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本帖最後由 EntrepreneurOPs 於 2020-11-29 11:02 編輯
曾經提過達成本論壇的階段目標(論壇元老)後要淡出, 那就讓假會又裝懂的我, 再寫一些相關議題, 算是給大家的贈別禮吧. 本人十幾年前有過台股市值最大公司的類data scientist經歷, 也是Oracle ERP的data architect, 並受過SAP Data Warehousing 模組的訓練, 也就是之前上班十幾年的工作都是靠data吃飯(全職操作後更是努力地玩data, 近幾年趕流行也嘗試過AI). 對於不懂大數據或區塊鏈的, 也附上我曾寫過的掃盲文 http://individual-trader.blogspot.com/2019/01/fintech-2.html
近幾年理財機器人或是人工智慧(AI), 因為AlphaGo戰勝棋王的宣傳變得很夯, 不少人以為面對類似的市場戰局(抉擇), 人工智慧必定很有發揮的空間; 現實卻殘忍地告訴您, AI團隊努力了幾年卻宣告失敗了, 改轉進醫療相關領域, 可參考連結報導 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31913355
簡化地告訴您, 人工展現智慧前, 必須有一段機器學習的過程; 而這機器學習(ML)通常可以這樣定義：「透過從過往的資料和經驗中學習並找到其運行規則。」然而正是這 [資料] 和[經驗] 侷限了一切!
黑天鵝的由來大家都知道吧? 話說古時候北半球的人, 一輩子根本沒機會看過南半球的天鵝有些是黑色的, 因此他的 [資料] 和[經驗] 就侷限在天鵝只會有白色的, 所以我們拿來訓練機器的資料也只能會有白色的(沒發生過的資料, 人類也無能更不可能預見出來), 當這種訓練下來的人工智慧機器, 後來遇到它沒見過的狀況(黑天鵝)時, 您還會認為它會做出有智慧的反應嗎? 哪怕它學習時用的演算法是什麼manifold regularization或是TSVM都沒三小路用
市場因為參與者眾多, 組成分子又會汰舊換新(不管是被抬出場或真正死亡), 市場老師的行為是一直在改變的, 對人工智慧機器來說, 就是不斷地用新出的黑天鵝(它的學習資料庫不存在這些資料), 去挑戰它好不容易用演算法搞出來的規則, 這只會讓它不斷地傻眼而已. 圍棋變數多但仍是有限解(雖窮舉後的資料龐大), 人類可以用有限解的部分集合(ex: 棋譜資料)去訓練電腦, 讓它能在限定時間內算出最佳可行解; 但交易市場屬於無限解... 很難辦!
關於人工智慧, 您可以把機器想像成很小的小孩, 看您要怎樣教育他, 每個人教育小孩的方法都不同. 這就是我說準備訓練資料時的domain expert最重要, 不是只有我們這種data scientist是關鍵. 根據完全同樣一份市場的報價歷史資料, 您可以將訓練資料準備成好幾種, 一種是讓機器去學遇到哪幾種狀況同時存在時去做交易的; 另一種是讓機器去學後面的人心計算是怎麼運作, 然後據此再去交易的, 而其他種則看domain expert的創意. 像小孩學課程一樣, 教材不同, 學出來的孩子技能也都不同. 當然教材笨笨的, 學出來的小孩也是笨笨的, 教材裡面沒涵蓋的(ex: 黑天鵝), 被教育出來的小孩要知道也難. 所以才強調AI的重點不在後面的技術, 反在於訓練資料的準備
結論回到好的操作方法絕對不是單從市場實戰經驗導出來的, 也可以看做在歷史資料(實戰經驗)中找賺錢的行為或方法, 是有問題的. 繼續重申 --- 正確的作法應是先有理論或model, 理論的涵蓋度夠廣後(把看不見黑天鵝的機率降低), 再用歷史資料去印證理論(model)在已發生資料中的實務可行性, 並且達到在 [不修正] 任何參數的前提下, 且在 [不同時間架構]中, 和 [不同商品] 間, 都有同樣水準以上的穿透性(以上 [三不] 最重要)
相關連結: http://individual-trader.blogspot.com/2013/09/blog-post.html
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發表於 2019-3-7 23:13:38
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