从人工智能AlphaGo到价值投资

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2016年3月12日10:01:03从人工智能AlphaGo到价值投资已关闭评论 702 浏览 2045字阅读6分49秒

谷歌的人工智能AlphaGo对战围棋世界冠军李世石,赛前围棋界顶级高手几乎一边倒预测李世石赢,可是目前结果是AlphaGo2:0领先。从对局特别是第二盘看,AlphaGo优势非常大(李世石接受采访时表示:很吃惊自己输掉了,说不出话来。对手下得比昨天更完美,我没什么机会。)。这是人工智能在智慧竞技领域对顶级人类智慧的碾压,具有划时代的意义!

从AlphaGo的逻辑路径、设计思路到下棋推演,我认为资本市场的投资可以从当前顶级的人工智能这里有所借鉴,下面一一道来:


1.  思考问题要超出定式,一定要追寻事物的本质。上面这句重复三遍。

AlphaGo对战李世石里面很多棋超出了当前围棋的定式,有的如神来一笔、有的被解说的职业9段们说成俗手,比如第二盘的13手、37手。

 

从人工智能AlphaGo到价值投资从人工智能AlphaGo到价值投资
围棋本质是个围空的游戏,最后谁占的实地多谁就赢。AlphaGo行棋无疑贯彻了这个本质。

投资的本质是什么?

本杰明.格雷厄姆给出的投资定义:“投资是指根据详尽的分析,本金安全和满意回报有保证的操作。不符合这一标准的操作就是投机。”(对于格雷厄姆和巴菲特而言没有所谓的价值投资,只有投资和投机的区别。为免引起歧义,下文还会用价值投资来说。)

 

2. 重大的价值投资思维颠覆?自下而上?还是资产配置?

 

2.1从格雷厄姆到巴菲特到彼得·林奇,都强调了价值投资是自下而上的,即---买的不光是价格,买的是企业的股权,选择优质上市公司,买入并长期持有,不考虑短期股价的波动。巴菲特多次强调投资不是由宏观因素来决定、不考虑复杂经济环境。

简单说就是好公司,好价格,长期持有------①评估估值+②长期持有

 

2.2再来看看AlphaGo的决策机制

AlphaGo有2个大脑,“一个是策略网络 (Policy Network):通过观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。”你可以理解成 “落子选择器”。

另外一个大脑是价值网络(Value Network):通过整体局面判断来辅助策略网络 的决策。也就是对局面进行胜率估算,来寻求最优落子。

结合投资可以理解为------策略网络决定了投资哪里?投资多少?-----价值网络评估策略网络的投资胜率怎样?哪种投资最优?

以资产配置为主,评估估值为辅------①资产配置+②评估估值

传统的价值投资智慧和人工智能AlphaGo的机制区别还是明显的,哪种更优?

 

3. 最大概率保住胜利是唯一目的。懂的取舍。

AlphaGo和李世石第二盘棋,AlphaGo放弃了右上角的部分利益,稳固了中间的地盘。对于AlphaGo来说赢半目是赢,赢10几目也是赢,最大概率保住胜利是唯一目的。这样的思维很机器、很冷酷,在投资领域还是可以借鉴的。

我们做投资的目的何尝不是赢,但是你有没有想过你想赢多少?你的目标年化收益率是5%10%15%20%还是30%

是选择一种策略,让收益率由市场决定?

还是根据你的目标收益率选择合适的策略?

你能否知取舍,为了长期收益而放弃短期大幅波动带来的利益?


以上是重点------------------------------------------以下为次重要思考

4. 所谓投资的盘感

是不是总会在某些关键时刻,感觉到牛市来了、感觉熊市来了,然后验证了?感觉到个股要拉升、要大跌,然后验证了?是不是觉得自己有种直觉,所谓盘感?

AlphaGo和李世石对战来看,引用知乎上面一句话:“说到底,所谓棋感、棋风、大局观云云不过是人类在计算能力欠缺时求助的直觉和本能,即理性不足感性补、理论不足经验补。”

对于大盘或者个股走势,你所谓的盘感可能不过是多次判断后,潜意识的留存了正确的判断次数,而模糊了错误的判断次数?

 

5. 短期看还不用太担心人工智能全面取代人类进行投资,一个很重要的问题是成本。

要发展到只用一部个人PC+适当价格的人工智能软件就能替你投资的那天还有点遥远,一旦到了大家都用人工智能投资那天,其投资收益率必将逼近指数投资收益率(甚至阶段性低于指数收益率)。

现在很多赌博是通过网络的,是一个人还是一条狗还是一部机器进行网络赌博都没问题。而很多人热衷谈论的德州扑克就是一个非常非常容易让简单程序(规则简单的概率游戏,还不用人工智能那么高级)来进行的赌博品种,或许已经有程序猿达人用软件在德州扑克网络赌博中收购韭菜,但是成本、规模都制约了软件的普及,用的越多,收益递减直到覆盖不了成本。

股票市场一个类似的例子就是量化投资界的传奇西蒙斯的对冲基金公司文艺复兴,其旗舰基金大奖章基金长期业绩不可谓不耀眼,但是结局了?大奖章基金已经很多年前就关闭了外部投资,现在基本都是西蒙斯和他那帮科学家自己的钱在玩。

 

6. 不断学习才能进步

人工智能AlphaGo通过不断的学习棋谱,并且左右互博与自己对战下了3000万盘棋,总结经验教训放入数据库来对后面棋局进行分析评估。

当未来资本市场充斥指数交易、高频交易、量化交易、人工智能交易,价值投资者更需要不断学习来适应环境。

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