人工智能战胜A股？“计算机炒股鼻祖”已经破产了
证券时报网
摘要：用来炒股，其实这个已经不是一个新鲜的案例了，有一些人有通过这个方式赚了不少钱。我们当时联系了一个我们认为是做计算机炒股的一个鼻祖，我们大家都是读他的书，联系他的时候，他回答我们说，他已经破产了。在昨天举行的围棋人机大战首局比赛中，韩国围棋九段李世石中盘投子认输，人工智能“阿尔法围棋”程序获得首战胜利。今日，双方迎来第二局比赛。国家围棋一级运动员袁嘉华认为，这个赛事对整个围棋业的打击是巨大的，AlphaGo的发挥也绝对达到了一个职业的水准，而且AlphaGo的心态比一般人强很多，并且李世石并没有发挥全部的实力，如果他发挥了在世界大赛时精力的话，他还是可以战胜AlphaGo，但是人工智能的突破，已经令围棋业的所有人非常震撼了。在3月9日的一场电话会议上，凯泽科技首席技术官吴军认为，包括AlphaGo也好，包括日本的机器人也好，目前来看，还只是处于一个尽可能模仿人类的阶段，是否会具有接近人类的水平，或者真实的达到一个非常智慧的水平，个人其实是持一个非常保守的态度。也并不认为机器他会在这些方面，能够完全替代掉人。但是他在有些方面，比如说驾驶，飞行，这些方面取代人，包括比赛取代人，这是另外一个方面。用机器人来炒股，其实这个已经不是一个新鲜的案例了，有一些人有通过这个方式赚了不少钱。我们当时联系了一个我们认为是做计算机炒股的一个鼻祖，我们大家都是读他的书，联系他的时候，他回答我们说，他已经破产了。股市里面有很多因素，不完完全全是根据规律，当然他的涨和跌，还有期权，这样一些部分他有很多的规律，当时我们还研究很多算法跟它的公式，但是另外有一个问题，当时做模拟的时候，在中国股市做了一次模拟，其实结果大家可以想得出来，输的很惨。中国的股市，有很多人为因素在里面，这些因素，至少目前不是计算机可以进行一个预判的，因为没有人可以预判，就是说围棋的话，本身就有天赋，时间下的长，自然而然就有经验。但是如果从股市方面来讲，很有可能领导人讲一句话，就会导致股市非正常的波动。这种情况下，计算机或者再好的一个人工智能，在目前来看，还只能作为人的一个附属性的，在一些特殊情况上面。股市不是一个正常的比赛，至少中国的股市不是一个正常的比赛，是受某些人为因素影响很大的比赛，所以这些方面，目前不能保证人工智能一定能够比人做的更加好，因为这个受外界因素的影响实在是太大了。：人工智能的里程碑胜利围棋具备远超象棋的局面数量，且难以评估某一步对全局的影响，因而在计算时难度远大于象棋。赛前大众倾向于认为李世石将获胜，而计算机专家相对更看好AlphaGo。AlphaGo从去年10月击败职业二段樊麾以来，短短半年时间内即从弱职业升级至强职业水平，不可思议中反映出其深度学习技术水平。AlphaGo首先输入了3000万人类顶级棋手的棋谱来进行训练，之后通过自我对战来进行增强学习，改善此前的决策网络，最后通过价值网络来进行整体局面判断，决策网络与价值网络协作决定落子位臵。更“智能”的算法使得此次对战中AlphaGo所需要考虑的位臵更少了，计算次数甚至远少于1997年的深蓝。在去年10月AlphaGo首次战胜职业围棋选手之后，围棋继象棋之后被人工智能攻克已经没有什么悬念，剩下的只是时间问题。现在看来，这一天的到来可能比许多人预期的更快。深度学习技术已获得应用，未来具备广阔空间：深度学习技术近年来重回主流，Google、、Apple、等巨头都在大力发展相关技术。近几年，深度学习已经在图像识别、语音识别等领域获得了一些应用，比如iPhone的语音助理Siri。事实上AlphaGo这样的AI可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。比如医疗图像的识别诊断和制定治疗计划，改善气候模型等。已经进入云计算和大数据的时代，如何开发利用好大数据、将人类的科技和视野提升到新的层次将成为未来一段时间的重要问题。机器学习和人工智能技术将成为揭示科学原理、升级现有产业商业模式的重要工具，其应用空间涵盖企业级和消费级市场，以及各个细分行业，将十分广阔。目前国内公司相比国外IT巨头在技术上尚有差距。主要是人工智能的行业应用开发探索，相关受益标的包括思创医惠、、、、、、、、、、等。：有望在更多场景下找到杀手级应用AlphaGo拿下人类智力最后的骄傲：棋类游戏是人类智力的试金石，围棋更是人类智力的骄傲，被视为人工智能最难破解的游戏，围棋有3^361 种变化，无法使用类似于国际象棋的穷举法，也缺乏有效的对局面的评价系统，AlphaGo利用两大核心技术蒙特卡洛树搜索，神经网络系统，给出了有效的应对策略。这也是人工智能60年历史的里程碑事件，说明计算机通过深度学习在单一项目上超过人类智力成为可能！？人工智能沉浮60年，算法进步、移动终端红利带来近10年高速发展：人工智能自1956年达特茅斯会议提出以来，整整经历了60年的沉浮，符号主义（逻辑推理，模拟左脑），连接主义（神经网络、模拟右脑），行为主义（控制理论、模拟身体）相继被提出，在各自的应用领域取得了耀眼的成绩，但算法、硬件计算能力等成为发展瓶颈。2006年以来深度神经网络大大促进了人工智能在语音、图像识别及深度学习领域的进步！而且计算能力、大数据、算法进步还在不断提升人工智能，对强人工智能持审慎态度，但不妨碍人工智能在能实现的应用里面成为科技进步未来几十年的一大助推力！？IA+AI引领科技未来：智能增强（IA）围绕“以人为本“的理念，引领了计算机时代众多的科技进步！在人工智能越来越走向可用化的当下，科技巨头都开始大力布局基础技术和应用。在年低功耗处理器、网、触摸屏以及各类传感器促进了“后智能机”时代第一波创新智能硬件大潮之后，年语音交互、机器视觉（包括手势控制）等IA+AI的元素正在拉开新一轮科技进步大潮，而这一波的“智能”有望在更多场景下找到杀手级的应用，未来脑机接口以及认知智能的进一步推进，将带来更大的想象空间！IA+AI带来创新硬件大爆发，建议关注核心层面的处理器和操作系统公司，中科创达、、科大讯飞、、、、远方光电、等。更多精彩内容欢迎搜索关注微信公众号：腾讯证券（qqzixuangu）。
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概念股：人工智能股票有哪些？
　　概念股：人工智能股票有哪些？
　　自去年人工智能机器人阿尔法狗战胜韩国围棋高手李世石之后，人工智能股票顿时在A股大火，我国制造业有过人工智能的相关企业也跟着被市场关注。那么人工智能股票有哪些？
　　人工智能概念股推荐：日前，隶属中国科学院的新松机器人自动化公司宣布，其自主研发生产的复合型机器人已经开始批量生产。
　　世人关注的韩国围棋九段高手李世石与谷歌围棋人工智能AlphaGo&人机大战&广受关注。分析人士指出，在经济结构转型和劳动力成本上升的背景下，包括机器人在内的人工智能产品市场需求持续提升，而扶持政策的不断出台更有助于推动产业加速发展，相关概念股前景向好。
　　人口红利的消退以及&中国制造2025&的实施，给机器人产业带来了重大的发展机遇；机器人行业相关上市公司也因此面临了中长期的投资价值，投资者可趁目前市场低迷布局相关个股。
　　据悉，我国自主知识产权的文字识别、语音识别、智能视频监控、生物特征识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但目前我国机器人的&密度&只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。
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人机围棋大战的8大疑问：新三板哪些公司在窃喜？
　　昨日的各大头条、朋友圈竟被一条“狗”给刷爆了，人们争相“传颂”着它的故事，因为它在一场5局3胜制的较量中首战告捷，战胜了围棋九段高高手、10年间获得十八个世界冠军殊荣的李世石，而这条“狗”便是谷歌人工智能AlphaGo（网友戏称：阿尔法狗或阿法狗），而这一“盛举”也被媒体夸张为“人机世界大战”。
　　虽然代表“人类智慧超级IP”的李世石欧巴，最终弃子认输，但有媒体称欧巴当时表现冷静，似乎已经找到了打败“阿尔法狗”的致胜法门，有望在第二回合较量中扳回一城找回颜面，甚至最终取胜。
　　这，并不能掩盖人们诧异的情绪表达，但是别急！
　　世石欧巴还有机会，“人类”还有机会。
　　因为，双方还将分别在3月10日(周四)、12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京时间中午12点进行剩余4场的较量。
　　其实近几年来，“人工智能”正逐渐成为全社会热议的焦点，包括深度学习、神经网络、无人驾驶、语音识别、个人助手等新潮词汇频频见诸与各大媒体的新闻中。同时，“人工智能”也正在投资界掀起了一波波不小的浪潮。
　　李世石大战AlphaGo带来哪些投资机会？
　　渤海证券认为，谷歌AlphaGo与李世石进行人机大战，将引来社会各界对人工智能的关注，建议投资者积极关注人工智能个股的事件性机会。
　　广证恒生研报给出的数据显示，2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%。其中，风投领域共完成40笔交易，总金额高达3.09亿美元，同比增加302%。受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
　　爱建证券表示，人工智能行业正在迎来第三次高潮。爱建证券在研报中表示，人工智能的应用随着芯片计算能力的增强以及先进算法的提出,正得到快速发展,越来越多的巨头公司和创业公司也正积极进入这一领域。根据艾瑞市场咨询关于人工智能的深度报告,随着“深度学习“神经网络算法在语音和图像识别上取得成功,目前人工智能行业已迎来第三次高潮。当前我国在政策支持、人才和技术储备以及资本产业发展动向上看已为国内人工智能的发展提供了良好的基础条件,未来会有更多应用投向市场。
新三板哪些公司在“窃喜”？
　　因为这场被称为“人机世界大战”围棋对垒，A股乃至新三板市场也跟着热闹起来，经过笔者精心梳理，与本次人机围棋大战相关的新三板“人工智能”公司有以下几家：
　　捷通华声
　　捷通华声是一家专注智能语音、智能图像、语义理解、生物特征识别等全方位人工智能技术的研究，致力让机器“能说会听、能写会看、能思考会判断”，促进实现人工智能技术产业化应用的高新技术企业，于近日申请新三板挂牌。
　　中通网络（835426）
　　中通网络拥有多项核心技术，其独立研发的“风语者小懂”机器人专注在客户服务、生活服务、情感寄托等领域。依托强大的语音识别、语音合成、自然语言处理与理解等人工智能技术，中通网络提供的智能硬件软体解决方案、VR/AR语音唤醒和语音操控解决方案、以及云+端的SaaS智能客服平台等在灰度测试阶段就广受赞誉。
　　智臻智能（834869）
　　在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域表现比较突出。他们的核心产品是“小i机器人”。人机对话是人工智能技术的大综合，需要语言理解、语言知识库、百科知识库、常识推断、行业知识库、自然语言生成等多种技术的深度整合。作为行业的领先者之一，小i机器人现在客服机器人领域有成熟的应用，现在也在为兴起中的智能硬件机器人提供了“机器人大脑”。
　　清睿教育（834987）
　　是语音识别（Speech Recognition，SR）在新三板上的代表，其主要应用领域是英语口语的评价和纠正，将人工智能用于英语听说评价和教学。口语纠正和一般的语音识别技术重点不同，不是着眼于容忍噪声和差异，而是发现差异。公司的核心产品是“口语100”网络学习工具，并为中小学英语教学提供虚拟课堂。
　　英富森（430374）
　　以图书情报和企业知识服务为基础，逐步扩展到政务信息分享、社会信用监管、企业级搜索、学科知识服务。公司在高校和科研领域有较强的专业优势，近期也逐渐进入入中央和地方机关企事业单位的知识管理。知识管理中的元数据管理、情报分析、文档检索和人工智能息息相关。
　　安威士（430349）
　　多年来致力于指纹识别，现在也扩展到面部识别、虹膜识别等生物识别技术。主要产品是考勤、门禁管理硬件和软件，也在进入智能安防、视频监控市场。
　　正安维视（835349）
　　技术亮点是三维计算机视觉，推出了全景立体监控，将二维的监控视频融合、可视化为便于实时掌控的全局大场景，适用于城市交通、机场、应急指挥、金融等各个行业。
　　捷尚股份（832325）
　　提供视频侦查系统，面向公安刑侦行业提供单兵研判系统，智能功能包括视频浓缩摘要、目标语义条件检索、图像搜索等。此外在金融、交通、管控、电网领域也有解决方案。
　　华尊科技（834878）
　　提供基于智能分析的视频图像侦查方案，主要应用于公安、检察院等执法部门。
　　像素数据 （832682）
　　核心产品是人脸识别，提供人脸识别机、人脸/指纹识别身份验证机、人脸大规模搜索对比系统、视频人脸识别、人脸识别SDK开发包等服务。
　　当然，我们必须承认，由于种种原因，中国的计算机信息技术相比国外发达国家，仍有很大的差距，AI（人工智能）方面也不例外。中国人工智能企业在享受行业热点事件带给我们更多关注的同时，更应苦练内功，把核心、创新科技牢牢掌握在自己手中，这样我们的高新企业才能长足发展，国家的科技创新能力才能提高。
　　否则，退潮之时，就知道谁在裸泳了。
　　今天中午12时， 围棋“人机大战”第二番也将准时开棋。不管怎样， 李世石欧巴仍然会继续为捍卫人类智慧的“尊严”而战，鹿死谁手尤未可知。对于至今仍不明就里的小伙伴可以选择继续往下读。
　　人工智能战胜围棋高手到底有多难？
　　在过去的二十多年里，机器在诸多智力游戏领域都战胜了人类，国际象棋、跳棋、黑白棋、扑克牌等各大高手纷纷被人工智能拿下。
　　围棋却一直是例外，人类智力总是更胜一筹。尽管有着极简的游戏规则，但实际上围棋却是一种极为复杂的游戏。
　　围棋起源于三千多年前的中国，中国古时称“弈”，西方名称“Go”，并流行于东亚国家（中、日、韩等），属琴棋书画四艺之一。
　　玩法很简单。一人拿黑子一人拿白子，在棋盘 361 个交叉点上轮流下子，落子不得移动。一个点周围的四个点都是“气”，子周围没气就死了，死棋则被拿走。在棋盘 361 个点下满后，数数谁地盘大，谁就赢了。可以说，围棋是一个“圈地游戏”。
　　其实很复杂。围棋每一步的可能下法非常多：围棋手在起手时就有19X19=361种落子选择，在比赛的任意阶段，也都有数以百计的可能下法。围棋最多有3的361次方种局面，这个数字大概是10的170次方，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10的80次方。
　　并且在棋局中，计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方，这可能也解释了，为什么李世石欧巴开局阶段占优，而后却渐渐处于劣势了，当然这与人的心理因素也有莫大的关系。
　　“阿尔法狗”是条什么样的“狗”？
　　阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维?西尔弗、艾佳?黄和戴密斯?哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用一个神经网络“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法，另一个神经网络“值网络”(“value network)则预测比赛胜利方。
　　可以通俗理解为两个大脑，一个大脑用来决策当前应该如何落子，另一个大脑来预测比赛最终的胜利方。
　　谷歌方面用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络，与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习(reinforcement learning)，通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。
　　而从AlphaGo的命名上看，研发团队也着实下了一番苦工。Alpha是排位第一的希腊字母（α），与“Go”连在一起可谓一语双关，既可以理解为“最初一步”，也可以看做“第一围棋”，因为英语对围棋的称呼，正是“Go”。
　　话说这条“狗”在2015年10月，就以5:0的完美表现完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。当然，谷歌并未因此次的“骄人战绩”感到窃喜，而是趁热打铁，转战到韩国首尔，进一步挑战神一样存在的九段欧巴。
　　“阿尔法狗”背后是怎样牛X的一支团队？
　　让时间回溯到2010年。这一年，英国首都伦敦，三位年轻的极客首度建立Deepmind团队，这便是戴密斯?哈萨比斯、塞恩?雷格和穆斯塔法?苏莱曼。2014年，在谷歌和脸谱两家巨头之间为Deepmind曾展开过激烈竞争。最终，谷歌以5亿英镑的高价，赢得了这家在人工智能领域领先世界的公司。
　　目前，Deepmind拥有一个人数达140人的团队。2015年，美国财经网站“商业内幕”曾经盘点了其中14位最顶尖的工程师和科学家。恰恰是在这样一个牛叉的团队带领下，AlphaGo才取得了今天的成绩。
　　谷歌为何要做AlphaGo？
　　有人说，谷歌仅用了10%的人去赚钱，让剩下的90%的人“胡思乱想”。
　　谷歌并不只是想做一个棋类程序，而是想做一个通用的智能计算系统。如果解决了围棋问题，谷歌希望能把这套人工智能算法用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。
　　DeepMind创始人哈萨比斯说，公众对人工智能的警示掩盖了人工智能带来的帮助。
　　或许可以这样理解，谷歌之所以精心布局这场“人机世界大战”的好戏，不能排除其出于商业利益的考量，但更重要的意义在于：如果“阿尔法狗”最终取胜或哪怕只赢那么一两局，也必将成为人工智能追赶人类智慧的大事件！
　　科技大佬们如何评价这场人机大战？
　　在比赛结束后，中国“雷布斯”雷军发表了一篇名为《这局棋，我站在人工智能这边》的文章。在文章中，雷军首先表示对今天的谷歌AlphaGo和李世石的围棋人机大战很感兴趣，作为围棋爱好者和计算机工作者，他坚信电脑胜出是时间问题，但是真的没想到第一局电脑就赢了。
　　这几十年来，计算机产业带动的社会变革是日新月异，我们每个人都切实感受到了智能设备对我们生活带来的翻天覆地的变化。人工智能，智能算法，智能设备……本质上，是我们希望用科学技术的可复制性，来实现为我们每个人服务的期待。
　　对于此次人机大战，曾经帮助IBM组织计算机程序“深蓝”团队的著名创业者、创新工场首席执行官李开复认为，即便这次比赛人工智能输了，未来也一定会赢。但与其讨论究竟谁会赢，不如关注还有多长时间机器才能战胜人类，以及机器战胜人类之后的发展是什么。
　　他预测，未来十年，大部分人类的工作可以被机器所取代，包括工厂工人、司机、护士、会计、律师助手、教师，或其他带有助理、代理或经纪等职位，甚至医生、律师和教授的部分工作，也能被机器所取代。
　　不过，实现以上目标后，人类要提防高科技变成伤害自身的武器。李开复说：“人类是变得更具创造性？还是成为这些机器的宠物？这一切也将取决于人类自己。”
　　值得注意的是，李开复的创新工场也即将开启新三板的挂牌之旅，2月1日，创新工场在股转系统官网上发布了最新的公开转让说明书，以及股转系统同意挂牌的函，分配的代码为“835966”，转让方式为协议转让。
　　人工智能的投资前景如何？
　　根据CBInsights的统计，美国在2010年有6次对人工智能的投资，总投资金额为4500万美元。2014年达到最高60次、3.94亿美元。2015年略有回落到54次、3.1亿美元。
　　而中国市场这边，根据艾瑞咨询的统计，2012年共有9次对人工智能的投资，投资金额为6200万人民币；而到了2014年则高达26次，金额飙升至8.1亿人民币；2015年继续保持大幅增长，总投资次数达到43次、投资金额14.23亿人民币。截止2015年，中国对人工智能市场的总投资金额已达到美国市场的70%，按照此趋势中国的人工智能市场将很快赶超美国。
　　不过我们也要警惕热潮期曾反复出现的炒作（Hype）。人工智能历史上这些炒作使人们对这个技术产生了不切实际的预期，当短期内达不到这些预期时，又陷入过于悲观的失望。这种大起大落对这个领域的发展本身、对投资机构获得持久回报都是不利的。目前无论是机器学习、神经网络还是知识表现，被实际大规模应用的还都是相对简单的方法，距离“强人工智能”（如马斯克和霍金等担心的）还有极大的距离。
　　那么什么又是“强人工智能”？强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。
　　看过威尔史密斯主演的《机械公敌》，你就会很容易理解：到底什么是“强人工智能”了。
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人工智能炒股胜算多大？前瞻性缺失是硬伤
（原标题：人工智能玩股票 胜算有多大）
最近两日，在国际围棋史上发生了一件“逆袭”人类的真实事件。赛前来自韩国的世界冠军李世石信誓旦旦，抛出了输一局就算失败的豪言，但最终却向围棋机器人“阿尔法狗”（AlphaGo）投子认输。AlphaGo完胜世界冠军震惊全球，国际市场（AI）概念走俏一时，中国市场上的相关也概莫例外。3月10日，人工智能股表现活跃。、远大智能等多只强势股涨停。还有投资界人士认为，在围棋上机器人胜了并不算什么，如果在投资上尤其是炒股技术上战胜人类，那才是真正的本事。在信息更不透明、更为复杂的资本市场，“AlphaGo模式”能否大行其道仍是未知数。上海一家合资基金量化部副总监林春（化名）对《第一财经日报》称，下围棋就是执黑执白，把对方围起来，获得胜利，规则确定，但投资不一样。投资中策略是多样的且存在不确定性，让一个人工智能产品搞定全部的模型数据，显然可能性不大。历史：量化投资逐渐兴起当人工智能与资本投资，尤其是股票投资相结合，会有一番怎样的颠覆性盛况？“就目前来看，人工智能在投资上的应用为量化投资。具体类型又分为量化交易（或称算法交易）和量化选股。”3月10日，在接受《第一财经日报》采访时，重阳投资基金经理王晓华如此表示。因为机器决策的逻辑一致性和独立性，投资领域中机器战胜人的例子不少，其中最被人乐道的就是西蒙斯（JamesSimons）的大奖章基金。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。当量化投资在海外大行其道时，中国市场上的量化投资也开始“小荷才露尖尖角”。2004年，中国第一只采用量化策略的基金——光大保德信量化核心基金诞生，随后的2005年，嘉实基金推出了另一只名为的量化基金。不过可惜的是，当时行业整体发展缓慢、量化基金本身业绩也未体现出惊人之处，量化投资理念一度遭遇水土不服。不过，两年后牛市泡沫的破裂，让市场感受到了量化投资的魅力。当2007年创出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。于是乎，很快一股“量化基金热潮”悄然掀起，中海基金、长盛基金、光大保德和富国基金、华泰柏瑞基金等先后推出了量化产品。但这个时候，市场对于量化基金的认识还停留在电脑结合人脑的理念中，依靠电脑的客观和分析能力，战胜人性的弱点。而对于依靠量化产品进行对冲的诉求，几无体现。2010年4月中国第一个品种——股指期货的推出，为量化投资提供了一个天然的对冲标的。通过这一对冲工具，量化投资从业者可以进一步减小风险，获得更加稳健的投资收益。随着此后私募基金阳光化及私募基金管理人牌照的发放，量化投资的方法也更多地被私募基金使用，让量化对冲基金被人们所熟知。如今的中国市场上，券商、私募、公募产品均涉猎量化投资。从业绩最为公开、透明的公募量化产品来看，量化产品的业绩普遍跑赢指数收益。据Wind资讯统计，截至3月9日，66只公募量化基金今年以来平均净值增长率为-14.2%。其中6只基金表现突出，逆势取得正收益；表现最差的几只基金跌幅超过20%，其中东吴阿尔法以29.96%的跌幅居前。同期、、数跌幅分别为19.12%、24.81%、27.38%。王晓华称，对投资而言，机器决策最大的优势就是投资决策的逻辑一致性高、独立性强，机器不会有人的恐惧和贪婪等情绪影响决策。此外，计算机的信息处理能力强、响应速度快，能够有效抓住市场上较好的交易机会。现状：应用的多元化在实际应用中，人工智能的应用方式又是多种多样的。比如，在2015年股市大幅震荡中，高频交易一度被市场诟病。当时市场人士认为，一遇行情大幅波动便自动触发交易指令时，计算机后台就会随时下达批量买卖指令。一般行业所称程序化交易，是指期货端的趋势交易和震荡交易，俗称程序化CTA。但更为全面的程序化交易，包含狭义的程序化交易——程序化CTA，也包含期货端的高频交易、期货端的跨品种跨期限全自动套利交易，当然也包含股票端的交易。北京量邦信息科技董事长、北京大学对冲基金实验室联合主任冯永昌表示，从广义上来讲，所有用预设的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，广义的程序化交易包括高频交易，算法交易，自动执行的套利交易、套保交易和对冲交易，限价单价值投资交易，限价单止损交易，交易所或经纪公司的自动强平交易等。冯永昌称，对于股票端，真正包含的就是一揽子股票的自动交易、折溢价套利自动交易，以及股票和股指期货交易的自动套保或者套利交易。因为股票端不是完备的双边市场，又实行T+1，所以股票端的高频交易基本不存在，股票端的程序化趋势交易也几乎不存在。与此同时，量化对冲策略在过去一年中大行其道。当股灾发生时，股票市场发生断崖式下跌，基金产品业绩大打折扣，但量化对冲产品却依靠有效的对冲工具避过了暴跌行情，一些产品甚至还取得了不错的收益。未来：仍要结合人的研判能力“但机器决策也是有局限性的，最大的缺陷就是没有前瞻性，因为它是基于历史的数据和历史检验的结论，其逻辑是历史会重复。”王晓华称，市场环境是不断变化的，长期看，要战胜市场必须具有前瞻性，这也是投资的艺术性所在。顶尖的基金管理人如巴菲特和索罗斯都是具有超强的前瞻性的。“大奖章基金的规模一直都远远低于巴菲特和索罗斯管理的规模。而且，西蒙斯旗下的其他量化基金的业绩也远不如大奖章基金。”王晓华称，这就说明，量化投资的瓶颈就是基金规模有天花板，量化投资的收益率会随着管理规模的上升而下降。王晓华称，量化投资的核心竞争力就是数量模型，因此在外界来看，每个量化投资策略都是个黑盒子，其他外部人无法知道其中的秘密。市场还在蓬勃发展，量化投资在中国的占比不高，未来量化投资应该还有很大的发展空间。投资领域，人们不应该过分恐惧机器对人的替代性，人的前瞻性研究和预判与机器独立的决策能力结合，可能是最为理想的决策模式。林春称，投资中做股票，择时选行业选股票。选股比较困难，个股自身的一些特性需要调研，人可能更有优势。如果让机器做事，它没有数据就没有分析能力。在择时方面，人工智能也不一定比人更有优势，宏观的很多东西，是由政策决定的。比如，美联储加息不加息，每个人都有预测，机器算出来也不一定准。
标准一旦建立了之后，大多数时间并不用总管着市场。
巨丰投顾6月策略：市场低谷期防御为上。
此种战法是短线交易者必须注意的一个因素，是散户能够获利的力量之源。
K线是分析和判断行情走势最基本的技术指标。学会看图，赚钱不再难！
在这个市场里，主力决定着大市走向。散户能赚钱的方法就是跟庄操作。
要做股票，先看大盘，如果把握不好节奏，想在市场生存，真的很难。
本文来源：第一财经日报
作者：双名
责任编辑：冯晓磊_NF4363
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