245被浏览19185分享邀请回答2812 条评论分享收藏感谢收起/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.htmlAlphGo其数据本身就是算法。那我们下面就讨论以神经网络的学习算法形成交易策略的可行性。而对于股票市场时序对应行为(非回合制)的机制：1.历史参与者V行为构成市场信息a2.参与者ABuy观测市场信息产生交易动机，与参与者ASell发生交易，或ABuy产生3.A交易影响市场价格，构成市场信息b，使观测者B产生交易动机4.观测者BBuy与BSell发生交易，构成市场信息c如果说V行为导致了A行为，连续产生了C行为。而V、A、C行为本身存在相互决定性的影响关联就是一个由人类心理动态构成的混沌系统，是取决于完全不同的动机机制和策略机制而产生的不同频率的固定方向行为(Buy与Sell)。如果以行为发生逻辑提取条件，那么到了不同的数据环境，混沌系统又不同了，也就失灵了。因为决定交易的，市场信息只是诱因，动因是对于市场信息的动机机制而产生的策略。这个混沌系统下，有效的信息极其有限。大量的数据都是垃圾数据。股票市场的优劣水平计算，是以收益为结果导向，而这种过程是受大量无法产生条件关联的中间因素干扰的。从数据原型来讲，如果不以对手行为为时序单位，按历史市场信息来分析：我曾经做过一个统计模型，一个4日的K线的开盘价、收盘价、最高价、最低价的增辐(Increase.)为参照数组，以5%为允许偏离值。1990年至今3000余支股票的数据，仅检测到1个匹配数组。后放低标准，仅检测开盘价，也检测到不过6个匹配数组。AlphaGo本身的数据原型是回合制并只有一个反馈条件的，能够形成数据关联特征的数据以数百万计。而股票市场的反馈条件有多少个呢？不知道，这是与市场参与者动机的发生密度决定交易频率而形成的，这个反馈条件也是一个指数级的数字。任何模型、策略、逻辑、算法的基础，基本逻辑都是构建在条件反射上的，股票市场的复杂度以及无序性无法有效的提取关联数组条件（这也是为什么会有原理不明但却有效的分型理论以及“缠论”的成因）：AlphaGo的条件可能足够多，但是是明确且相互对应的。而股票市场的条件反馈如何构建？股票市场的复杂性已经证明了不能用明确条件来统计提取有效数据拟订对数据策略。而如果用一定允许偏离值来抓取数据特征关联条件形成策略，上面的举例已经证明这其中的偏差超出了有效的程度。并且，股票市场上，相同的数组，产生的不同结果也是极其正常的，时序结果也是不同的。以上276 条评论分享收藏感谢收起诺奖经济学得主是“股神”, 人工智能炒股一点也不输于他
诺奖经济学得主是“股神”, 人工智能炒股一点也不输于他
Richard H. Thaler最近，财经圈最轰动的事件莫过于诺贝尔经济学奖的公布了。美国学者、芝加哥大学布斯商学院教授理查德·塞勒（Richard H. Thaler），因为其在行为经济学的贡献获得了2017年的诺贝尔经济学奖。作为一名资深小散，小编也忍不住和朋友们一起讨论起塞勒的经济学理论。要知道，今年的诺奖得主不仅是理论家，更是名副其实的“股神”。在他的行为经济学理论下，公司替摩根大通管理的一只基金Undiscovered Managers Behavioral Value Fund（UBVLX）表现优异，在过去五年中大多数时间里都跑赢了标普500指数。而“股神”赚钱的秘诀早已写在了经典著作《行为金融学进阶》中。书中写到：华尔街“需要非理性、信息极其闭塞、愿意持有价格过高资产的投资者”、“投资者都会犯错，公司的目的就是找出这些错误。”简单来说：正是因为散户们信息闭塞、投资不理智才能造就金融大佬们的巨额收益！对！就是A股市场每天都会上演的割韭菜！或许我们可以思考一下，当人工智能与股票投资相结合，是不是就能改变小散们信息不对称，投资不理性导致的亏损呢？我们先从股票投资的基本面和技术分析两方面来看：基本面分析传统金融投资行业高度依赖于人工去发现线索，找资料，处理资料，后期跟踪。在信息大爆炸的时代，纷繁复杂的资讯已经超越了人脑容量及处理速度。而计算机在这方面有着人脑不可比拟的优势。深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如：今年千年大计雄安新区的提出，带动了雄安概念股的大热！在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。技术分析在股票技术分析中，最基本的元素是K线图。不管是“大阳星”、“小阴星”，还是经典的W底，其实就是人脑的模式识别。有规律可循的学习是机器的强项，看图学炒股，计算机对此更是毫无压力。深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。技术基础有了，来看看实际应用小编大致梳理了一下，目前人工智能在投资上应用最广的是量化交易、智能投顾和自然语言处理技术。在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事：Rebellion Research在2007年推出第一个纯人工智能基金，这只基金的显著特点便在于其投资能力，它的贝叶斯机器学习结合预测算法，可以很有效的形成自主学习不断优化的交易系统。而全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。总部位于香港的资产管理公司Aidyia Limited推出了基于先进人工智能的对冲基金，能阅读多种语言的新闻，分析大量的经济数据，鉴别出隐藏的模式，做出市场趋势预测——然后进行相应的投资。虽说，证券市场涉及多方博弈，复杂度远非象棋围棋可比。但即使不能压倒性占优，人工智能在概率上还是能够提高胜算的。尤其是在市场暴跌的时候！当2007年A股创出6124的高点后，伴随着股指高台跳水，中国市场上的“香饽饽”公募基金产品亏损严重。这个时候，部分采用量化策略的基金却逆势取得了不错业绩。西蒙斯（JamesSimons）的大奖章基金也是机器战胜人类的经典例子。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。然而，据业内人士透露，真实市场中应用的许多技术依然隐藏在商业机密的帷幕背后——害怕竞争对手占得先机。那些正在使用人工智能在金融市场里大杀四方的投资者可能并不愿意其他人知道太多，因为当一项技术应用的范围越广时，使用者能获得的好处就越少。所以，即使人工智能技术在炒股上取得了十分耀眼的成绩，但技术能普及到普罗大众身上的可能性有多少呢？要知道炒股很大程度上是零和游戏，小散都不亏钱了大佬赚什么呢？
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作者最新文章腾讯三把火烧热人工智能 关注7只概念股|人工智能|腾讯|概念股_新浪财经_新浪网
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　　日前，中国技术巨头腾讯宣布，公司将在美国西雅图开设一家新的人工智能实验室，由语音识别专家、微软语音和对话集团前首席研究员俞栋博士担任实验室负责人。
　　这已是近期腾讯在人工智能领域的第三个大动作，3月19日，由腾讯人工智能实验室研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军，这是低调运行近一年后，腾讯人工智能实验室首次对外展示研究成果。就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯宣布任命人工智能领域顶尖科学家张潼博士担任腾讯人工智能实验室主任。
　　在科技巨头纷纷发力、政策强力支持、下游需求逐步爆发的背景下，业内普遍认为，资本追逐人工智能的热情还将持续下去。昨日，这股人工智能风就吹至A股，共有22只概念股逆市上涨，其中，涨幅居首，达到6.43%，紧随其后，涨幅为4.7%，此外，、、、、等个股涨幅也均在2%以上，分别为：2.36%、2.26%、2.23%、2.19%、2.11%。
　　资金流向方面，《证券日报》记者根据同花顺数据统计显示，昨日，10只人工智能概念股成为大单资金追捧焦点，累计大单资金净流入7309.91万元，具体来看，同花顺、、中科曙光、等4只个股大单资金净流入均在1000万元以上，分别为：1644.07万元、1525.85万元、1349.52万元、1097.87万元，而（751.70万元）、赛为智能（525.24万元）、（279.11万元）、（73.25万元）、（36.25万元）、（27.06万元）等个股也均实现不同程度的大单资金净流入。
　　对于人工智能的产业链投资，表示，随着底层技术的突破和政策的支持，人工智能行业应用进程加速，由于对人工智能提出了迫切需求，且行业大数据丰富具备了人工智能应用的条件，公共安全、交通、医疗、等领域的人工智能应用将率先落地，推荐科大讯飞等。
　　除国泰君安看好科大讯飞外，最近1个月还有21家机构给予其“买入”或“增持”等看好评级。科大讯飞是我国以语音技术为产业化方向的“国家智能语音高新技术产业化基地”、“国家规划布局内重点软件企业”、“语音及语言信息处理国家工程实验室”，是我国产业化实体中，在智能语音技术领域中基础研究时间最长、资产规模最大、历届评测成绩最好、专业人才最多及市场占有率最高的公司。考虑到人工智能的发展前景和公司在人工智能的技术领先性，以及未来业务创新和产业应用前景，认为公司可享有一定估值溢价，给予约80倍的2017年市盈率，6个月目标价为36元，维持“买入”评级。
　　与此同时，长安汽车（9家）、中科曙光（8家）、（8家）、高新兴（6家）、（6家）、同花顺（5家）、汇顶科技（5家）等人工智能概念股也获得机构扎堆看好。
　　而从股价上涨空间来看，、同花顺、、、、、思创医惠等7只个股最新收盘价距机构预测目标价上涨空间均超50%，分别为：85.52%、74.67%、68.66%、62.80%、62.55%、59.74%、55.30%。
责任编辑：袁军
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日讯，ai概念股票有哪些?ai概念股票一览表，据C114报道，近日华为副董事长、轮值CEO徐直军在公开场合表示，尽管人工智能还处于初级阶段，但它作为一个通用技术对于各个企业、各个行业所带来的冲击将是巨大的。为加速人工智能落地，华为推出了企业智能平台和移动人工智能战略。&我们一定要客观地看到AI将改变我们每一个行业，甚至是每一个企业。作为企业，不仅要看到各种各样的人工智能技术，更要重新思考人工智能会怎样影响和改变构成企业的各个职能部门。&徐直军说。
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科大讯飞（.03，1.65%）大宗交易:成交1：折价率-0.01%成交6.40万股，占总成交量0.20%，融资融券:融资买入额3.63亿,融资余额62.34亿，融资融券余额62.55亿，千股千评:震荡盘整态势;观望。
昆仑万维（.32，10.02%）子公司香港昆仑万维出资叁佰万美金与其他方共同成立昆仑人工智能科技公司，致力于为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案。（更新时间： 11:28:59）
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所载文章、数据等内容纯属作者个人观点，仅供投资者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。AI股神在哪里？创新工场任性撒钱办竞赛，就要找到你
AI股神在哪里？创新工场任性撒钱办竞赛，就要找到你
文末有福利赠送，不想读正文的，可直接拉到最后。天灵灵，地灵灵，看股算价我最行。股票预测哪家强，北京有个创新工场。别笑。我们作为投资机构，虽然擅长预判趋势，但并没有转行算命。事实上，我们正认真尝试解决“股票趋势预测”这个难题。中国A股有1亿左右的股民，绝大多数是自然人，也就是常说的“散户”。据一份抽样调查显示，超过半数的散户都没有在股市中赚过钱。牛市赶不上，熊市跑不掉，每次都像鲜嫩的韭菜一样被套牢收割。如果散户都能拥有预知股价的技能，低买高卖，稳赚不赔，那，一定是做梦吧？言归正传，股票价格涨跌真的能预测吗？股神巴菲特说，“预测股市的唯一价值，在于让算命先生有份工作”。伟大如他，也常常会有失败的投资。在2008年给投资者的信里面，巴菲特专门提到了自己失败的投资，还不忘自嘲一把：“我决不会和一个丑女人上床，但当我醒来时，身边总还是有好几个。”调侃归调侃，股票趋势预测，确实是数个世纪以来经济学家和普通股民吵闹不休并孜孜以求的话题。股票预测是上帝掷骰子吗？在金融领域，股票趋势预测是极为复杂的问题。有效市场假说认为，股票市场的价格是不可预测的，无论是碰运气或是根据内幕消息，在对股票价格进行预测中付出的时间、金钱和努力都是徒劳的，任何对股票的技术分析都是无效的。完。哈哈，不要这么轻易放弃。有效市场假说成立，需要满足两个条件：一是价格能自由地根据有关信息而变动；二是证券的有关信息能充分地披露和均匀地分布，使每个投资者在同一时间内得到等量等质的信息。然而，真实市场由于各种因素的存在，很多情况下并不完全“有效”（ Efficient ），这些相当于股票市场的“错误”。例如，即便信息流通已经如此便捷，单个股民决定买卖时，依然无法掌握全部信息。事实上，每一个买卖动作背后，都是对股票趋势做预测，买进说明看涨，卖出表示看跌。段位不同，预测的方式也有差异。有的人炒股靠新闻，有的人看财报，有的人信奉基本面，有的人则是技术派的拥趸。所以，预测不是猜谜，不靠占卜，善于创造和使用“信息不对称”，就能比别人更早一步了解涨跌趋势，抢先布局。这也是专业基金和普通散户业绩表现天差地别的原因。人类皆有贪婪和恐惧，如何成为股票预测的“常胜将军”？卓越的股票投资家彼得·林奇说过：“股票投资不过是不断提高胜率的赌博而已”。但人类皆有贪婪和恐惧，投资者情绪的起伏不定，会直接造成股市泡沫产生、膨胀和破灭。历史上，人类关于股票趋势的疯狂预测，曾造成言之无尽的灾难。2001 年，互联网 dot-com 泡沫，最终在欧美、亚洲多地股民的惨叫声中崩盘。此前，所有投资者都以为抓住了互联网的历史性机遇，疯狂买入上市公司的股票，甚至有不少人辞掉工作专职炒股。泡沫破裂后，大多数人的财富都被血洗。如果把股票买卖交给人工智能呢？ AI 会帮助人类走出股市跌宕起伏的周期循环吗？和人类相比，人工智能没有情绪，毫无知觉，不会狂喜或焦虑，股价大涨的时候不会失去理智，该撤早撤；股价大跌的时候也会冷静分析，及时止损或抄底。人工智能还是创造“信息不对称”的高手。它效率高到没朋友，可以用毫秒级的速度，分析完所有的数据。当人类股民看到单支股票，它就已经看完所有股票，并决定了买卖。国外， AI 在此方面颇有建树。例如，第一个以人工智能驱动的基金 Rebellion 曾成功预测了 2008 年股市崩盘，并在 2009 年给希腊债券 F 评级，而当时惠誉的评级仍然为 A ，比官方降级提前一个月；掌管 900 亿美元的对冲基金 Cerebellum ，使用了人工智能技术，从 2009 年以来一直处于盈利状态。拿出5万奖金，寻找年度AI“股神”在中国，由于 A 股市场 80% 以上是散户，成熟度差，盲目性强，有效市场的“错误”多，股票趋势预测会更加困难。不过，国内已经开始有类似的尝试。 2017 年 9 月 4 日，创新工场，作为一家已经投资了 30 多家人工智能企业的投资机构，联合搜狗、今日头条两家科技公司，共同发起的“ AI Challenger 全球 AI 挑战赛”正式开赛。主赛道之外，创新工场开辟了实验赛道，首个主题就是“虚拟股票趋势预测”。主办方从股票及新闻中收集历史数据，经过脱敏，供参赛者进行模型训练和建模，对虚拟股票未来趋势进行预测。创新工场认为，金融市场是由大数据驱动的行业，也是最快速被 AI 冲击的行业之一。金融及相关数据可以说是目前最容易获得、最海量公开、也是非常适合用于机器学习的数据来源。此次“虚拟股票趋势预测”，通过开放数据集和竞赛的形式帮助广大兴趣爱好者入手机器学习，是 AI Challenger 第一届大赛中相对低门槛的入门实验赛道。该竞赛每周一轮，每轮结束时统计该轮队伍排名。最终累计每周积分决出最终的大奖。冠军将获得 5 万元人民币的奖励。同时，每周都会向该轮排名前三的队伍颁发奖金。对 A 股市场来说，借助人工智能实现高效股票趋势预测，将有助于推动市场由“散户化”向“机构化”过渡。掌握 AI 技术的专业基金成为股票市场主力，市场资源配置会因此更高效。同时也可以让股市更平稳，避免剧烈波动，让更多人受益。创新工场欢迎更多对股价预测有热情的程序猿、攻城狮加入竞赛。登录大赛官网challenger.ai，选择实验赛道——“虚拟股票趋势预测”，即可报名，挑战年度AI“股神”，5万奖金等着你！报名传送门：https://challenger.ai/competition/trendsense或点击阅读原文，直达报名地址。本期福利：创新工场的portfolio寿全斋，马上要迎来99大促。为感恩回馈，特意为我们的读者提供了5份、价值128元的暖贡姜茶礼盒套装，既能保健养生，也可馈赠亲友。该文留言点赞数前五名，将会获得该礼品。寿全斋品牌盛宴，你来才够热！欢迎大家扫码参与天猫99大促。我们不定期会有礼品赠送，大家要密切关注哦！欢迎关注创新工场微信公众号：chuangxin2009。这是一个创新工场和创业者的沟通交流平台，您可以学习创业相关的法务、市场、财务、HR等各个业务领域所需的知识干货，还有机会参与到创新工场举办的创业者培训、沙龙和其他各类活动中。
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