從圍棋到量化投資,不懂金融的DeltaGrad跑贏95%基金經(jīng)理人

“我們發(fā)明了能跑贏95%股票型基金的AI經(jīng)理人”,4月18日人工智能公司DeltaGrad首次向外界展示其研究實踐成果:

數(shù)據(jù)顯示,DeltaGrad自2017年11月以來,以自有資金進(jìn)行A股的量化投資,截至2018年12月,錄得交易累計業(yè)績?yōu)椋?strong>收益率6.19%;同期上證指數(shù)下跌30.10%,深證指數(shù)下跌41.18%,創(chuàng)業(yè)板指數(shù)下跌38.58%——DeltaGrad全面跑贏大盤。此外,結(jié)合私募排排網(wǎng)、東方財富Choice等公開數(shù)據(jù)比對,DeltaGrad投資收益率超越了同期市場上95%的股票型基金。

DeltaGrad創(chuàng)始人龐然在接受億歐金融采訪時透露,DeltaGrad將于2019年正式開始對外商業(yè)化運(yùn)作,專注人工智能應(yīng)用于股票及期貨市場的投資策略輸出。

從計算機(jī)圍棋到量化投資

“DeltaGrad是目前國內(nèi)較早的把AlphaGo技術(shù)應(yīng)用在金融投資領(lǐng)域的人工智能公司?!?/strong>

在這句開場白后,“AlphaGo”幾乎成為整個采訪過程中被提及頻率最高的一個詞。

2016年3月15日,李世石以1:4的比分慘敗人工智能AlphaGo,這次事件可以理解為人工智能領(lǐng)域的里程碑,人們終于找到了賦予機(jī)器直覺能力的關(guān)鍵。龐然解釋,傳統(tǒng)想用“窮盡”的方法,將人類下圍棋的邏輯梳理成策略算法是不可能的,因為圍棋中的可能性堪比宇宙中所有的原子總和。而AlphaGo的成功則說明,用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的算法,機(jī)器已經(jīng)一定程度上擁有了“直覺”。

此后,只用到了一臺機(jī)器和4個TPU,經(jīng)過幾天的訓(xùn)練,AlphaGo Zero以100:0擊敗了AlphaGo。這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的又一次提升,甚至不需要人類提供棋譜數(shù)據(jù),AlphaGo Zero從單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的搜索算法,在自我對弈中實現(xiàn)了迭代學(xué)習(xí)。

受AlphaGo的啟發(fā),龐然帶領(lǐng)從未涉足過二級市場的團(tuán)隊開啟了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)賦能金融投資的探索。也許DeltaGrad團(tuán)隊并不懂量化投資,但他們所訓(xùn)練出來的股票機(jī)器人卻懂,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像一個黑盒,人們也許并不理解“機(jī)器人是怎么思考”的,只能等待時間來證明它們“思考”結(jié)果的對錯。

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

龐然表示:“我們不止在訓(xùn)練機(jī)器的理性思考能力,通過數(shù)據(jù)的不斷升級與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,我們也在逐步訓(xùn)練讓機(jī)器擁有自主的直覺思考能力?!?/p>

通俗來講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個可升級的簡易人腦。第一次給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入一個信息時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里只有部分的神經(jīng)元被激活或者被激勵,被激活的神經(jīng)元傳遞下去的信息是計算機(jī)最為重視或被認(rèn)為最有價值的信息,如果輸出結(jié)果是錯誤的,經(jīng)過誤差反向傳遞對所有神經(jīng)元參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,使得所有神經(jīng)元的參數(shù)變得對真正重要的信息特征更加敏感,經(jīng)過大量的信息訓(xùn)練,被改動的參數(shù)就能漸漸預(yù)測出正確的答案。每一次錯誤預(yù)測的反向回饋,都會使這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化得更加聰明一點,信息的維度越豐富,訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量越大,輸出的結(jié)果就越精確。

目前,DeltaGrad已經(jīng)研發(fā)出10個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型。每一個模型機(jī)器人,對應(yīng)著一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)的組合,DeltaGrad通過各種股票數(shù)據(jù)去刺激這些機(jī)器大腦,以激發(fā)它們股票投資領(lǐng)域天賦。因此,每個機(jī)器人會從不同視角,同時審視相同的股票、板塊和指數(shù),得出更加多維的預(yù)測。一個DeltaGrad的股票機(jī)器人,足以完成多個基金經(jīng)理的業(yè)務(wù)角色,可以對股票市場的數(shù)據(jù)分析并生成策略。

領(lǐng)先1年等于領(lǐng)先120萬年

在采訪中,DeltaGrad透露,目前正在籌備搭建世界第一個供機(jī)器人自主進(jìn)化的虛擬交易市場,以龐大“數(shù)據(jù)”為核心。不依托人類現(xiàn)有市場交易數(shù)據(jù),通過機(jī)器人交易自博弈來推演出更多交易數(shù)據(jù)。從而產(chǎn)生海量交易的數(shù)據(jù),幫助機(jī)器實現(xiàn)更快的自主進(jìn)化。每個DeltaGrad股票機(jī)器人能產(chǎn)生70萬-120萬的策略數(shù),每個策略表示一種使用機(jī)器人預(yù)測能力的操盤方法,每一個策略對應(yīng)一個回測過的風(fēng)險收益數(shù)值。當(dāng)前已經(jīng)完成的10個機(jī)器人共能產(chǎn)生1000萬+的策略數(shù),每天機(jī)器組合的調(diào)倉、增加備選股票,都依據(jù)這些策略數(shù)值進(jìn)行。平均一年時間就可以推演出上海證券交易120萬年交易數(shù)據(jù)。

未來DeltaGrad也會向市場開放同樣的策略開發(fā)平臺,不僅能夠用歷史30年的數(shù)據(jù)供策略設(shè)計者進(jìn)行回測,還能用DeltaGrad私有的虛擬市場交易數(shù)據(jù)進(jìn)行回測。

“黑天鵝”事件又該如何抵御?

對此,龐然為億歐金融表示:AI經(jīng)理人和人類基金經(jīng)理人最大的一個區(qū)別就在于,人類基金經(jīng)理人精力有限,只能關(guān)注幾只、幾十只股票,而AI經(jīng)理人所關(guān)注的股票可以達(dá)到上千只,當(dāng)風(fēng)險足夠分散的時候,單只股票的波動影響已經(jīng)可以控制在可接受的范圍內(nèi),不會影響總體的收益率。

此外,盡管AI自我博弈能夠產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量,但這些數(shù)據(jù)是否能夠覆蓋足夠的維度?人們又如何能夠被說服,去信任自己所無法理解的機(jī)器做出來的決策呢?

這兩個問題,也許只有時間能給出答案。


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2019-04-20
從圍棋到量化投資,不懂金融的DeltaGrad跑贏95%基金經(jīng)理人
初步完成金融投資界的“AlphaGo”,這家人工智能公司野心勃勃,欲在2019年踏上商業(yè)化征程。

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