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汪浩:人工智能驱动下的金融创新与实践

2019-03-13

2018年12月13日,由FX168财经集团主办的“智能·未来”FX168第七届年度峰会将在上海雅居乐万豪酒店正式举行。本次峰会将围绕"人工智能驱动下的金融创新与实践"、"区块链CFD流动性如何拯救交易市场"、"中美贸易摩擦与世界大宗商品新格局"以及 "人工智能新形势下的交易市场"等议题,邀请人工智能专家和金融行业领袖共同探讨人工智能和金融未来。这也将会是一次了解前沿科技、洞察金融趋势的绝佳机会。

  下午的峰会现场,清华大学电子系本硕,赫尔辛基理工大学计算工程专业博士,中国计算机会普适计算专家委员会委员汪浩博士首先为大家带来了“人工智能驱动下的金融创新与实践”的主题演讲。

    演讲中,汪浩博士首先就人工智能的概念和发展现状进行了介绍。

  什么是人工智能?汪浩博士指出,人工智能在最开始,主要解决的是“是什么和不是什么”的问题。但这并不是真正的智能,真正的智能是识别两种事物之间的活动及他们的相互关系,比如说有了A就应该得到B,这个过程才是真正的智能。

  为帮助大家更好的理解人工智能,汪浩博士分别以人工智能在图像识别、对弈领域的逻辑应用为例进行了讲解,指出现在的人工智能不仅解决了图象识别的问题,还解决了对弈的领域。与此同时,提出深度神经网络的概念,并指出人工智能可以把所有的问题都想象成一种识别的问题,做与不做这么一个简单的过程。

  在讲解了人工智能的概念后,汪浩博士介绍了人工智能的发展时间轴。指出2012年人工智能领域虽然没有任何理论上的突破,但可以认为是深度学习的元年,因人工智能领域在2012年发生了一件有意义的大事。

  2012年,一个称之为“AlexNet”的深度神经网络在一项人工智能图像识别的竞赛中取得了第一名,其性能甚至超过了人类,这对于人工智能网络有着里程碑的意义。但理论上在1969年就已提出神经网络的学习框架,1985年出现后向传播的神经网络方式,2006年提出深度神经网络,2012年其在图象识别上才超越了人类。这就是因为大数据和云计算,2012年就云计算的基础框架及掌握的有效数据而言,已经完全可以支撑人工智能做更复杂的运算。因此,本质上人工智能是分析优化的问题,这里面有着大量的数据支撑,本质上就是大数据和云计算对于算力的支撑,从而使得2012年取得第一次突破,之后便迅猛发展。

  虽然人工智能迅猛发展并取得了不小的成绩,但也是有边界的。

  汪浩博士指出,人工智能的优势集中体现在大数据,INT移动互联网的发展使我们获得低成本,高质量的数据也没有瓶颈了,因此积累了大量的图片和语音文本,包括交易以及算力的提高,硬件的发展。

  但汪浩博士指出,人工智能和人类还是有差别的,人类在认知和判断世界的时候,认知的是因果关系,而人工智能是通过数据学习而来的相关性,其并不能理解问题的真正含义。其次就是人类可以轻易做推理,但目前为止人工智能研究的最前沿试图解决推理问题,目前也尚未出现有效的成果。

  在对人工智能进行了上述详细介绍后,回到本次演讲的核心主题,人工智能与交易。

  汪浩博士指出,交易的本质就是博弈的关系,而目前还没有哪一个具有超级人工智能的系统可以处理好“交易”这样一个看似简单的游戏,因人工智能交易是完全随机的。人工智能解决不了市场的边界,场内交易的人工智能系统不可能受其框架之外的“噪音”所干扰。

  汪浩博士并指出,目前为止很少有全部采用人工智能进行决策的系统在交易市场上稳定运行,因做人工智能系统的人没有对交易市场的本质有过深入的思考。交易不是一个自然现象,是由人的行为、群体博弈所导致的,所以不是可控的实验环境,不能通过传统的对照来判断。

  因此,汪浩博士认为,要比较务实解决标准化和自动化交易的问题,不能完全靠人工智能,但可以替代做几个高效率的事,拓宽我们投资的宽度,解决认知宽度和效率,最终是人工和智能的结合,“智能干脏活累活,人工干最高的价值的事”。

  汪浩博士因此提出量化交易的概念,并举例指出可以用人工智能的方式来做股票交易,试图用少量的股票去模拟一个组合。比如说沪深300,中证500,这两个都有300-500支成分股,但以后几十支股票模拟一个指数的走势,相当于可以用任意的股票组合拟合指数。通过少量的股票池模拟一个指数,通过估值期货进行对冲,锁定大宗场外交易获得的折价率,同样的方式可以用在任何事件的驱动上。

  汪浩博士指出,分享案例是希望帮助大家打开视角,人工智能的时代,我们不需要靠人工智能解决所有的问题,但是可以解决人类不擅长的关键点,这些点恰恰就是我们稳定收益的点。

  最后汪浩博士就金融科技领域,结合人工智能进行智能化交易谈到了自己的看法。

  汪浩博士认为,人工智能时代,天下没有难做的交易,靠人工智能扩大投资宽度,通过我们被人工智能反训练出的大脑在市场上稳定的存活。2019年是非常关键的一年,是未来10-20年为数不多有大机会的一年,我们可以采用更先进的工具,用各种降维的认知,进行更智能化的交易。

  


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