东兴养基场

 才智东方 稳财民兴 

东兴观影 | 机器如何战胜人脑，这部豆瓣8.9分神作不容错过，投资也要“阿尔法狗”？且看机器学习模型全拆解

日期：2021-06-04





东兴基金官方订阅号





早在2016年，AlphaGo以4:1的战绩击败世界围棋冠军、职业九段棋手李世石，消息一度轰动全球。2017年5月，AlphaGo以3:0的总比分击败中国棋手柯洁，最终在高山仰止之后退出棋坛。

在今天的【东兴观影】栏目，东小兴为您带来一部豆瓣评分8.9的经典之作——阿尔法围棋AlphaGo，为您详细拆解机器战胜人脑的全流程。

AlphaGo的传说逐渐离我们远去，然而人工智能战胜人类的旅程还在继续。无论是象棋、德州扑克等智力游戏，还是金融投资、飞行格斗等专业领域，人工智能的优势正在不断展现。如果AlphaGo转战投资领域，将会产生怎样的传奇？

机器如何战胜人脑？

“人类一思考，上帝就发笑”，当机器开始具备思考能力，人类又该如何反应？

什么是AlphaGo？“Go”是日文“碁”字发音转写，也是围棋的西方名称，AlphaGo直译为阿尔法围棋，亦被音译为阿尔法狗，是英国DeepMind公司在2014年开发的人工智能围棋软件。

2015年10月5日，2013至2015年度欧洲围棋冠军樊麾0比5败于AlphaGo。仅在半年后，2016年3月，AlphaGo以4:1的战绩击败世界围棋冠军、职业九段棋手李世石，消息一度轰动全球。

2017年4月，美国纪录片导演格雷格·科斯执导的作品《阿尔法围棋》在翠贝卡电影节展映。纪录片以李世石vs.AlphaGo之战为中心，讲述DeepMind团队开发AlphaGo的原理与思考，以及人机大战过程中的种种细节。

AlphaGo主要工作原理是“深度学习”，是指多层的人工神经网络和训练它的方法。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。

除了模拟人类大脑之外，DeepMind团队还让AlphaGo进行“自学”：从网络上下载了十万部业余棋手比赛的影片，让AlphaGo“观看”，并令其模仿人类棋手的招数。

在DeepMind团队提出想要AlphaGo与人类对战时，首先找上的是欧洲围棋冠军、职业围棋二段选手樊麾。欣然接受后，樊麾最终以0:5败于AlphaGo之手，这也是史上首次人类专业围棋手输给了一个程序。

随后，DeepMind团队把视线放在了国际顶级棋手、全球围棋冠军、职业九段棋手李世石身上。出生于1983年的李世石彼时正处于全盛时期，作为世界一流的围棋选手，李世石曾无不自信地认为自己可以战胜AlphaGo。而DeepMind团队也在为这场对战紧锣密鼓的准备，并为可能出现的缺陷而忐忑不安。

在对战中，AlphaGo的表现令现场惊叹不已，“看起来AlphaGo就像一个真正的人一样”、“就像一名顶级的专业人士”。在围棋比赛中，通过观察对手心境和揣摩对方想法来调整棋路是惯常方式。但是对于李世石来说，和AlphaGo比赛，“你什么都感觉不到”。

最终，AlphaGo在对李世石之战中获得了压倒性的胜利。5场比赛中，AlphaGo获胜4场。而李世石的心理变化也从高傲到自我怀疑，从释怀到奋然一搏，最终归于平静。

东小兴在此不再赘述更多细节，欢迎感兴趣的小伙伴来后台留言和我们互动分享。

在影片之外，2017年5月，AlphaGo在中国乌镇围棋峰会上对战世界围棋冠军柯洁，以3:0的总比分获胜。同年5月27日，阿尔法围棋团队宣布，AlphaGo将不再参加围棋比赛。

机器学习模型的神奇之处

AlphaGo的传说逐渐离我们远去，然而人工智能战胜人类的旅程还在继续。

无论是象棋、德州扑克等智力游戏，还是飞行、格斗等专业领域，人工智能的优势正在不断展现。那么，如果AlphaGo转战投资领域，又会产生怎样的传奇？

透视AlphaGo的成功逻辑来看，想要让机器战胜人脑，其实只有两个步骤：
Step1：把古今中外精彩的围棋对局输入到软件中，让软件去分析这些对局中有哪些有效的制胜手段。
Step2：让两个AlphaGo去进行对战，应用上述有效制胜手段，让它们在不同的棋局中、不同的形势下去选择哪些手段是有效的。

在经过成千上万盘的对局后，AlphaGo最终选出最有效的棋法，叠加高频次的分析，得出最有效的方式，从而取得胜利。

类似地，当机器学习模型应用在投资领域，这样的取胜逻辑同样适用：
Step1：找出历史上涨幅最好的股票，总结出它们上涨的特征。
Step2：把这些特征进行复盘，假设不同的市场环境，在不同的环境中选取有效的选股因子，最终得出一个有效的选股模型。

经历了计算机AI短时间、高频次的运算，假设了成千上万种市场的运行情况，进行了成千上万次复盘，模型最终能够选出最有效的因子，力争既做到超额收益，又控制主动风险。

以东小兴家为例，我们采用的是东兴证券衍生品部和东兴基金量化团队共同打造的机器学习选股模型。策略架构采用多因子投资体系，完全按照数量模型进行实施，不添加任何人工主观干预。多因子架构+机器学习赋能，再叠加有效的风控模型，最终生成出专注高效的投资组合。

那么，机器学习选股模型是否真的有效？答案显然是肯定的。

以中证800指数为例，按月度计算下来，机器学习量化策略的月度胜率为78.33%。从季节效应来看，一般上半年超额表现好于下半年，较高的月度胜率保证了持续跑赢指数。
 
长期来看，在采用该策略组合扣费后，我们也得出了中证800指数超额收益净值走势。与中证800指数进行对比，策略超额收益曲线稳定，历史超额收益最大回撤仅为5.57%。

回溯业绩表现来看，在中证800指数起起伏伏的过程中，机器学习量化策略成功地做到了“涨时涨的多、跌时跌的少”。积少成多下来，年度跑赢指数的战绩也十分可观。

AlphaGo已经正式告别棋坛，但科技在投资领域仍大有可为。聪明的投资者，快给自己选择一只靠谱的产品吧~

END

【特别声明】
1.本文内容均来源于我公司认为可靠的渠道，但所载内容和意见仅作为客户服务信息，并非为投资者提供对市场走势、个股和基金进行投资决策的参考。我公司对这些信息的完整性和准确性不作任何保证，也不保证有关观点或分析判断不发生变化或更新，不代表我公司或者其他关联机构的正式观点。
2.本文的观点、分析及预测不构成对阅读者的投资建议，如涉及个股内容不作为投资建议。我公司及雇员不就本文内容对任何投资作出任何形式的风险承诺和收益担保，不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失而负任何责任。
3.本文中所有数据均经核对，如有差错，以相关数据原始来源所披露为准。
4.基金或指数的历史业绩不能代表其未来表现。我公司承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资者投资于我公司管理的基金时应认真阅读基金合同、招募说明书、产品资料概要等文件。基金投资有风险，投资基金需谨慎。投资者在购买本公司基金前，请认真完成投资者风险等级测评，购买风险相匹配的基金。

微信扫码关注东兴基金

上一篇：东兴观察 | 来自巴菲特的忠告：选股不如选指数！哪款指数才是你的菜？ 下一篇：新基速递 | 东兴宸瑞量化混合基金盛大发行，十问十答不可不看
分享到：
关闭