人工智能与江恩-初探...By Alxbj
来自:MACD论坛(bbs.shudaoyoufang.com)
作者:alxbj
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本帖最后由 alxbj 于 2017-12-8 17:43 编辑
原创独发MACD论坛,码字不易,转载请注明出处...
2017年人工智能(AI)大热,本文不再赘述行业背景及技术知识基础普及...直接上干货!
先上结论:
一、AI是否能取代基金经理和技术分析员,并最终占领华尔街...
本文论点:目前不能(10年内)
二、AI能否学会江恩...
本文论点:能
================干货分界线===============
首先必须明确的是:AI交易与量化交易是有本质区别的...虽然,量化交易与AI交易的交易思路一致,都是将人脑的分析方法转变成模型让机器人程序执行下单。但两者本质的区别:量化只是死板地、不管对错地,按人脑的要求投资规律总结出来,然后做成一个模型,让机器去执行任务;而AI多了一个关键环节:自我学习!AI会去思考模型的绩效,不断处理海量数据与多维度相关性的数据信息,通过深度学习(Deep Learning)不断优化模型,从而确保模型准确率趋于精准极值。
图一是量化交易的模型概览(截图于某量化策略的搭建平台),无外乎通过设置选股因子的组合变化来回测模型的绩效,一切都是已固化的策略来指导投资,扮演的角色只是:助手!即使是最好的量化策略,最多就是获得一个持续的、稳定且高于平均收益的线性回报。
图二是我在马云爸爸(阿里云)的平台完成的人工智能的探索...必须拜服下马云爸爸,阿里云提供了AI需要的一切工具:大数据、云存储云计算、超算平台,还有最重要的AI平台(算法库+机器学习GPU)
如图所示,还为技术背景并不深厚的业务领域提供超低门槛的对接平台...最最最牛逼的是,这一切:免费 现在明白马云为啥说阿里云的投资是为了20年后做技术积累了...
==========干货的分界线===========
在金融市场上,机器比起人类的优势,大概有以下几点: 1)纪律性:不受体力和情绪的影响;2)执行速度快:常用于高频/算法交易,瞬时套利,以及资讯的快速解读等; 3)运算能力强:比如秒刷数十年的历史数据,类似于 alphago 每天学习上百万棋局。
因此,在一定程度上AI能取代大部分金融从业者,但受到机器学习算法的局限性,DP只能用统计学的方法学习证券交易过程中量价时空等历史资料基础上的统计、分析和计算。计算各种事件出现的概率,协助我们去分类大数据、预测新的样本的概率等等。但仅仅是基于历史数据和人脑写出的财经报表而判断出未来的“概率”而已。
目前,所谓的自动抓取、自动喂食财经数据,然后机器分析出来的财经报表,本质上也是基于数据,喂食喂的也是基于人脑思维框架下的结论,简单来讲就是现在的AI无法脱离人类独立存在,AI不具备人类的五毒:贪嗔痴疑慢,因此AI就无法独立于人脑,而自己活着...这里强烈推荐一部电影:约翰尼德普的《超验骇客》
影片中科学家用猴脑和人脑给AI做嫁接,才让AI有了属于自己的思维...
个人认为这是一个技术鸿沟,因此保守的估计10年内不会突破,以上是结论一的逻辑...
==========干货的分界线===========
ok,回到江恩上来...
江恩理论实质上玩的是时间周期,也是天体运行的周期,因此必然涉及到N多的行星相位线,各种行星组合的经度平均线,以及行星的星座初切/穿赤尾,同时会遇到日心与地心的选择,出生/行运盘的比较,容许度的校准...等等,涉及到主宰、控制又要判断哪一段谁值守?此时受过去的谁控制?现在的当下又将影响未来的谁...等逻辑的匹配...千头万绪、错综复杂,无影无棕
那个年代江恩是如何做的呢?20世纪初期,没有大数据/没有AI,甚至没有电脑的江恩发明了很多工具,其中一个很有启发意义:葱皮比对法...具体不赘述了,即便是科技如此发达的现在,江恩理论也只停留在利用电脑完成凑数...
还有,该用哪个时价工具来匹配标的品种的速度与收放节奏?人脑怎么办,只能一个一个试,9方/6边/4方/三角/立方/轮中轮...天知道gann发明了多少工具...
这句话反过来理解比较容易:不同的交易品种具有不同的属性特质,具体体现在价格增速与涨跌节奏上,因此应该选用正确地、与之匹配的时价工具来计算平衡点...
AI会如何做呢?先秒刷几百年历史数据,当下海量资讯的瞬间解读,然后:长期记忆+短期记忆+实时调整预测及相关策略+无限维度的市场影响因子=引线串珠也就是当下那一秒的事...
那为啥AI能学会江恩呢,因为天体的运行对于地球上的我们来说是相对固定的...几十几百年前的太阳系及其物理环境和今后的几十几百年不会有啥变化,太阳底下没有新鲜事,就算AI用最拙劣的算法,也能穷举出我们想要的答案...
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