AlphaGo完胜世界围墙冠军震惊全球，每个地方都在说AlphaGo

longjh2000

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收藏 2016-03-14

AlphaGo完胜世界冠军震惊全球，每个地方都在说AlphaGo。

AlphaGo是基于多种现有技术的创新应用。它采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度神经网络相结合的算法，并经历了基于人类棋谱的可监督学习和自我对战模拟的增强学习两个阶段的培训，使用ValueNetworks来评估位置，使用PolicyNetwork来选择步法，最终实现了对现有围棋程序的全面超越，代表了目前深度学习技术的最高水平。

近年来Google、IBM、Facebook等巨头纷纷涉足深度学习领域，深度学习以优秀的图像处理、语音识别等能力再次进入主流视野。但技术的进步并非一蹴而就，我们希望看到深度学习能更加稳定、长久地发展进步。

而在投资界，人工智能、机器学习的方法也在被应用到量化研究中。

历史：量化投资逐渐兴起

当人工智能与资本投资，尤其是股票投资相结合，会有一番怎样的颠覆性盛况？

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西蒙斯（JamesSimons）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。

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。

现状：应用的多元化

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。

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

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。

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。

我们知道一个华尔街海龟团队的朋友，是真正对这方面技术有情怀和追求的。

他们正在寻找立志于毕生从事高性能、低延迟、高并发、高可用性架构及技术的技术狂热爱好者进行培养，并且组建一个研究团队。

项目开展良好。如果说有点缺憾的话，就是由于回国时间短，还没有找到真正的技术热爱者。

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