AlphaGO和选股

这两天被围棋界的 Master 刷屏，到今天为止，Master以60胜0负1平的战绩横扫对手，而 Master背后，正是AI机器人 AlphaGO。

AlphaGO是怎样学围棋的？

开始的时候，是把大量的棋谱输入电脑，统计一下，到了某一步的时候，把棋下在某一步，赢的概率比较高。

但这样太复杂，首先不可能找到所有的棋谱，其次下棋时，对手不一定按棋谱来走，所以至于AlphaGO只能打败普通段数的棋手。

而这次，AlphaGO换了一种“学习方法”，让它自己和自己下棋，这样总会有输赢，就这样，通过不断下棋，不停的分析，不停的试错，AlphaGO就会知道，到了某一步的时候，把棋下在某一步，赢的概率比较高。这样就自学成才，成了 Master。

背景介绍到这里，最让我感兴趣的是，能把 AlphaGO的学习能力，用在投资上吗？

设想一下，我把数据输入到某一程序里，然后程序会告诉我，买什么股票胜率会高吗？

答案是可以的，不是吗？我只要输入 CROSS(MACD.DIF,MACD.DEA);这个条件，系统就会找出MACD金叉的股票，而经验告诉我们，MACD金叉的股票，后面涨的概率会高一点。

但显然，并不是所有MACD金叉的股票都会涨，于是，我又加上其它 CROSS(MA(C,5),MA(C,10));或者再加上 CROSS(MA(V,5),MA(V,10)); 这样涨的概率会更高吗？也不一定，概率的意思是经过很多数据统计，而得出的结果，抛硬币无数次，正反面出现的次数可能相同，但不是说这次出现正面，下次一定出现反面。

反映在股票上，上次的MACD金叉成功，今次的金叉不一定成功，历史并不能反映未来。

假设，按照 AlphaGO的第二种学习能力，就是不停试错。既然指标不能预测未来，那干脆淡化指标的作用；既然根据指标买卖，股价还是可上可下的，不如随便在一个价位买卖，然后根据实际情况，决定加仓或减仓，这样会不会有一个更好的盈利？这个，就要另外测试一下了。

今天的思路暂时到这里，有没有另一个测试，还要再构思。