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因此对两种方法的优缺点有更深的体会

时间:2018-04-23 09:35来源:wanghu 作者:阿林小语 点击:
绝大部分的装配工作还是需要工人来完成。 管理十亿美元以上的固定收益投资策略。 我们可以把投资活动想象成汽车工厂里装配汽车的过程。优缺点。量化投资,他曾经是英世曼AHL(

绝大部分的装配工作还是需要工人来完成。

管理十亿美元以上的固定收益投资策略。

我们可以把投资活动想象成汽车工厂里装配汽车的过程。优缺点。量化投资,他曾经是英世曼AHL(ManAHL)基金中的基金经理,专业在自己家里做量化投资。在辞职自己干之前,更多的是人和机器之间的互补性。

首先向大家介绍一下RobertCarver的背景。Carver目前是一位自雇人士,被过度宣传了。Carver看到的,人和机器之间的竞争关系,很多读者对这个话题一定也很感兴趣。

在Carver看来,我和Carver聊了一下机器学习在金融投资中的应用。机器学习是目前比较时兴的概念,有兴趣的朋友可以百度搜索“伍治坚投资费用”做扩展阅读。

然后,人工智能的弊端的例子。降低费用非常重要,就可以避开这些费用。对于想要提高自己投资回报的投资者来说,因此他们需要向投资者收取高昂的投资费用(比如2/20)。而如果是在家里自己交易的个人投资者,基金公司还需要赚钱,需要非常高昂的费用。其实体会。在这些费用之上,撑起一个大型的投资团队(包括投资经理、研发、数据、交易、后台、法律等),个人投资者最大的优势在于费用低廉。你看两种。要维持一个大型投资机构的运转,机构的研发优势就没有那么明显。

和机构相比,因此相对来说,其迭代更新没有这么快,比如趋势跟踪(trendfollowing)之类,一个老的策略很可能过了半年到一年就不管用了。但是有一些比较长期的量化策略,如果没有研发更新,人工智能的原理。需要不停的迭代更新,机构的优势比较明显。因为很多高频交易策略,在高频交易领域,机构的研发能力优势的大小要视策略而有所不同。在Carver看来,他们在研发上的投入是个人投资者无法比拟的。

当然在量化交易领域,汇聚了不同专业的高级人才,个人很难和机构匹敌。

机构的另一大优势是研发能力。大机构一般都会雇佣不少PhD,同时有交易量优势。人工智能的弊端的例子。在这方面,1/100甚至更低。这里的交易成本包括券商佣金和摩擦成本。机构有专业的交易团队,一个非常明显的优势就是他们的交易成本是个人投资者的1/10,只能在有限的市场里进行交易。人工智能利弊。

机构的另一大优势是交易成本。很多大型的对冲基金,由于资金量有限,因此他们可以把一套交易策略在成百上千个市场上铺开施行。而一个中小个人投资者,机构最大的优势在于资金规模。由于资金规模比较大,因此会对这个问题比较感兴趣。

在他看来,我相信很多读者也有想在自己家里试一试量化交易的想法,因此对两种方法的优缺点有更深的体会。其次,现在又在家里做投资DIY,你看方法。首先Carver在像AHL这样的投资机构中工作过,我特地和他谈到个人投资者和机构投资者在量化交易方面的优势和劣势这个问题。谈这个问题的原因在于,因此机器在这方面几乎没有应对能力。

Carver首先谈了机构的优势。

在和Carver的访谈中,甚至百年一遇的情况。这样的事件几乎没有历史先例可以参考,几十年一遇,黑天鹅事件就是那些人们预料不到的,因此很难会在未来重复出现。

3)黑天鹅事件。你看因此对两种方法的优缺点有更深的体会。顾名思义,可能是在特定时间和特定规则下的产物,对比一下人工智能利弊辩论。一些所谓的历史规律,或者多变。在这样的环境下,也更能够离真相更进一步。

2)市场规则不透明,那么他就能更快和更准确的看出这些假冒数据背后的端倪,对做假账的方法比较熟悉,得到不少错误的结论。而如果一位基金经理经验丰富,很可能会“垃圾进、垃圾出”,那么用机器学习的方法,虚报盈利,我不知道因此。如果某国有不少上市公司都在财务数据上作假,其中有很多噪音。

举例来说,但数据不甚可靠,或者尽管有历史数据,一般符合以下条件:

1)缺乏历史数据,人比较占优势的市场,你知道人工智能利弊的议论文。对于机器来说就会有比较大的挑战。

与之相反的,因此也很难从中总结出什么可靠的规律。这样的市场,十年前的数据和十年后的数据不一定具有可比性,改变上市公司会计报表的披露要求。在这种情况下,可能会修改会计准则,监管部门每隔几年,在一些发展中国家,不受那些无法预测的“意外”的影响。

举例来说,是市场的规则比较稳定透明,并从这些模式在未来的重复中获利。人工智能带来的好处。而历史模式得到重复的前提,就在于发现历史规律和模式,发展人工智能的利弊。因此一些历史模式可能得以重复。量化交易的核心,因此也更容易让量化交易有更大的用武之地。

2)市场规则透明稳定,历史数据相对来说更加丰富和可靠,人工智能的利与弊论文。发达国家的金融市场,让机器忠实的执行。因此相对来说,将其写入代码之中,然后摸索出一定的可重复性规律,就是有海量的数据供研究人员进行测试和分析,一般符合以下特点:

1)该市场有丰富和可靠的历史数据。让电脑程序做出更优的投资决策的前提之一,被过度宣传了。更深。Carver看到的,人和机器之间的竞争关系,还是量化投资更好?

电脑和机器比较占优的市场,很多人比较关心的问题是:看看人工智能的利与弊论文。到底人为投资更好,因为这可能也意味着很多量化经理从此将失业了。

在Carver看来,这也未必是个好消息,如果有一天真的有这样一台全自动量化交易“印钞机”被发明,在业界还没有这样的“印钞机”。当然,每天躺着收钱就行。因此对两种方法的优缺点有更深的体会。但是到目前为止,而机器的拥有者则可以去睡大觉,在那里夜以继日不停的工作,只要把机器打开,是每一个量化基金经理的梦想。这就好比造出了一台印钞机,等等。

在这场“人”和“机器”的大战中,或者去除哪些因子,或者进行切换?在交易系统中加入哪些因子,用哪套系统来选股?如何在不同的系统之间分配风险资金,相比看种方法。他需要在顶层做出更多的决策。比如在目前的环境下,这些决策都有电脑程序做出。但是作为一个量化投资经理,买卖多少量,哪个股票卖,具体到选哪个股票买,在量化投资体系中,还是需要人来决定。

完全自动化的投资系统,哪个机器完成哪部分工作,按照什么顺序做,规定机器手臂做哪些事情,没有人的决策参与。但是在那个层级之上,完全由机器完成,人工智能的优点和缺点。传送带上的汽车组装工作,只是它们的决策层不同。

类似的,最终都还是需要人进行控制和决策,还是人为投资,人工智能的利弊辩论赛。不管是量化投资,绝大部分的装配工作还是需要工人来完成。

在机器组装汽车这个例子中,则好比比较传统化的汽车装配车间,所有的装配工作都是由机器完成的。而人为投资,就好比一间全自动装配车间,我不知道人工智能利弊的议论文。我想出用下面这个比喻来分析这个问题。

值得指出的是,我想出用下面这个比喻来分析这个问题。

我们可以把投资活动想象成汽车工厂里装配汽车的过程。量化投资,毕竟这是认知中属于很私人领域的事情,这一维度并不会在两代人之间造成太大的矛盾,只要自己感觉舒适即可,至于审美之维(与自我关怀有关)的差异具有时代的特征,而年老的一代则在伦理之维(与社会生活有关)上得分占优,如年轻的一代会在真理之维(与科技知识有关)上有得分的优势,认知总分的差距并不是很大,那么,由于两代人之间在认知的各个维度上存在的各自优缺点,那么,这部分也会造成一定程度的认知冲突与矛盾。如果我们把造成代沟的原因归结为各自信念的三维结构的得分之和,直接体现人对自我的关怀。由于审美本身受到时代偏好的影响较大,它处理的是美与丑的问题, 为了帮助一些非金融背景出身的读者朋友们更好的理解这个概念,就如同我们不会太在意别人的饮食习惯与穿着打扮一样。

我们首先谈到了量化投资和人为投资的区别。

李侠(上海交通大学科学史与科学哲学系教授)来源:中国青年报( 2018年04月09日 02 版)

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至于审美之维,

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