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AI炒股配资真能跑赢大盘吗?

04-30 配资公司

  “某股票胜率78%,交易79笔,大神们都在买”“免费会员预计收益3%,白银会员预计收益5%,黄金会员预计收益10%”……或许在不少有经验的股民眼中,以上描述是“明眼人”都能轻松识破的骗局。但如果这些东西被冠以“人工智能(AI)”之名,不少人会为之心动。
 
  自从“阿尔法狗”打败了世界围棋冠军、自动驾驶成功抢占未来出行的制高点,不少打着“AI炒股”旗号的软件出现在投资者的视野。有了AI的加持,这些公司扬言自己的AI炒股软件不仅可以准确诊断股票情况、抓到涨停的股票甚至全面跑赢大盘。
 
  AI炒股真能成为投资者们的“救命稻草”吗?
 
  股市数据有限无法“喂饱”AI
 
  最近,有媒体报道,4月18日,一家名为DeltaGrad的人工智能技术公司正式对外宣布,目前已成功将AlphaGo技术应用于金融投资领域,从底层对人工智能神经网络结构进行设计开发。DeltaGrad宣传资料显示,自2017年11月始,DeltaGrad以自有资金进行A股实盘测试,对经过历史数据回测训练后的A股人工智能投资机器人做实盘检验,截至2018年12月,录得交易累计业绩为收益6.19%。同期上证指数-30.10%,深证指数-41.18%,创业板38.58%。DeltaGrad全面跑赢大盘。DeltaGrad投资收益率远超市场95%股票型基金。
 
  通过官网和客服,《IT时报》记者都未能联系上这家公司,因此无法对其说法进行进一步了解,但在上海财经大学交叉科学研究院副教授、金融科技实验室主任高建军看来,AI跑赢大盘的说法,还有待长期检验。
 
  “目前AI在量化投资,特别是股票、期货等二级市场的应用仍然处于初级阶段。近几年的AI热潮,主要是由计算机硬件技术的提升以及深度学习算法在图像、语音、自然语言处理等领域的成功所推动的。在量化投资领域,金融数据与之前这些领域的数据有着显著的区别。我通过测试对各种机器学习算法进行了评估,发现简单的机器学习算法以及深度学习算法对股市的预测能力相比传统模型而言提高的程度有限。”高建军表示,很大的原因是金融数据本身是非平稳的时间序列,特别在中国,超过8年的交易数据用处并不太大。也就是说,中国股市数据的统计特性是不稳定的,随着时间或者其他随机因素发生变化。
 
  另一个原因是数据量,一般训练深度网路需要海量数据,而交易数据特别是天级别的数据很难满足数据量的要求。一年有250个交易日,单只股票近5-8年的天级别数据量太少。如果引入更高频率的数据,又会引入更多的噪声数据。这一定程度上也成为训练机器学习模型的掣肘。把更高频的数据融入并结合到相对低频的数据中,从而帮助模型提高预测能力也是目前学术研究的热点。
 
  对此,一位金融科技公司的内部人士马强(化名)也表示认同。“无论是下围棋或是图像识别,这二者可以无限生产大量的样本,使用AI模型可以学习出较稳定的模型。但股票市场则不同,由于人类投资历史的时间有限,样本有限,再加上投资复杂程度较高,所以从本质来讲,投资模型很难用AI完成。不仅如此,即便AI从统计中找到了规律,也很快会因为一个未知变量的变化而失效。”
 
  一位不愿具名的券商向《IT时报》记者表示,“目前大部分客户还是以主动策略和量化管理为主,AI炒股学习需要大量的操作数据,需要券商过往的数据配合,就目前来看,还没有能够提供深度合作的券商。即便是引入AI,券商也要看客户的意愿。”

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