一：認知人工智能达布，何謂“人工智能”？
先說明一下“人工智能逾冬、量化投資和自動交易”這三者各自的含義黍聂。
①人工智能：人工智能的本質(zhì)是將人類的思考、決策模式轉(zhuǎn)換成計算機能夠識別和執(zhí)行的代碼身腻，使得計算機可以模擬人類的思考和決策過程并使其速度产还、強度和準(zhǔn)確度都大幅提升的科學(xué)方法和技術(shù)手段。更形象一些的說法就是：人類賦予機器的智能嘀趟。編程的人有多“智”脐区，機器就有多“能”。機器的智力一般不會超過為它編寫程序的人她按，但運算能力和執(zhí)行能力超過人類百倍萬倍牛隅。人工智能=“人類的智力+工具的能力”
②量化投資：傳統(tǒng)的金融證券市場里的投資方式主要是價值投資和趨勢投資等，即研究公司基本面酌泰、財務(wù)報表媒佣、政策環(huán)境等，和技術(shù)分析等方法陵刹。量化投資則利用數(shù)學(xué)默伍、統(tǒng)計學(xué)、信息技術(shù)等方法來管理投資組合衰琐。以數(shù)學(xué)家西蒙斯為代表巡验，搜集分析大量的數(shù)據(jù)后，借助計算機系統(tǒng)強大的信息處理能力碘耳，采用先進的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷显设，克服投資者情緒波動的影響，以保證在控制風(fēng)險的前提下實現(xiàn)收益最大化辛辨。
③自動交易：所謂自動交易捕捂，就是用計算機代替人類交易。依據(jù)電腦程序員賦予計算機的交易邏輯和數(shù)學(xué)模型斗搞，計算機按程序在全市場捕捉投資機會并付諸實施指攒，所有的交易動作都是依據(jù)模型、算法和邏輯做出的僻焚，可以克服人性的弱點允悦，如貪婪、恐懼虑啤、僥幸心理等隙弛。
其實筆者認為：量化投資和自動交易均屬于人工智能在投資領(lǐng)域的的分支而已架馋，所以本文提到的人工智能含義比較廣，涵蓋了量化投資和自動交易等概念全闷。
二：人工智能在投資領(lǐng)域運用的意義是什么叉寂？想要解決什么痛點？
常言道：七虧二平一賺总珠。在投資中虧損的還是大多數(shù)屏鳍。拋開市場整體牛短熊長的因素來說，除了歸咎于信息不對稱等客觀條件之外局服，反躬自省钓瞭，是什么造成了虧損累累的結(jié)果？甚至有時候在大盤單邊上漲的行情中依然賺不到錢淫奔？我的體會是除了基本面大勢判斷失誤之外降淮，技術(shù)上的學(xué)藝不精，心理決策因素也是重大的失敗原因搏讶。
技術(shù)上的學(xué)藝不精可以用機器來彌補佳鳖。技術(shù)學(xué)習(xí)猶如學(xué)習(xí)課本知識，人類記憶起來可能時間比較長媒惕，而且準(zhǔn)確率也不是很高 系吩。但是機器學(xué)習(xí)的話就又快又準(zhǔn)！效率提高千倍萬倍妒蔚！在投資技術(shù)分析中亦是如此穿挨，趨勢的分析，支撐位與壓力位的判斷等肴盏，只要把分析模型輸入計算機編程科盛，計算機就可以迅速輸出判斷結(jié)果。
心理決策這也是作為人類最大的痛點菜皂！如貪婪贞绵、恐懼、猶豫恍飘、僥幸心理榨崩、患得患失等等，常見的在投資中的心理誤區(qū)有：虧損厭惡章母、從眾心理母蛛、賭博心理，錨定心理等等乳怎。在投資中經(jīng)常性會因為選錯投資標(biāo)的而虧錢彩郊；還會因為雖然選對了投資標(biāo)的，但是買賣時機決策錯誤 ，也會導(dǎo)致虧錢秫逝，而且經(jīng)常性出現(xiàn)大虧小賺等等恕出，這些心里的苦，都是對心態(tài)的考驗筷登。多少人能面對主力的洗盤剃根、震倉的時候能面不改色心不跳哩盲？在貪婪前方、恐懼、猶豫廉油、僥幸心理惠险、患得患失等等壓力和誘惑之下，決策就很可能偏離理性的軌道抒线！一而再班巩，再而三，直到崩潰嘶炭，放棄抱慌。人性的弱點大家也都知道，但克服起來實在太難了眨猎，任何一個交易者在交易時都會受到各種弱點的影響抑进，以致可能作出非理性的選擇。因此人工智能在投資領(lǐng)域的運用睡陪，想要解決的最主要的痛點就是通過程序化交易寺渗，讓我們的交易保持相對理性的狀態(tài)！
三：人工智能在投資領(lǐng)域的運用與在其他領(lǐng)域的運用有什么實質(zhì)性的區(qū)別兰迫？
棋類信殊，比如圍棋、象棋汁果、五子棋等涡拘，特點是“歷史一定會重演”，而且一般是只有兩個人的博弈据德。所以棋類是很“死”的鲸伴，之所以這么“死”依然具有可玩性，那是因為它每一步的概率疊乘起來終究是個天文數(shù)字晋控，相對于人腦的計算能力來說無法窮舉汞窗，所以在人腦面前棋類也是混沌的。但對于AI來說不一樣赡译，機器的計算能力成指數(shù)化增長仲吏，漸漸有一天機器的運算能力已經(jīng)可以窮舉或者近似窮舉棋譜了，那么棋類的游戲?qū)τ贏I來說就是必勝的，完全“死”了裹唆，不再具有可玩性誓斥。
牌類，特點是“歷史有可能重演”许帐，一般是兩人及兩人以上的博弈劳坑。牌類在棋類的基礎(chǔ)上增加了洗牌發(fā)牌的隨機性因子，所以每一局的變化大大增強成畦，即使在回合數(shù)遠遠少于棋類的情況下距芬，總體可能觸發(fā)的邏輯路徑也不輸于棋類，故而依然具有可玩性循帐。原理跟棋類相似框仔，對于人腦來說，不可計算拄养，對于AI來說离斩，部分可以計算、隨機性部分不可計算瘪匿，所以牌類上面AI相對人類而言只在定勢方面有絕對優(yōu)勢跛梗，在隨機性部分只具有相對較弱的計算能力優(yōu)勢，牌類上面如果沒有較多的局?jǐn)?shù)來保證大數(shù)法則發(fā)揮作用棋弥，AI并不能確保戰(zhàn)勝人類核偿。
自動駕駛，自動駕駛的實現(xiàn)需要在一個沒有違規(guī)的理想環(huán)境下才能實現(xiàn)嘁锯，是一個共贏的游戲宪祥。比如說你的自動駕駛汽在公路上正常行駛，迎面沖著來一輛大卡車家乘，你的自動駕駛汽車偵測到可能有危險蝗羊，自動靠邊讓位，這只是預(yù)判仁锯，但是你的這套自駕系統(tǒng)能控制對面這個個車嗎耀找？如果對面不遵守游戲規(guī)則，突然加速或者故意沖撞你呢业崖？而投資市場是一個零和游戲野芒，你賺的就是別人虧的。交易市場就像一段沒有交通規(guī)則限制的公路一樣双炕，你可以自己想象一下狞悲，你乘坐的自動駕駛汽車在這條公路會遇到什么情況？
投資交易妇斤，歷史會重演嗎摇锋？歷史不會重演丹拯，但總是驚人的相似，這也是投資的神奇之處荸恕。任何具備基本活躍度和自由度的交易市場乖酬，在一段時間內(nèi)都找不到一模一樣的K線圖。人工智能在投資交易與其他領(lǐng)域最本質(zhì)的區(qū)別還是影響因子不一樣融求，在每一個瞬間都可能產(chǎn)生不同的數(shù)量的影響因子咬像，比如基本面變化、政策影響生宛、市場參與人心理因素县昂、主力操盤影響等等，而且連影響因子的影響程度也不可知茅糜。而且還有更重要的一點是：棋類七芭，牌類等這些基本都是一人一手輪流素挽，幾乎沒有時間的限制蔑赘，但是交易不同，交易是實時的预明，開盤時間內(nèi)任何時間都有可能有成交缩赛，也可能沒成交，別的交易者不會在掛單后等著你掛單再成交撰糠，計算機計算得快一點或者慢一點酥馍、下單快一點或者慢一點，都是有區(qū)別的阅酪。而且交易有多個維度旨袒，多空方向是一個維度、倉位大小控制是一個維度术辐，資金大小也是一個維度砚尽，潛在參與者數(shù)量也是一個維度、甚至連對手交易者是人還是AI這也是一個維度辉词，這些維度的任意組合對目前的計算機運算能力而言都是不可窮舉的必孤，未知信息太多了。
投資領(lǐng)域瑞躺，交易的背后實質(zhì)其實是人性的博弈敷搪，而不是冰冷的數(shù)字變化，所以你也要知道市場還會有反身性幢哨，你的決策結(jié)果也是在影響著市場的變化赡勘。縱使人工智能有天大的計算能力捞镰，也無法在過多的未知參數(shù)下獲得準(zhǔn)確答案闸与。
四：雜談部分顽悼，展開遐想。仁者見仁几迄，智者見智蔚龙。
人工智能在投資領(lǐng)域的嘗試究竟如何？大家可以自行百度一下映胁。其實現(xiàn)在用AI輔助或者直接做量化投資還是有的木羹，效果怎樣不得而知。猜想只是基于金融行業(yè)的特點解孙，如果人家真的賺錢了坑填，也不得不低調(diào)一些吧，真正的高手還是喜歡悶聲發(fā)大財一點弛姜。這個行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)不太一樣脐瑰，不可能像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)每天都有人在G網(wǎng)上貢獻開源項目，每天都有人寫技術(shù)博客吧廷臼，畢竟投資市場不是共贏的游戲苍在，而且零和博弈的市場，我賺的就是你虧的荠商！能言之者未必能行寂恬，能行之者未必能言。
人工智能對人類的優(yōu)勢在于超強的記憶能力和運算速度（簡單窮舉和學(xué)習(xí)優(yōu)化）莱没，以及不受情緒影響的執(zhí)行力初肉！但交易不需要太好的記憶力，也不需要多大的計算量饰躲，人工智能的優(yōu)勢或許在于執(zhí)行力這一塊牙咏！人工智能目前或許只是輔助，做一些懶人不想做的事情嘹裂，比如盯盤檢測異動妄壶、大數(shù)據(jù)篩選基本面優(yōu)質(zhì)個股等，對投資做優(yōu)化監(jiān)督焦蘑，加強執(zhí)行能力盯拱！
兩個阿爾法狗下棋會如何？三個阿爾法狗斗地主會如何例嘱？一堆阿爾法狗做投資會如何狡逢？我預(yù)判了你，你又預(yù)判了我拼卵，而我又預(yù)判了你的預(yù)判奢浑。。腋腮。
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