人工智能可以炒赢股票吗?人工智能阿尔法狗统治了围棋,其中的深度学习技术可以通过历史对局来自动总结围棋的规律,图像识别也是如此,那么在股票投资中是否也能
“阿尔法狗(元)”在围棋界惊艳的表现震惊了世界。标志着人工智能向前迈出了一大步。
“阿尔法狗(元)”通过自学成才成为“最强大脑”。很多人都想到了把“阿尔法狗”应用在其它领域。如,证券市场。
不可否认,以“阿尔法狗”的记忆能力可以记住A股从1995年—2020年全部个股的分时图和K线图以及各技术指标。并根据人的教学能分析出股价走势的共同特性。
我们通过深入研究发现,其,所有技术指标走势背后折射出的是人性。那个K线是表象。
随着中国证券市场的逐步规范化,监管力度的不断加大。过去那种做庄操纵股价的时代一去不复返了。那留下的K线还有多大意义呢?!
我们大家都知道。股价的涨跌与消息面和基本面有很大的关系。这些信息是突发性的,是不能准确预知的。“阿尔法狗(元)”也是不可提前知道的。
从实战可以看出。很多股票都有过K线所谓的多头排列。可,突然有一天大幅杀跌。“天地板”也经常发生。也有公司业绩大幅下滑影响股价。这些因素参与进来,“阿尔法狗”也是无能为力。
综述,炒股是人心的博弈。是机构与机构之间斗心智。机构与散户之间斗心智。“阿尔法狗”只是个机器。没有情感!它只能做投资着的辅助工具。
2人工智能当然能炒赢股票,不过炒股的人工智能和下棋的人工智能以及人脸识别的人工智能不是同一个级别的人工智能,前者是计算智能和感知智能,而炒股的人工智能属于认知智能,目前全球已经有个位数的公司开发成功可实用的炒股人工智能模型,但是也仅有个位数。如果打算做这方面的研究,最起码你需要在算法和架构方面有创新研发能力,再有一个你必须会炒股(经历完整的牛熊周期并做到持续盈利)。
3人工智能在投机市场有一定作用,人工智能有二种境界,量化和真正智能,量化就是头痛治痛脚痛治脚。真正智能上医治未病,中医治欲病下医治已病。
扁鹊答:“大哥最好,二哥差些,我是三人中最差的一个。”魏文王不解地说:
“请你介绍得详细些。”扁鹊解释说:“大哥治病,是在病情发作之前,那时候病人自己还不觉得有病,但大哥就下药铲了病根,使他的医术难以被人认可,所以没有名气;只是在我家中被推崇备至。二哥治病,是在病初起之时,症状尚不十分明显,病人也没有觉得痛苦,二哥就能药到病除,使乡里人都认为二哥只是治小病很灵。 我治病,都是在病情十分严重之时,病人家属心急如焚。此时,他们看到我在经脉上穿刺,用针放血,或在患处敷以毒药以毒攻毒,或动大手术直指病灶,使重病人病情得到缓解或很快治愈,所以我名闻天下。其实,比起我长兄与仲兄来,我的医术是最差的。”魏文王大悟。魏文王曾求教于名医扁鹊:“你们家兄弟三人,都精于医术,谁是医术最好的呢?”
“上医治未病”:以食物味色,聚其精气。食补胜于药补;“中医治欲病”:以药物味性疗之,调其阴阳;
“下医治已病”:治疗重症,以毒攻毒救其命也亡其命也。两千多年前,《黄帝内经》中提出“上医治未病,中医治欲病,下医治已病”,即医术最高明的医生并不是擅长治病的人,而是能够预防疾病的人。可见,中医历来防重于治。然而时至今日,仍有很多人在推崇“治已病”的“大牌”专家,并没真正认识到“治未病”的重要性,甚至所“治未病”的“上医”们列入“下里巴人”的“阵营”,以至于很多人把辛勤积攒的金钱乖乖地送到医院和医生的手中,却不知真正能让自己活得健康的人并不是能治疗疾病的“下医”,而是能阻止疾病发生的“上医”。
量化最佳状态就头尾不吃,只吃鱼身。头尾如果非要做,会损失一部分利润。
上医最高点或最低点就知道危险来呢,及时离场。
中医高点形成,跌一段才知道离场。
下医同病异治,异病同治。
中医治病其实治不是病,治的是证。辨证施治反映中医一条治疗原则就是同病异治,异病同治。
同病异治就是患者患同一种病,由于产生的原因不同,采取的治疗原则和方法就不一样。异病同治就是患者患不同病,但是大致相同的病机,大致相同的证,故可用大致相同的治法和方药来治疗。
下医离场高点低点已经形成,有丰富手段离场或及时进仓做反弹或回调。
理论上是可以炒赢股票的,但是那些人不会告诉你背后怎么操作的!
5相信这是一个很多人都感兴趣的问题,每个人也有不同的看法,下面就从技术的角度来分析一下人工智能能否炒赢股票。
让我们先看看人工智能炒股的原理,简单来说就是智能程序通过学习一只股票的历史数据,然后预测该只股票的未来走势。即学习历史,预测未来,这里它用到了一个基本原理,那就是大名鼎鼎的贝叶斯公式:
通俗来讲这个公式是说在事件B发生的条件下事件A发生的概率,等于历史数据中事件A发生的概率,乘以历史数据中事件A发生的条件下事件B发生的概率,再除以历史数据中事件B发生的概率。其中右侧的三项可以通过分析历史数据得到。
于是,很多人可能会认为我们很容易的到一只股票的历史数据,那么岂不是很容易预测了,实则不然,因为使用该公式还有一个假设条件,即独立同分布规律(IID),就是说数据的分布规律要相同且相互独立。因为在股票操作工程中,人的参与度很高,所以即使以中心极限定理来解决分布规律的问题,也无法解决炒股人之间相互的关联以及大股东的人为操作。在这一假设条件无法完全满足的条件下,人工智能预测自然就难以得到准确地结果。
最后,再以反正发来分析这个问题。假设人工智能能够正确预测股票,那么其他人也使用同样的人工智能来预测,会怎么样呢?很显然,不可能每个人都正确,都盈利,既然有部分人工智能无法做出准确预测,那么我们可以得到结论人工智能预测股票不可行。
650年内有困难
7很多人认为用人工智能来炒股。就一定会取得好成绩。这个真得从不同的角度来解释。
当然人工智能有优于投资者的因素。主要是在心态方面。大部分的普通投资者心态极不稳定。涨跌很容易受到盘面的影响。很容易造成追涨杀跌。
相比较人工智能算法来投资股票的话。完全不存在追涨杀跌的缺点。因为你只要给他设定好买卖参数。到达条件他会自动买入或者卖出。
但是人工智能也有一个非常大的弱点。他的买入卖出都是人为提前设置好的。如果市场发生重大变化。往往人工智能程序会很难及时作出调整。
我对人工智能算法炒股的评价是。他由于大多数普通散户走。一定不会好于基金投资经理。因为基金投资经理都是在市场上长期摸爬滚打。靠大量实战经验总结出来的。
人工智能算法它是靠历史数据。总结出一套可行的买入卖出技巧。但是股市或者期货大宗商品,它的走势不是固定的。市场背景因素也是多种多样的。如果只完全根据历史经验来判断未来走势。并不一定有职业投资者那么准确。
我认为个人投资者还是要以学习为主。以自己的独立判断为依据。人工智能算法如果都去用。那么成功率反而大打折扣。
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8因为机器决策的逻辑一致性和独立性,投资领域中机器战胜人的例子不少,其中最被人乐道的就是James Simons的大奖章基金。据公开数据,从1989年到2009年,大奖章基金的复合年化收益率高达35%,远超同期巴菲特和索罗斯的收益率。
当量化投资在海外大行其道时,中国市场上的量化投资也开始“小荷才露尖尖角”。2004年,中国第一只采用量化策略的基金——光大保德信量化核心基金诞生,随后的2005年,嘉实基金推出了另一只名为基本面50的量化基金。不过可惜的是,当时行业整体发展缓慢、量化基金本身业绩也未体现出惊人之处,量化投资理念一度遭遇水土不服。
不过,两年后牛市泡沫的破裂,让市场感受到了量化投资的魅力。当2007年A股创出6124的高点后,伴随着股指高台跳水,中国市场上的“香饽饽”公募基金产品亏损严重。这个时候,部分采用量化策略的基金却逆势取得了不错业绩。于是乎,很快一股“量化基金热潮”悄然掀起,中海基金、长盛基金、光大保德和富国基金、华泰柏瑞基金等先后推出了量化产品。
但这个时候,市场对于量化基金的认识还停留在电脑结合人脑的理念中,依靠电脑的客观和分析能力,战胜人性的弱点。而对于依靠量化产品进行对冲的诉求,几无体现。
2010年4月中国第一个股指期货品种——沪深300股指期货的推出,为量化投资提供了一个天然的对冲标的。通过这一对冲工具,量化投资从业者可以进一步减小风险,获得更加稳健的投资收益。随着此后私募基金阳光化及私募基金管理人牌照的发放,量化投资的方法也更多地被私募基金使用,让量化对冲基金被人们所熟知。
如今的中国市场上,券商、私募、公募产品均涉猎量化投资。从业绩最为公开、透明的公募量化产品来看,量化产品的业绩普遍跑赢指数收益。
据Wind资讯统计,截至3月9日,66只公募量化基金今年以来平均净值增长率为-14.2%。其中6只基金表现突出,逆势取得正收益;表现最差的几只基金跌幅超过20%,其中东吴阿尔法以29.96%的跌幅居前。同期A股上证综指、深证成指、创业板指数跌幅分别为19.12%、24.81%、27.38%。
对投资而言,机器决策最大的优势就是投资决策的逻辑一致性高、独立性强,机器不会有人的恐惧和贪婪等情绪影响决策。此外,计算机的信息处理能力强、响应速度快,能够有效抓住市场上较好的交易机会。
AI的多元应用
在实际应用中,人工智能的应用方式又是多种多样的。比如,在2015年股市大幅震荡中,高频交易一度被市场诟病。当时市场人士认为,一遇行情大幅波动便自动触发交易指令时,计算机后台就会随时下达批量买卖指令。
一般行业所称程序化交易,是指期货端的趋势交易和震荡交易,俗称程序化CTA。但更为全面的程序化交易,包含狭义的程序化交易——程序化CTA,也包含期货端的高频交易、期货端的跨品种跨期限全自动套利交易,当然也包含股票端的交易。
从广义上来讲,所有用预设的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此,广义的程序化交易包括高频交易,算法交易,自动执行的套利交易、套保交易和对冲交易,限价单价值投资交易,限价单止损交易,交易所或经纪公司的自动强平交易等。
对于股票端,真正包含的就是一揽子股票的自动交易、ETF折溢价套利自动交易,以及股票和股指期货交易的自动套保或者套利交易。因为股票端不是完备的双边市场,又实行T+1,所以股票端的高频交易基本不存在,股票端的程序化趋势交易也几乎不存在。
与此同时,量化对冲策略在过去一年中大行其道。当股灾发生时,股票市场发生断崖式下跌,基金产品业绩大打折扣,但量化对冲产品却依靠有效的对冲工具避过了暴跌行情,一些产品甚至还取得了不错的收益。
未来:仍要结合人的研判能力
“但机器决策也是有局限性的,最大的缺陷就是没有前瞻性,因为它是基于历史的数据和历史检验的结论,其逻辑是历史会重复。”王晓华称,市场环境是不断变化的,长期看,要战胜市场必须具有前瞻性,这也是投资的艺术性所在。顶尖的基金管理人如巴菲特和索罗斯都是具有超强的前瞻性的。
专业人士称,量化投资的核心竞争力就是数量模型,因此在外界来看,每个量化投资策略都是个黑盒子,其他外部人无法知道其中的秘密。中国资本市场还在蓬勃发展,量化投资在中国的占比不高,未来量化投资应该还有很大的发展空间。投资领域,人们不应该过分恐惧机器对人的替代性,人的前瞻性研究和预判与机器独立的决策能力结合,可能是最为理想的决策模式。
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9人工智能可以炒赢股票吗?
这个问题在高端交易者圈子里边并不是什么秘密。我们国家全自动量化交易起步比较晚,不过也有十几年的历史了。而在西方发达国家又比我们早了十年。
也就是用电脑炒股,已经差不多有30年的历史了。
在我们中国其实不少见的,只是大多数人不知道,比如说2013年8月16号的光大乌龙指事件,一分钟时间内大盘涨幅近6%,这个可不单单是订单输入错误的原因,更多的就是量化交易自动交易的一个跟盘买进造成的。
近几年量化投资团队更是如雨后春笋一般涌现出来。
量化投资里面做的最好的无疑就是大奖章基金。
它今年回报已高达39%。而他在2008年创下了80%的收益的记录。
而他从1998年到2018年复合收益率是66%。股神巴菲特才20%哦。
它操作的钱可不是小数目,而是700亿美元,大资金还能有39%的回报,这个是相当不容易的。20年复合收益率66%,这个更是难上加难。这还不是人工智能炒股,它只是用了量化交易数学模型的电脑而已。
你现在知道人工智能可以炒原股票了吗?好,这就是我对你问题的回答,喜欢就点赞关注吧。
10肯定是可以的。我们炒股经常亏的原因就在于我们的执行力差,没有纪律,舍不得止损,对止盈也没的标准得。
人工智能完全可以规避掉我们这些问题,机器人没有情绪化,完全按照程序化交易,触发风险能立马止损或者止盈。而且机器下单比人工的效率更快,所以人工智能炒股肯定是可以搞赢的。