當人工智慧進入股市

人類的大腦皮層就是一個複雜系統,由無數個神經元所組成,而神經元間靠「突觸」互相連結,整個網路的複雜程度,遠超過想像。
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第146期
林茂昌
林茂昌為台灣知名的翻譯家,翻譯過多本重量級財經著作,如葛林斯班的回憶錄《我們的新世界》、暢銷書《黑天鵝效應》、《師父》、《馬丁沃夫教你看懂全球金融》、《大債時代》等。曾任台証期貨總經理、期貨商公會理事。自2004年即財務獨立從事價值投資。2011年出版第一本著作《我的職業是股東》,廣受好評。

上一期提到,宇宙萬物乃至於人類活動,有很多奇妙的功能,並沒有一個中央領導,而是靠每個個體「自掃門前雪」的龐大力量。例如亞當‧斯密(Adam Smith)用「看不見的手」(an invisible hand)來形容市場經濟,只要每個人追求自己的利益,經濟效率自然達成,根本不用偉大的領導中心。這就是自我組織奧妙之處。

自我組織可以說是大自然處理複雜系統的一個基礎,如果好好學習並運用,就有機會解決人類社會裡頭的複雜問題。這是大自然億萬年的演化智慧。

 

來自大腦的演算法

例如人類的大腦皮層就是一個複雜系統,由無數個神經元所組成,而神經元間靠「突觸」互相連結,整個網路的複雜程度,遠超過想像。這麼複雜的神經網路,竟能夠迅速運作,產生記憶、運算、辨識、聯想、反應、意識思考乃至於喜怒哀樂等功能,靠的就是自我組織的運作模式。

1981年,芬蘭赫爾辛基大學教授柯霍寧(Teuvo Kohonen)提出著名的自我組織映射網路(Self Organizing Map,簡稱SOM)演算法,這種人工智慧,模擬大腦皮層的運作方式,進行無監督學習、競爭式學習,可以對外來資訊做迅速而正確的辨識、分類和反應。這項技術,如今已廣泛應用在資料分類、形態辨識、樣本分析等領域,當然,也被應用在股票操作上。

SOM在股市上的應用,有兩種入門款,這些入門應用,散見於國內外論文期刊。第一種是技術分析類,因為技術分析,不論是股價線圖的趨勢和反轉型態,或是各種技術指標的判別,其實就是一種形態辨識。因此,很自然地,用SOM演算法來當作操作工具,似乎是個不錯的點子。這類的測試,國內外都有,也曾經流行過一陣子,只是成效似乎有限。

第二類是搭配基本面的財務指標,讓SOM替我們做投資組合分類。隨著採用指標的多寡、歷史資料的區間等,SOM會建構出不同的投資組合。它所選出來的投資組合,有別於簡單排序篩選結果,常常有出乎意料的標的出現,值得參考。但和第一類一樣,成效只能說見仁見智。

不過這二類只是入門款,人工智慧的應用千變萬化,就看個人的巧思。亞歷桑納大學的陳炘鈞教授和紐約愛俄納學院(Iona College)的休梅克(Robert Schumaker)合作開發出一套系統,用人工智慧去分析上市公司的財經新聞和股價變化,並進行投資操作,其績效據說打敗許多知名的基金,也打敗大盤。這套系統,除了人工智慧的技術之外,關鍵在於新聞語意學的處理。根據報導,他們把重點放在各種名詞、人名和公司名稱,並讓電腦去學習這些名詞發布後的股價變動形態。

當然,這套系統的穩定性還有待驗證,而且有很多人持反面意見:如果這套系統具有穩定獲利的能力,那麼,別人很容易用同樣的演算技術找出類似的結果。這下子就有趣了,不是變成一窩蜂,以至於系統失效,就是上市公司和媒體也得知哪幾個名詞具有指標意義,並刻意改變用法,使系統失靈。

 

人工智慧進入華爾街

儘管如此,人工智慧近年來還是進入了華爾街,漸漸取代以往那種大量使用物理數學公式的計量模式。「傳統的」高科技股票操作,是由一群物理、數學專家,用各種計量模型去探究股價行為的特性,並操作獲利。這群數理菁英坐在電腦前建模型、找變數、調參數,然後弄出一個怪異且複雜的式子,不要說一般人看不懂,有時連開發者也說不出個所以然。

更棘手的問題是,市場有時候適合A公式,有時候適合策略完全相反的B公式,而有的時候卻只要調整一下參數就行了。於是甚麼時候該用甚麼公式、調整哪些參數,就成了最大的難題。

剛好這就是人工智慧最擅長的領域。何不讓電腦自己去學習、自己去判斷呢?《避險基金評論》(Hedge Funds Review)雜誌2013年12月號有一篇報導「計量操作者轉向人工智慧尋求洞察力」,介紹了紐約和倫敦幾家避險基金採用人工智慧技術的情形。例如紐約的Rebellion Research公司就是用一套人工智慧系統,讓機器自我學習44個國家的股票、債券、大宗物資、和貨幣的交易資料。他們是業界先鋒,好幾年前就推出純人工智慧操作的基金。

該公司投資長福來思(Alexander Fleiss)說:「這套系統在設計上並沒有採用特定的交易策略或法則,我們沒有告訴電腦去找趨勢或相對價值。系統會自動認識這些概念,並適時適地拿出來應用,績效不錯。」

但大多數知名的避險基金並沒有這麼激進,他們比較傾向於把人工智慧當作一個輔助和靈感來源。全球最大的避險基金Bridgewater Associates在2013年挖角到IBM華生人工智慧團隊領導人費魯奇(David Ferrucci),正式踏入人工智慧的時代。

也許人工智慧暫時無法全面取代人工看盤,但適時提供交易員操作觀點,發揮輔助功能則大有可為。將來的市場,除了成千上萬的投資人在看盤之外,背後必定還有不少的電腦、甚至超級電腦用人工智慧在監看,競爭之激烈,可想而知。

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