即使是跟金融领域没有任何关系也丝毫不感兴趣的人,想必也对这几个月A股的强势表现略有耳闻了。自去年年底以来,无数新股民受到繁荣行情的吸引而入市,但变幻莫测的A股市场也确实叫人揪心不已。事实上,股市涨跌并非全凭运气,量化金融工程师们已经引入了还不太成熟的人工智能技术来对股票的涨跌进行一定程度上的估计。
人工智能是否适用于股市是否可行?
其实,将人工智能中的机器学习和神经网络等算法应用在股市分析中并不是最近才出现的事。在国外,让计算机自己阅读财经消息并自动进行交易,是在有些如量子基金这样的大机构中已经实现的东西,其中的理论并不复杂,关键还是在于及时的获取数据,让机器学习系统先运行一段时间,然后再建立模型实盘操作。
跟国外相比,虽然目前国内在这方面还比较落后落后,但是只要有先验信息的提供,建立机器学习模型就会变得容易很多,例如你清楚国内A股很多主力的大概模式是潜伏建仓,洗盘,拉高,离场。那么用机器学习建立这种模型时,搜索模式的范围就会小很多。
再比如,国内有人尝试过用卫星图像来进行大宗商品的估产定价,利用红外波段来查看原油交易里油罐的热辐射量来预估交易规模及对价格的影响。
来自股市和人工智能本身的制约
很多人觉得股市等金融市场是混沌系统,所以预测没有意义,很明显这种看法是过于偏激了,天气也是混沌系统,难道天气预报就没有意义了吗。不过,从另一个角度来说,人工智能对股市的预测也像天气预报一样,只是一个概率性的预估,并且只能预测短期的价格走向,由于不可控因素太多,长期的预测并不可靠。
就股市来说,市场的供求关系和政策的调控都可以对价格造成而就突发性的影响,因此机器学习系统的数据必须常常更新,构建模型也不可能一劳永逸。而就人工智能本身而言,这门技术目前还是太过稚嫩,强人工智能还没有出现,真正智能化的东西偏少,机器学习等人工的东西偏多,这些也都制约着人工智能技术在许多领域包括股市估测上的广泛应用。
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