来源：中国基金报
储泽
人工智能可以找出图片中的一只小猫，那他也能发现股票交易中的一些特点，然后用来赚钱。
新年伊始，一位“身份不明”的神秘棋手扫地僧“Master”在围棋界“ 疯狂杀戮 ”。
到了今天，已经60连胜。
没有身份、没有背景、没有历史、没有目的，不与人沟通只一次次刷新着记录，ID始终无人认领。这样神秘的出场方式与前所未见的诡异棋风，不单令围棋界震惊，也引发了网友的围观。无数人登陆Master所在的围棋线上平台、进入棋室观战，也不停有人追问它究竟是谁。
唯一能确定的就是：肯定不是人类。
神秘棋手大杀四方：60连胜
“Master”自2016年底先后登陆中国国内两大围棋网站一开始悄无声息地收割对手，接连击败日韩围棋高手。等到人们察觉这个神秘人有异的时候，他已经完成了50人连斩。
全球顶尖围棋高手，聚集在围棋平台上，群起抵抗Master，最终结果却一败涂地。更像是一场定向“屠杀”。再也没有棋手能够侥幸。
其中包括目前中韩“第一人”柯洁和朴廷桓，以及古力、常昊等十多位中韩世界冠军，“棋圣”聂卫平也是它的手下败将。
曾经放话 “ 就算 AlphaGo 赢了李世石，但它赢不了我。” 的现世界第一棋手柯洁应战 Master ！
柯洁被称之为“最后防线”。
结果，柯洁卒。
今早柯洁的微博是这样的，被打到医院去了。。。
“棋圣”聂卫平也按耐不住，1月4日下午，聂卫平出马的这场比赛，再次吸引了公众的眼球。他显得沉稳，战况比之前52场更为胶着，坚持到254手，才以254手、7.5目负于Master。对弈结束后，Master第一次用繁体中文留下五个大字：谢谢聂老师。彼时54胜。
人类战士不断上场，简直是排队送人头！最终结果让Master的连斩记录提升到了60，无一败绩。唯一“没赢”的一盘发生在昨天上午，结果还是因为对手——陈耀烨九段掉线了，结果下午双方再战，Master继续连胜。
此刻，Master的真实面目被揭晓。
碾压全网的神秘“Master”，原来就是AlphaGo！
昨晚，Master 在拿下第 59 场胜利后，突然宣布自己就是 AlphaGo，而代替其执子的就是 AlphaGo 团队中的黄士杰博士。
而与此同时，昨晚抱病上阵与“Master”对弈的@棋士柯洁 也发布微博，称“作为一开始就知道真身是谁的我来讲，是多么希望网上的快棋人类能赢一盘”：
随着谷歌 DeepMind 团队发布声明，宣布 “Master” 是最新版本 AlphaGo 人工智能程序，表示这次挑落过半围棋世界冠军的挑战行动“是一次非正式测试”。
台师大资工系毕业的博士黄士杰，有 “AlphaGo之父”之称，同时也是 AlphaGo 的幕后推手，专精于人工智慧研究领域，其本人也是 DeepMind 团队中唯一一名业余六段的围棋棋手。
AlphaGo相信大家也是比较熟悉的了。并不是一个陌生的名字。2016年3月，举世瞩目的围棋“人机世界大战”在韩国首尔上演，比赛一方是围棋世界冠军、韩国名将李世乭九段，另一方，就是谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo。最终，人工智能以4：1大比分赢取了最终的胜利。
跟AlphaGo下棋是一种什么样的体验？
在AlphaGo取得46连胜之后，聂卫平撰文点评AlphaGo的棋路，说这一招“直接点角很奇怪，明显不符棋理，但意外成立”；那一招“左上角撞实黑棋的下法难以苟同，然而它就这么下了，还能赢”……认为AlphaGo颠覆了围棋传统，“没有它不敢下的棋，棋盘上也没有它不能落子的地方，将围棋的自由无垠展现得淋漓尽致”。
这个观感意味着什么？人类高手的落子，别的高手谈不上看不懂。AlphaGo的一些落子，看似无理却能赢，居然一众人类高手直呼“看不懂”。意味着AlphaGo的棋力远胜人类高手。棋力的本质是算力与算法。
这是一种相当绝望的感受：你之前的所以经验都没法在AlphaGo上应用，你没法理解AlphaGo是怎么想的，你的每一个技巧AlphaGo都有应对手段，你也没法理解AlphaGo怎么可以下出那么臭的招数，但最后却能碾压你。
国际象棋AI用了不到10年时间完成的战绩，围棋AI只用了不到10个月。
人工智能能在国际象棋上能打败人类，跟现在能在围棋上打败人类，是两种概念，看个动图就知道了。
国际象棋的复杂程度
围棋的复杂程度
围棋一度被视为人类智慧最后的堡垒，原因是围棋的变化极为复杂，即便是算力无双的计算机，也无法穷尽黑白两子在棋盘里361个点位上的所有变化。
不难想象，AlphaGo血洗顶尖棋手所带来的震撼。
那么基金君提出要一个问题：假如AlphaGo炒股了，我们会怎样？
人工智能炒股
AlphaGo都只是人工智能的一个缩影，AI的种子早已播撒在了各个领域中。尤其在证券领域里，“炒股狗”的介入恐怕已经超过我们普通人的想象。
2016年上半年，BenGoertzel和他的创业公司Aidyia将他们管理的对冲基金里所有的股票交易完全交给人工智能来完成，期间没有任何人类干扰行为。
更令人震撼的是，据说负责各个不同交易系统的AI引擎不仅可以分析数据、研究报表，甚至还可以“聚在一起”做市场预测，然后“投票选出”最佳市场决策。
李开复早先曾介绍过人工智能在硅谷的发展，他曾说做深度学习的人工智能博士生一毕业就能拿到200-300万美金的年收入offer，这种高薪不仅基金君从来没见识过，其实在硅谷以前也并没有过。
李开复解释：“因为这个价格很值，因为假设谷歌用他手上的现金做最聪明的二级市场的财务投资，这个人一年就能赚出一百倍来，所以这是毫无疑问是划算的。”
人工智能在证券领域内的应用，早已不是人们所熟悉的那些量化建模、高频交易。
实际上，通过深度学习、进化算法，人工智能可以通过自己的系统虚拟一批交易员，然后让这批虚拟交易员基因改造、互相PK，这其中的竞争与淘汰是万亿次级别的，最后筛选出最精英的交易员。在这个基础上，他们还有深度神经网络，还能发现各种莫名其妙、可能人类都找不出逻辑但的确存在的特点，然后进行买卖。
其实，股市比围棋更简单。
实际上，整个华尔街的不少大型对冲基金都纷纷开始用人工智能取代基金经理。硅谷科学家Andrew Li博士告诉基金君，美国顶级量化对冲基金例如文艺复兴基金等已经开始大量使用机器学习技术进行策略建模，而他们使用的技术和Alphago背后的人工智能技术是类似的。
不过，对于人工智能是否适合在国内A股市场，也有不同的看法，有国内市场分析人士认为，围棋有确定的规则，时间下的长，自然会有经验，但是股市却时不时会有一些突发事件导致市场的非正常波动，这种突发事件可能是国际市场的一个波动，也可能就是领导的一次讲话，由于规则没有那么明确，所以未必能保证在中国的股市人工智能一定能做的比人更好。
但是，也许这种“乐观”的看法可能只是因为不太熟悉真正的人工智能。
实际上，一个让人感到细思极恐的事实是，在一些程序员的眼中，股市比围棋更简单。
股票市场里的变量和涉及的算法，就程序本身而言，可能还没有人类智慧巅峰的“围棋”复杂。写到此处，基金君想到柯洁在微博里说的一段话：
“人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们全都是错的。我觉得，甚至没有一个人沾到围棋真理的边。”
人类在百多年在蜡烛图领域内的实战演练也许还无法与人类在围棋领域里数千年的实经验相匹敌，然而哪怕是围棋数以千年的经验，依然被人工智能全部颠覆。
假如这种体验将来有一天也降临到资本市场，那么，也许在这一天，我们会发现，我们几百年来在市场的各个维度中总结出的那些经验，未必是最有效的方式，也许在这一天，我们会被“炒股狗”的操盘方式所折服。
也许有一天，人类会无可奈何地看着“炒股狗”们那些精妙的操盘技术却再也琢磨不出其中的奥妙；也许有一天，有效市场竞争将会在几十只或几百只“炒股狗”之间进行，而人类将看着这些深度学习、无休止进步的人类智慧的结晶们接管着整个市场，完成人类对有效市场假说的实现。
柯洁在微博里接着说：“但是我想说，从现在开始，我们棋手将会结合计算机，迈进全新的领域达到全新的境界。”
也许有一天，人类不会再对Alphago的出现心存恐惧或是惊喜，等待人类的将是学习如何与他们共存。
在基金君采访结束时，硅谷科学家AndrewLi博士郑重而诚恳地对基金君说：“人工智能在金融领域大有可为。”
如果我们都死了，人工智能还是会照常交易
前面提到的BenGoertzel和他的创业公司Aidyia，Goertzel 曾说，‘如果我们都死了，人工智能还是会照常交易。’
Goertzel 表示，在这个系统上线的第一天，对冲基金就获得了 2% 的回报（他并没有透露基金池的规模）。2%，看上去并不是特别惊人，而且也有可能只是正常的股市波动罢了。但是这却反映出了金融界的重大转变。
对冲基金依赖计算机辅助交易的历史由来已久。但是，典型的系统化基金的收益并没有比人工操作的基金效益好。
红线计算机处理的基金，蓝线所有对冲基金
而最近几年，此类基金开始移向真正的‘机器学习’，这样人工智能系统就可以以更快的速度来研究更大量的数据，并且通过数据分析来自我提高。纽约一家名为 Rebellion Research 的研究机构就使用了一种名为‘贝叶斯网络’的机器学习系统，用大量的计算机来预测市场趋势，寻找准确的交易时机。
当然，其他人工智能基金公司的 AI 也是在几百台甚至几千台电脑上运行的。其中需要注意的是，他们所使用的技术中包括一种名为‘进化计算（evolutionary computation）’的技术。进化计算的想法来自于基因进化和深度学习，它可以用来识别图像、识别文字以及完成一些任务，Google 和微软等公司都已经使用了这一技术。
讨论这种类型的基金时，不应再扯到‘高频交易’之类的术语。它无法用于短期交易或者说是那种收到消息就立刻进行交易的行为。人工智能对冲基金适合进行长期投资，比如按小时计算、按天计算、按周计算甚至是按月计算的投资策略。更重要的是，决策的选择完全取决于计算机。
美国旧金山有一家创业公司叫Sentient Technologies，开发的也是自动交易系统。
根据彭博社的报道，Sentient 在于摩根大通的 AI 交易部门合作，但是 Blondeau 对于合作伙伴的消息拒绝评论。他说，基金的运作全部依靠人工智能。
以前的想法，现在终于实现了，股票交易真的不需要人来干预了。
‘我们的系统可以让基金自动调整风险等级。’说这句话的是 Sentient 公司的首席科学馆 Babak Hodjat，他过去开发的技术被苹果收购，现在变成 iPhone 上的 Siri。系统运行完全不需要人的帮助。‘系统自动给出策略，然后给我们命令。它会显示：“现在情况为 A，使用 B 策略进行交易。”此外还会告诉我们何时退出，降低曝光量等一系列内容。’
Hodjat 还说，系统会从数据中心、网吧、游戏服务器等地几百万个处理器中抓取闲置的计算能力来进行计算。它的软件引擎也是基于进化计算的，与 Aidyia 系统里的技术有些相似。
简单来说，系统创造了大量、随机的虚拟股票交易员，测试他们在历史股票数据上的表现。然后选出最好的‘交易员’，利用‘他们’的‘基因’来创造出一个最好的‘交易员’。然后再在最好的交易员上重复这一过程…… 最后，系统返回一个能够成功进行自我操作的交易员。Blondeau 说，‘经过几千次的基因改造，万亿次的竞争与淘汰，最后，就可以获得一批聪明的交易员来帮基金进行交易。’
人工智能可以找出图片中的一只小猫，那他也能发现股票交易中的一些特点，然后用来赚钱。
但这样也会有一个风险。
如果一家基金使用人工智能技术取得了成功，那么就会出现其他基金复制这一技术然后取得成功的风险。如果大部分基金都用人工智能，那么市场就乱了。
最后的最后，可能出现这样的情况：股票市场上，所有人都用人工智能对决的话，那谁也不能用它来赚到钱。
