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2018年2月7日 星期三

AI類神經網路在期貨交易市場上的應用





課程分享主題:
AI交易員在金融市場的應用 課程內容重點提要
分享人:hiHedge  顧家祈 CEO

#用手機看要【切換成桌機版網站文章會較清楚

AI類神經網路交易Multicharts程式交易,這兩種下單方式都可以稱之為人工智慧,也可以說都是程式交易,各分別有一些相似處與相異處。

AI來操作金融商品的心路歷程會讓使用者深刻感受到懷疑AI,人跟AI間充滿著信任到不信任,又從不信任到信任,這樣的天人交戰。也體會到要建立電腦程式下單的信任感不要從理解出發,還是從最後的結果去增加信任感會比較好。

許多人對於AI類神經網路交易或一般的程式交易無法分辨得那麼清楚,人工智慧這個字出現了近20多年,一開始可能是透過結構樹或窮舉法將所有的可能歸納推算,最後選擇最佳解。而類神經網路也有超過10多年的發展,但從2014年開始,類神經網路因電腦科學上的進步,突破了以往計算上的限制,從以前只能算一層,發展至今可以丟入大量數據去計算到很多層。也就是說用AI去模擬人類的大腦,再加上演算法,比如架構上有點像是人類視覺神經元件的CNN或是RNN,從模型的建構到丟入大量數據,再從電腦中去辨識。

以前AI可能做的只是分類,而現在的AI變成要做到決策。以前可能只能說用AI來辨識行情盤勢誰優誰劣,而現在的AI已經可以變成說:面對盤勢可以怎麼下策略做決策。透過AlphaGo戰棋王的經驗,證明了一件事情就是:對戰過程中,AI不需要知道所有會贏的可能,AI可以做到像人一樣,遇到某些特殊情況下,可以保有像人一樣的直覺,可以是有棋感、有盤感的。就好比你現在去問個棋士,為什麼這個時間要做多,為什麼要做空的時候,而他告訴你的真正原因其實只是一個:直覺..等。

程式交易在海外國際間已經盛行了好一段時間,一個performance好的交易程式非常的貴,要訓練出一個好的trader,訓練的時間也需要很長,資料數據量只會越來越多,人類會有一定的侷限在。而人工智慧在理論上不太會有這樣的限制。當然,人工智慧是人設計的,人設計的AI當然也有可能會有侷限,或是想辦法讓AI沒有侷限。就好像天氣,如果氣候資料未來成為影響金融商品行情的重要因素,當然就應該丟進去AI

大部分人也會對AI有著過高的期待,雖然也會說服自己不應該要求AI天天賺錢,但是實際上如果一個策略超過三天沒出手,懷疑開始就來了
如果你看到現在覺得對AI類神經網路交易很有興趣,那就看完整文章吧

#金融科技#理財機器人#AI人工智慧#類神經網路#CNN#RNN#LSTM

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