四年前，時(shí)逢阿爾法狗橫掃圍棋界，我針對(duì)人工智能在交易界的應(yīng)用問題寫過一篇探討，結(jié)論依然適用于今日?！?dú)孤求帥

最近Master在圍棋界獨(dú)孤求敗，Deepmind公司承認(rèn)Master的真實(shí)身份就是阿爾法狗的新版本。

輿論認(rèn)為這已經(jīng)不是圍棋界的事了，甚至也不僅僅是人工智能界的事，有人已經(jīng)把阿爾法狗推到改變世界乃至滅絕世界的份兒上。

太遠(yuǎn)的就不說了，就僅僅探討下如果把阿爾法狗拿到交易市場(chǎng)上，它能戰(zhàn)無不勝嗎？

先說結(jié)論：肯定不能。

理由：以當(dāng)今人工智能的發(fā)展程度，僅能在“封閉規(guī)則型”的游戲中無敵，但對(duì)于解決“開放規(guī)則型”的游戲還有相當(dāng)長的路要走。

怎么理解封閉規(guī)則和開放規(guī)則？打個(gè)比方：

明確告訴你某個(gè)大山上有寶藏，藏寶圖給你，讓你盡快去挖出來，這叫封閉型規(guī)則；

如果告訴你某個(gè)大山上可能有寶藏，但哪座山不知道，也沒有藏寶圖，你得自己想辦法找位置，甚至是否存在寶藏這個(gè)消息的真假還存疑，你得去證實(shí)，這叫開放型規(guī)則。

一切封閉型規(guī)則的博弈，理論上都存在最優(yōu)解。

比如說五子棋，玩家每下一手，勝率都會(huì)隨之改變，棋譜或算法這東西，就是人類總結(jié)出的獲勝優(yōu)勢(shì)盡可能大的走法。有款游戲叫五子棋大師，如果選擇“特級(jí)大師”難度，那么在電腦先手的情況下，玩家獲勝的幾率無限接近于零。這不是玩家水平的問題，而是電腦每一手都用的最優(yōu)方案，從一開始玩家根本沒有喘息的機(jī)會(huì)。

由于五子棋是一項(xiàng)有明確既定規(guī)則的游戲，且規(guī)則足夠簡單，意味著封閉性極強(qiáng)，所以很容易就可以設(shè)計(jì)出針對(duì)它的最優(yōu)獲勝算法。

圍棋相對(duì)于五子棋，雖然復(fù)雜了許多，判斷的維度要多很多，但本質(zhì)上換湯不換藥，是一個(gè)有明確既定規(guī)則的項(xiàng)目。所以圍棋界公認(rèn)圍棋策略并不是永無止境的，是存在最優(yōu)解的，這種理論狀態(tài)有個(gè)業(yè)內(nèi)術(shù)語叫“圍棋之神”，一些頂尖棋手表示“圍棋之神”對(duì)戰(zhàn)人類選手可能還有讓4子的空間。

只不過圍棋策略的最優(yōu)解以當(dāng)今計(jì)算機(jī)的算力是沒辦法計(jì)算的，因此才給了人工智能介入的余地。

此外，黃士杰（阿爾法狗核心設(shè)計(jì)人員之一）的同事在頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊Nature上發(fā)表了“用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打游戲”的神作，而游戲的打法不論多么復(fù)雜顯然也是存在最優(yōu)解的。我們會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)今的人工智能也僅僅是應(yīng)用在有既定封閉規(guī)則的領(lǐng)域中。

但交易市場(chǎng)屬于開放規(guī)則型游戲。它只有三個(gè)核心元素：開倉，平倉，手?jǐn)?shù)。但什么時(shí)候開倉，什么時(shí)候平倉，開多少手，平多少手，持倉時(shí)怎么管理倉位，這里有無窮的變換。單就開倉的時(shí)機(jī)就沒有任何步調(diào)的限制，完全自由，沒有像圍棋那樣機(jī)械的每人輪流下一手的規(guī)定，就像兩軍作戰(zhàn)，不可能說我站好了你捅我一刀，然后你別動(dòng)，我捅你一刀，比誰活到最后。

可以說交易的維度相當(dāng)于無窮多，可以任意發(fā)揮，沒有理論上的最優(yōu)策略極限可言。

扯遠(yuǎn)一點(diǎn)，正因如此，凱利公式無法很好的應(yīng)用在交易中。

曾有段時(shí)間，我癡迷于凱利公式所謂的“能讓長期收益最大化，且虧損時(shí)永遠(yuǎn)不會(huì)賠光”的功能，但研究了一段時(shí)間后，發(fā)現(xiàn)效果并不好，又一直搞不清楚原因。

終于有一天我從凱利公式的最基本定義里找到了答案：凱利公式生效的大前提，是必須在特定的賭局中。

什么叫“特定的賭局”？其實(shí)就是本文說的“封閉規(guī)則型的游戲”。就像一副撲克牌54張，每打出去1張牌，勝率、優(yōu)勢(shì)都會(huì)發(fā)生明確的可計(jì)算的變化，說白了就是完全可以提前制作出一張對(duì)照表，每一項(xiàng)都能有據(jù)可查，就好比很多年前的“21點(diǎn)算牌必勝法”。

但交易市場(chǎng)并不符合“特定的賭局”這個(gè)特征，行情完全不可控，今天漲一百點(diǎn)，明天跌五百點(diǎn)，振幅不定，每局都不平均，甚至這里其實(shí)沒有局?jǐn)?shù)的概念，任意參與，任意退出，樣本沒有“特定”的可比性，統(tǒng)計(jì)失去了意義。

因此凱利公式對(duì)于具備開放規(guī)則型特點(diǎn)的交易市場(chǎng)存在相當(dāng)大的盲點(diǎn)。

我經(jīng)常把做交易比喻成指揮打仗：首先判斷優(yōu)勢(shì)夠不夠、打不打（總體戰(zhàn)略以及觸發(fā)條件），如果打，派多少兵去打（資金管理），怎么排兵布陣（形態(tài)技術(shù)），萬一輸了傷亡到多少就收兵（止損），贏了的話是見好就收還是直搗黃龍（階梯式止盈），如果同時(shí)出現(xiàn)了別的戰(zhàn)機(jī)，還要評(píng)估會(huì)不會(huì)對(duì)現(xiàn)有戰(zhàn)局造成影響，有沒有余力開新的戰(zhàn)局，如果有的話，還要把剛才全部的流程再另開一攤執(zhí)行，然后怎么同時(shí)管理這兩攤子事又是個(gè)命題，一旦發(fā)生不可預(yù)知的危機(jī)，怎么權(quán)衡取舍……方方面面都要考慮進(jìn)去，每一條簡直都有任意種可能。

我和一個(gè)當(dāng)軍官的同學(xué)爭論過古今打仗問題。假想讓現(xiàn)今的軍隊(duì)和古代的軍隊(duì)打一仗，誰會(huì)贏？

同學(xué)認(rèn)為這需要討論嗎？兩軍還沒照面，今軍扔個(gè)原子彈過去，古軍就灰飛煙滅了。

我說美國其實(shí)投幾個(gè)原子彈就能把各種恐怖組織和海盜滅了，多簡單，但為啥國際局勢(shì)一直扯皮呢？

從古至今就不存在單純的軍事問題，所有的軍事問題其實(shí)都是政治和經(jīng)濟(jì)問題，或?yàn)榱藠Z取政權(quán)，或?yàn)榱私?jīng)濟(jì)利益，沒有人平白無故的打仗。政治、經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略層級(jí)高于軍事，從政治、經(jīng)濟(jì)上考量，美國就扔不出去原子彈。

再者說，比如今軍的統(tǒng)帥腦子里想的是消滅古軍，由于作戰(zhàn)工具不在一個(gè)檔次上，表面上看古軍注定完蛋。但負(fù)責(zé)執(zhí)行的二把手可未必這么想，對(duì)于他的頭等大事也許是把統(tǒng)帥搞下臺(tái)，自己當(dāng)政，說不定還得和敵人里應(yīng)外合策反奪權(quán)呢?；蛘哕娛陆y(tǒng)帥上邊的政治領(lǐng)袖怕發(fā)生功高震主事件，給他掣肘，調(diào)回朝廷，不了了之。

明明勝券在握的仗最終結(jié)果卻莫名其妙，自古以來不在少數(shù)：秦國只要打不過對(duì)手，馬上在政治上施反間計(jì)；祖逖北伐，朝廷消極支援，派人制衡；岳飛要迎回二圣，直搗黃龍之前被高宗殺了……

這就是開放規(guī)則型任務(wù)的不確定性。

想起一個(gè)段子，有網(wǎng)友說，如果只考慮勝負(fù)的話，想辦法給阿爾法狗斷電，它就無法戰(zhàn)勝人類了。雖然這純屬抬杠，但的確戳中了當(dāng)下人工智能發(fā)展水平的局限性：除非人工智能達(dá)到有“自我意識(shí)”的境界，否則單憑現(xiàn)在的學(xué)習(xí)訓(xùn)練層次是無法解決開放規(guī)則型任務(wù)的，更遑論威脅人類了，什么時(shí)候它能學(xué)會(huì)在混亂規(guī)則下生存，知道避免人類給它斷網(wǎng)，知道怎么發(fā)電，才算邁出了挑戰(zhàn)人類的第一步，人類社會(huì)最大的特點(diǎn)就是在沒有規(guī)則的前提下發(fā)展。

說到底，以當(dāng)今人工智能的所達(dá)到的程度，對(duì)于交易市場(chǎng)這種開放型規(guī)則游戲還是相當(dāng)?shù)臒o能為力。至少凡是宣稱已經(jīng)成熟應(yīng)用人工智能的，都只是噱頭。

比如交易界當(dāng)前有兩種被號(hào)稱為人工智能的偽人工智能：一種是 EA，一種是智能投顧。

首先需要厘清科學(xué)界公認(rèn)的對(duì)人工智能的定義：人工智能是一種絕對(duì)的智能，企圖了解智能的本質(zhì)。

這話有點(diǎn)玄乎，我換一種方式解讀。

其實(shí)佛學(xué)里的一對(duì)概念可以清晰的對(duì)人工智能范疇進(jìn)行分界——“能”和“所”。

“能”就是“能發(fā)生的主體”

“所”就是“所產(chǎn)生的對(duì)象”

比如說“眼睛看見了東西”這件事，“眼睛”就是“能看見東西”的主體，代表“能”，“東西”就是“所被看見的”對(duì)象，代表“所”。明了了這個(gè)邏輯，就可以判斷誰是人工智能了——凡是屬于“能”這邊的，就算；凡是屬于“所”這邊的，就不算。

這樣一來，結(jié)論就清晰了。程序化交易只是把手工換了個(gè)方式而已，它只會(huì)執(zhí)行人“所”提前輸入的指令，而不“能”自發(fā)的制定策略，更不會(huì)自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化。即便有優(yōu)化功能，也是由人去抉擇優(yōu)化結(jié)果，而不是EA本身，EA只能去運(yùn)算執(zhí)行而已，并不具備人工智能的本質(zhì)特點(diǎn)，抽絲剝繭后發(fā)現(xiàn)其實(shí)就相當(dāng)于傳統(tǒng)交易的電算化。說白了，EA存在的意義與計(jì)算器代替算盤、車間流水線代替人工沒有性質(zhì)上的區(qū)別。

在各種投資博覽會(huì)上EA經(jīng)常被冒充成人工智能，以達(dá)到通過高大上的概念炒作吸引投資者的目的。EA之智能，在于執(zhí)行層面上實(shí)現(xiàn)了完全脫離人工操作的程序化，而這個(gè)特征跟人工智能根本扯不上關(guān)系。

接下來分析智能投顧。它起源于美國，原本名字叫機(jī)器人顧問（ROBO-ADVISOR），并不是新生事物，已經(jīng)有二十年的歷史，但近年來概念才飄進(jìn)中國，鑒于國內(nèi)商業(yè)風(fēng)氣的原因，馬上就被鼓吹包裝成了人工智能。

先來看一下智能投顧的定義：利用大數(shù)據(jù)分析、量化金融模型以及智能化算法，根據(jù)投資者的風(fēng)險(xiǎn)承受水平、預(yù)期收益目標(biāo)以及投資風(fēng)格偏好等要求，運(yùn)用一系列智能算法，投資組合優(yōu)化等理論模型，為用戶提供投資參考，并監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，對(duì)資產(chǎn)配置進(jìn)行自動(dòng)再平衡，提高資產(chǎn)回報(bào)率……

說的多么高大上啊，然而脫去它層層華麗的外衣，就發(fā)現(xiàn)其實(shí)本質(zhì)上還是事先輸入既定規(guī)則，什么情況采取什么行動(dòng)，電腦就負(fù)責(zé)當(dāng)個(gè)執(zhí)行工具而已，何來的人工智能？

說白了智能投顧更偏向于優(yōu)化模式流程的范疇，它僅能分析數(shù)據(jù)、代替人工，但無論如何跟人工智能搭不上邊。

因此，不論是EA還是智能投顧，都只是先進(jìn)的生產(chǎn)工具，就算把生產(chǎn)工具做到極致，仍然只是生產(chǎn)工具，不是生產(chǎn)力，無法創(chuàng)造出策略本身。（分析既已生成的策略結(jié)果而選出最優(yōu)這不叫創(chuàng)造）

而人工智能明顯是試圖邁向生產(chǎn)力級(jí)別的產(chǎn)物。悲哀的是，如今在國內(nèi)交易界，人工智能的概念濫遍大街，成為一種江湖詞匯，連最基本的電算化都給戴上人工智能的帽子了。

不過國外交易界對(duì)人工智能稍加進(jìn)行了一些嘗試。

我搜集了幾條人工智能在國外交易界的新聞：

① 2016年上半年，BenGoertzel和他的創(chuàng)業(yè)公司Aidyia將他們管理的對(duì)沖基金里所有的股票交易完全交給人工智能來完成，期間沒有任何人類干擾行為。更令人震撼的是，據(jù)說負(fù)責(zé)各個(gè)不同交易系統(tǒng)的AI引擎不僅可以分析數(shù)據(jù)、研究報(bào)表，甚至還可以“聚在一起”做市場(chǎng)預(yù)測(cè)，然后“投票選出”最佳市場(chǎng)決策。

② 美國頂級(jí)量化對(duì)沖基金例如文藝復(fù)興基金等已經(jīng)開始大量使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行策略建模，而他們使用的技術(shù)和Alphago背后的人工智能技術(shù)是類似的。而最近幾年，此類基金開始移向真正的“機(jī)器學(xué)習(xí)”……紐約一家名為Rebellion Research的研究機(jī)構(gòu)就使用了一種名為“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

③ 其他人工智能基金公司的AI所使用的技術(shù)中包括一種名為“進(jìn)化計(jì)算（evolutionary computation）”的技術(shù)。進(jìn)化計(jì)算的想法來自于基因進(jìn)化和深度學(xué)習(xí)，它可以用來識(shí)別圖像、識(shí)別文字以及完成一些任務(wù)，Google和微軟等公司都已經(jīng)使用了這一技術(shù)。

④ 美國舊金山有一家創(chuàng)業(yè)公司叫Sentient Technologies，開發(fā)的也是自動(dòng)交易系統(tǒng)。根據(jù)彭博社的報(bào)道，Sentient在與摩根大通的AI交易部門合作，他說，基金的運(yùn)作全部依靠人工智能，股票交易真的不需要人來干預(yù)了?！拔覀兊南到y(tǒng)可以讓基金自動(dòng)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。”說這句話的是Sentient公司的首席科學(xué)官Babak Hodjat，他過去開發(fā)的技術(shù)被蘋果收購，現(xiàn)在變成iPhone上的Siri。系統(tǒng)運(yùn)行完全不需要人的幫助。“系統(tǒng)自動(dòng)給出策略，然后給我們命令。它會(huì)顯示：『現(xiàn)在情況為A，使用B策略進(jìn)行交易?！淮送膺€會(huì)告訴我們何時(shí)退出，降低曝光量等一系列內(nèi)容?！焙唵蝸碚f，系統(tǒng)創(chuàng)造了大量、隨機(jī)的虛擬股票交易員，測(cè)試他們?cè)跉v史股票數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。然后選出最好的“交易員”，利用“他們”的“基因”來創(chuàng)造出一個(gè)最好的“交易員”。然后再在最好的交易員上重復(fù)這一過程……最后，系統(tǒng)返回一個(gè)能夠成功進(jìn)行自我操作的交易員。Blondeau說，“經(jīng)過幾千次的基因改造，萬億次的競(jìng)爭與淘汰，最后，就可以獲得一批聰明的交易員來幫基金進(jìn)行交易。”

當(dāng)然不能新聞?wù)f是就是，我們得用人工智能的基礎(chǔ)定義鑒別下，其中②③明確具備人工智能的本質(zhì)特征，但尚處于研發(fā)階段，并未正式投入應(yīng)用，這也正契合了本文觀點(diǎn)：人工智能目前尚不足以處理交易市場(chǎng)這種的開放規(guī)則型游戲。

而①④雖然看起來很吊，不過疑似是偽人工智能，依然屬于執(zhí)行提前輸入的策略，而非機(jī)器自我制定策略。拿④來說，所謂的“系統(tǒng)運(yùn)行完全不需要人的幫助”，只要把所有情況分支都事先制定好對(duì)策輸入給程序，那EA也完全可以做到；后邊說的“虛擬交易員互搏”，其實(shí)就相當(dāng)于EA里的優(yōu)化功能，先優(yōu)化出契合市場(chǎng)行情的策略大致區(qū)間，然后在這個(gè)區(qū)間里再去選最好的策略，更何況EA的優(yōu)化模塊還提供遺傳基因算法。雖然④總體上固然比EA更自動(dòng)、更先進(jìn)，但終究還是同一層面上的機(jī)制，可視之為加強(qiáng)版的EA，但不符合人工智能的本質(zhì)條件。

由此可見，交易界里凡是宣稱成熟的人工智能，其實(shí)都不是真正的人工智能；真正的人工智能尚處于起步期、研發(fā)期，還沒有應(yīng)用層面的產(chǎn)品。

談了很多人工智能在交易界的局限性，可能有人會(huì)覺得我對(duì)人工智能充滿敵意。實(shí)際上我完全不針對(duì)人工智能本身，我針對(duì)的只是部分大眾對(duì)人工智能無限夸大的歪曲理解。

希望本文可以幫助初學(xué)者樹立對(duì)人工智能的客觀認(rèn)識(shí)，以及增進(jìn)對(duì)偽人工智能的分辨能力。