta Grad創(chuàng)始人龐然指出,人工智能在算法輸出策略方面已經(jīng)達到了“智慧”臨界點,具備了“涌現(xiàn)”能力——“簡單的個體數(shù)量急劇增加,達到一定程度時就會有群體智慧的”涌現(xiàn)“,是量變達到質(zhì)變時才能出現(xiàn)的一種能力。”

人工智能更為準(zhǔn)確的描述應(yīng)該是“人工智慧”:“智”是可量化、可描述的知識和邏輯,“慧”是抽象的直覺和感知,是要經(jīng)過長期大量訓(xùn)練之后涌現(xiàn)出來的一種能力。如今神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法已經(jīng)能夠達到“慧”的層面。

典型案例就是2017年1月,AlphaGo以“Master”為注冊名對戰(zhàn)數(shù)十位人類頂尖圍棋高手,取得60勝0負的戰(zhàn)績。經(jīng)過短短3天的自我訓(xùn)練后,以100:0打敗了此前戰(zhàn)勝李世石的舊版AlphaGo。經(jīng)過40天的自我訓(xùn)練,AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本。這意味著對海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠突破人類的時間、精力瓶頸,獲得從量變到質(zhì)變的“涌現(xiàn)”能力,進入“慧”的狀態(tài)。

而在二級股票市場,同樣需要一款這樣的量化投資工具。量化投資借力人工智能技術(shù),運用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并搭建獲得超額收益的投資策略,正在受到資本市場和投資者的越來越多的關(guān)注。

并且,二級市場的量化投資可以實現(xiàn)“預(yù)知”,而非簡單替代部分機械性的操作。龐然向億歐介紹,從更長的時間維度來看,基金經(jīng)理的每一個投資策略都只是局部最優(yōu)解,并不能窮盡所有的情況,之所以受到追捧,是因為符合人的邏輯,也就是“慧”的層面。當(dāng)人工智能發(fā)展到“慧”的階段時,機器人能夠通過自博弈訓(xùn)練產(chǎn)生數(shù)百萬的交易數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)又產(chǎn)生可以有效的策略。通過這種對抗學(xué)習(xí),機器完全能夠突破人類基金經(jīng)理的工作時長、身體精力、工作穩(wěn)定性的限制,取代基金經(jīng)理。

量化投資的外部市場環(huán)境也已經(jīng)成熟。在國外量化投資已有30多年的發(fā)展歷史,數(shù)據(jù)顯示2016年,量化科技在國外的理財產(chǎn)品管理規(guī)模達到了3.2萬億美元,而通過計算機和數(shù)字模型進行下單和下達指令的比例達到了56%。在我國,量化投資的發(fā)展還處于初級的階段,向債券、股票、期貨、外匯等領(lǐng)域延伸,將創(chuàng)造巨大市場空間。

目前量化投資的應(yīng)用場景主要在投資交易、資產(chǎn)管理、智能投顧三大領(lǐng)域,操作流程包括數(shù)據(jù)輸入、模型開發(fā)、回測輸出三個步驟。在整個運行過程中數(shù)據(jù)和模型是關(guān)鍵。由于量化投資策略的影響因子較多,搭建過程繁雜,從早期籌備到策略搭建再到回測輸出需要很長的時間,投資效率有待提高。

龐然2017年8月創(chuàng)立DeltaGrad公司,希望將AlphaGo技術(shù)復(fù)制到A股做量化投資,已經(jīng)利用其自主研發(fā)的機器人“智富狗”用自有資金在A股市場上進行投資。

“DeltaGrad目前上線的5個機器人,通過學(xué)習(xí)股票歷史數(shù)據(jù)已經(jīng)產(chǎn)生了超過700萬的投資策略。在業(yè)務(wù)操作上,經(jīng)過2018年1月-5月的實盤驗證,機器人‘智富狗’的業(yè)績已打敗82%的人類基金經(jīng)理。”

關(guān)鍵字:經(jīng)理基金機器人智能

本文摘自:億歐

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