在高频交易中,AI显然超过人的能力,其他时间长度的日内交易中,由于AI有很强的模式识别能力,获利能力也应该超过人。 在日间交易或长线交易上,AI现在也在超过人,比如Dark pool中写的那个叫Star的AI, 还有这个坛子里贴出的叫warren的AI, 它们就有很强的分析或者获利能力,昨天又看到新闻说世界最大的基金也已经开始组建AI团队,据说10年内AI要进入所有的投资领域。 如果10年后AI在大多数投资领域都超过人,那散户将无法在市场中生存,那AI又去赚谁的钱呢?大公司的AI赚小公司AI的钱?对冲基金本来的平均利润就很低,再去掉散户的贡献,那不是等死了么?最后市场上就剩下几个牛x的AI公司,其他人都不玩了,这样的市场怎样存在下去?
我觉得还是具体一些好,比如深度识别,我看到的新闻是,通过自主学习,电脑已经可以对一些图片做出标注,比如认出某张照片中有双层巴士停在路边,另一张标注为阳光照耀的田园。 如果对于看图交易者来说,k线图那点信息相对于双层巴士或猫脸的照片来说,信息量少得可怜,即使你凭借直觉,你的直觉也是在潜意识里识别了某种模式,而这些模式都逃不过计算机的深度识别。 也就是说,你能发现的模式,电脑都能发现,你发现不了的,电脑也能发现。或者说,你的交易模式一定是电脑识别出的一个子集。电脑的问题是,发现的太多,不知怎样筛选,估计靠大的数据量,还有一些别的办法进行筛选。 如果了解深度识别的,或者神经网络的,能否说说这种筛选的难度有多大?估计肯定也有一些瓶颈的,要不做深度识别早都跑来炒股了,但是不知道他们的这种劣势有多大。
高频用在股票上基本上都是都是跑全市场的做市商模型 收益率不高 不过通过提高频率和杠杆也可以赚的比较可观, 当然 28 定律也会起作用的 亏钱交学费的机构肯定也在一半以上 所谓ai 应该是对应策略的执行阶段了 , 听说现在还有主动交易型的ai
我是专业搞机器学习和神经网络的,我可以告诉你难度很大。我们当时在大学搞研究时就发现已有的机器学习理论有固有弱点,电脑的确能发现一些你发现不了的东西,但有些东西怎么也学不来,所以说如果理论没有大突破的话,AI取代人还只是个幻想,至少短期内是这样。 我给你举个具体的例子,我多年前就主攻过这个方向。一张照片,上面是一个黑人拿着选票站在投票箱前,电脑理论上能识别出如下: 人,动物,黑人,纸片,方盒子,黑色等等,如果照片很清晰且纸上或票箱上有字,优秀的AI甚至能看出是选票,但机器不能自动把选票和Min*Zhu联系起来,需要先人工建立联系才行,Google就干过这个,前些年曾用人工辅助在照片上加标签,直到今天,他们还在用人帮助改进机器翻译的结果,你用过Google Translate就知道。 在投资领域有很多类似的东西,一个经研丰富的投资人身上总有些东西AI是自主学不来的,需要人把那些投资思想加入程序,当然以后这个AI就牛了,如果你纯靠机器搜索总还是差那么一点。当然, 多年以后,如果机器学习理论真的产生重大突破,那就是另外一回事了,但那同样也会产生很多伦理问题,人还是AI,到底谁主宰谁呢?
我以前看到有一些公司,招很多刚毕业的学生,简单培训以后,让他们做只看图表的日内交易。经过淘汰以后,据说也能剩下很少一部分,可以持续盈利。我就想不明白,假设这些人只看图表的话,他们对机器的有任何的优势吗?
人脑也未必那么高级 可能也只是个目前来说高性价比的计算机罢了 楼主提的问题本来就不够究竟 ai赚谁的钱? 获利能力又是什么东东? 你先能回答交易中利润是如何产生的 才算交易入门了吧 只怕是整个论坛也没几个能答上来的 有个淘大好像看的很透彻 所以他不做交易了 但很喜欢指导别人交易
优势是 交易软件速度比散户快但是比机器慢 交易成本低 和机构差不多比散户低超级多 资金成本低 就是不考虑收益率只看绝对盈亏 去除这些优势 纯交易他们是赚不到一分钱的 对了 还有些优势是限制比较少 可以某种程度上"违规交易"哈