人工智能正逐漸融入在我們金融世界

9 月 12, 2019 Off By Dr. 謝晨彥
人工智能正逐漸融入在我們金融世界

(圖片:上海 – 世界人工智能大會;來源: Reuters)

 

阿里巴巴的馬雲和特斯拉的伊隆·馬斯克(Elon Musk)在上海進行了對話,二人對於人工智能技術的風險和潛在益處有截然不同的看法。

 

馬雲預言,人工智能將會創造更多新的工種,從而節省我們的時間,將人類可以更集中於創造性的工作。

 

他表示「我認為人應該每周工作3天,每天4小時,在人工智能時代,人們可能活120年。「到那時候,我們會有很多沒有人願意做的事情。我們需要人工智能的機器人來照顧老人。「這是我對工作的看法,不用擔心,我們會有就業機會。

 

然而馬斯克卻抱持反免觀點「人工智能會令職位變得有點無意義,很可能最後剩下的工種就是給AI寫程序,然後最終,AI還是自己編寫自己的軟件。」

 

在科技不斷發展進化下,AI確實不段容ˊ入我們的生活中,甚至連金融投資的領域也是。2016年已經有對沖基金將交易完全交給AI來交易。Ben Goertzel 和他的創業公司 Aidyia 將他們管理的對沖基金裡的所有股票交易完全交給了人工智能來進行交易,期間沒有任何人類干預行為。作為 AI 界的領軍人物和首席科學家,Goertzel 表示:「如果我們都死了,人工智能還是會照常交易。」

 

因此接下來我們要做的,就是一步步幫助大家建立各種計量交易相關知識,漸漸的會發現,這不會是生澀的外星科技,甚至最後每個人都能建構出屬於自己的一套方法,過程當然也不會是順流而下般的輕鬆,但真正困難的,是因為陌生而抗拒踏出接觸的第一步,所以第一件事,就先對計量交易未知的恐懼披荊斬棘吧。

 

(上圖:蒙地卡羅模擬分析;圖片來源: 策略經理人)

 

說真的,為什麼投資人害怕計量交易呢?很大一部分就在於不了解,以及對它有著過多遐想,把它當成一般人難以觸及的高大上聖杯,其實這些都超出現實太多了。

 

(上圖:歐元一小時走勢圖;圖片來源: tradework)

 

首先,請先將什麼模擬、分配,甚至什麼計量主觀等等都丟一邊,看看上圖,在不標示指標名稱下,有人知道、換個說法,有人不知道這是什麼嗎?想必超過八成投資人一眼認出,不就是布林通道嗎?簡單。那試問,怎麼用呢?雖然大家用法可能不盡相同,但基本上仍不脫上下軌的突破、價格出軌後的回歸均值,帶狀的擠壓與發散等等。

 

看到熟悉的指標出現,不少人的信心都回來了,請先記住這種感覺,而雖然大家都會用,但你真的知道,你用了什麼嗎?

 

投資人看到圖中的布林通道,不用一秒就認出來,畢竟彼此都這麼熟了,還看不出來就太傷感情,如果問,布林通道的原理是什麼呢?這時候可能有些人會不知所謂,但相信知道它是均線與標準差所建構者仍不在少數。

 

因此我們把布林通道轉換成文字,是不是忽然間有點怪怪的感覺,好像有點卡住,我們一起來看。布林軌道的上緣,是移動平均線加上兩個標準差,下緣則是均線扣掉兩個標準差。

 

在布林軌道這例子中,我們不用知道什麼是mean、不用知道什麼是variance與sigma等等,即使對運算一無所知,我們仍用的不亦樂乎。計量交易就像這樣,很多東西背後確實有著深刻道理,但使用上卻意外的容易理解,而運用著布林軌道的廣大投資人,其實早已站在數學、計量的肩膀上呀,延伸到各種指標亦如是,其實大家或多或少都跟計量沾上邊了,只是自己不知道而已,是不是確實沒有想像中那麼可怕呢?

 

整體來說,計量交易像是個高聳的金字塔,從一開始的數學演算,層層堆砌後才會達到其頂點的檢定分配,而如布林通道等這些指標,就是建構一切的基石,透過前面的推演,我們發現一直以來所使用的線圖、指標,其實都是計量中的一環,到了這裡大家應該可以相信,我們所說的不難並非空穴來風。

 

 

 

點我觀看更多精彩文章

(本文章僅供訊息交流分享,不保證資料內容的正確性,同時不對資料運用產生的風險負擔責任,讀者須有自行判斷以及判讀資料的能力。)

 

點閱: 19