天马资产刘红军:人机结合,完成投资的快思与慢思 601099资金流向

股票行情    来源:股票投资  作者:佚名

私募股权排名保荐,华泰证券(601688,股吧)、华泰期货、南方基金协办,香港协办孔东英投资管理有限公司、深圳市私募基金协会、泉州海思基金小镇特别支持,由上海交通大学上海高级金融学院学术支持的首届中国国际对冲基金年会在深圳丽思卡尔顿酒店盛大开业。

本次年会以"开放互融,对冲基金全球化新时代的启示"为主题,通过主题演讲,汇聚了众多国际知名对冲基金经理和国内优秀对冲基金经理和圆桌会议。搭建对话等形式的对话合作交流平台,分享对冲基金投资经验和智慧,深度解读国内外对冲基金发展的最新趋势,推动对冲基金行业创新发展。

天马资产联合创始人兼执行董事刘红军

在本次年会上,天马资产联合创始人兼执行董事刘红军为我们带来了一份精彩以"人机融合:完成投资的快思与慢思"为主题的演讲。

以下为演讲全文:

谢谢大家。很高兴能够参加中国首届对冲基金研讨会。今天我要讲的话题是"人机一体化,快思慢思完成投资"。

介绍一下天马的背景。我们做对冲基金已经20年了。三年前,我们决定将主动投资的思维方式与机器学习相结合,转变成人与机器的投资逻辑。说到人工智能在投资中的应用,顾名思义,涉及三件事:一是智能,这是人脑的思维方式;另一个是人工的,即人工智能或机器学习;三是投资。

过去做主动投资其实比较简单。您只需要考虑如何投资。而现在如果用机器人(300024,股票)来做,对以上三件事肯定有一定的了解,所以这里的关键因素是对人的思维方式的认知和对投资本身的认知,完美解读机器学习是AI投资成功的关键。

以下分享的第一部分包括对人脑的理解、对机器学习的理解以及对投资的理解和应用。第二部分是三年多来的经验和问题,以及对未来研究方向的一些思考。

第一个认知是对人脑思维方式的认知。事实上,在目前的科学中,人类对人脑的了解还很少,也不是特别了解人的思维方式。根据诺贝尔奖得主康纳曼的人类思维系统理论,我们简单介绍一下:

第一个是爬行系统1。它依靠直觉,知识渊博,能够对手头的情况做出快速反应.但是这个系统也很容易推广,可以避免风险损失和乐观偏见导致错误决策。人类95%25左右的思维是系统1,系统1经常给系统2提出建议。

其次是SlowThinkingSystem2。靠逻辑,处理问题比较慢,但是综合评估并且可以解决系统中更复杂的问题。虽然这个系统不太容易出错,但它需要更多的脑力。人脑是一个非常懒惰的器官。只要是想多了,就会头疼,懒惰,不想思考。因此,走捷径的决定是做出的,也是犯了错误的。这种思维约占主动思维的5%25。

人类生存的延续主要基于系统思考1。如果一个人不能对某个事件做出快速反应,这个人的基因可能会逐渐消失。例如,如果火车来了,我们站在铁轨上,我们显然知道结果会是什么。然而,前几天有报道称,网红拿着相机,人和火车一起自拍。这个不能使用系统1的DNA从人类的延续中被删除。系统2是一种思考人类发展和进步的方式。

我们来看两个投资相关的问题。第一个问题:(见PPT)在这两张烛台图中,哪条上升曲线比较明显,哪条下降?

那位女士回答A,你的系统1效果很好,因为你一看到线程,马上就得出了这个结论。我们问了美女主持人的选择,主持人说没有意见。来分析一下她的思维过程一开始,她似乎想说A,但她的系统1立即向系统2发送了建议信号。如果系统1遇到困难,她经常会求助于系统2。所以在她想说答案的时候,系统一说"系统二,你自己判断吧",系统二看了下面的评论。这个问题来自MullerLayerLabs,看起来比较复杂。我不得不检查谷歌但必须回答两秒钟。所以系统2说:不能按时回答。系统1有避险功能,所以你干脆不回答,所以美女主持人会说没有意见。这可能是一个人类的思考过程。人脑的思维方式从2岁就存在了。长期研究表明,人类思考问题的能力从2岁到50岁并没有太大提高,但一些基本的常识可以增加。

第二个问题比较复杂,一点也不明显。有两个心理实验。有两个决定要完成,在第一个决定AB中要选择一件事。A可以拿到240元,B有25%25的几率拿到1000元,但是有75%25的几率拿到0元;第二个决定,C马上赔750元,D是75%25的几率25如果你赔1000元,有25%25的几率赔0元。让您选择决定一和二之一。

有人愿意尝试吗?实验表明,25人中有73%25的人会选择A和D,25人中有3%25的人会选择B和C。如果你自己计算,选择A和D有25%25的机会得到240元,75%25的机会输760元;选择B和C,25%2525得到250人,75%2525输750元,显然B和C更好。但是,人们通常很快就会启动系统1,因为人们讨厌风险,所以他们首先得到了240元。

人的思维在压力大的情况下是很容易犯错的,而且错误还在继续。为什么提到这两个案例?所以,我们需要拿一些看似简单但容易出错的东西,用系统2在没有压力的情况下慢慢固化这些东西,让它们用一定的算法去学习,让它有压力和累。在的情况下,您可以快速给出更正确的答案。而人们慢慢思考如何从逻辑上区分事物,让机器人做什么,让人们利用什么。这就是为什么我们必须首先认识到人脑,这是进行机器人投资的一个非常重要的因素。

我们来谈谈机器学习。机器学习可以分为监督学习和非监督学习,Supervisedl赚就是拿一些数据,利用对某个任务的具体理解和反应,通过机器学习下达指令,也就是中间的矩阵。因为你已经知道这件事,你可以给他一个答案,比如你认出你的脸,这个人是谁,那个人是谁,让他有足够的机会学习,最后得出结论,在以后99.5%2525都能认出这个人,没问题。

监督学习在投资中的应用大致可以分为分类和回归。前者在投资过程中非常重要。前者也可以是无监督学习或监督学习。例如,市场分为上升趋势、波动趋势或下降趋势。你也可以告诉市场,接下来的两三天,你可以对市场的涨跌做出预测。这里有两个大家经常听到的词:一个是大数据,一个是数据的多因素形成。一个复杂的机器人模型使用大数据和复杂的计算方法,最终得到了无所不能的圣杯,这似乎很容易听到。真的是这样吗?答案基本是否定的,因为大数据一定要重视,因为最怕的就是学习不相关的东西,因为数据是不相关的,噪音就越大。比如你要做一个预测,把很多不相关的数据放在一起,你必须找到一个关系,最后你可以找到某种形式的关系,但是只要边界条件改变,预测就会失效立即地。.

目前机器学习的条件比几年前成熟了很多。一是获取大量相关数据比以前容易多了;另一个是计算方法大家可以很容易的得到,谷歌提供了很多计算方法。计算成本越来越低,开源代码很多。因此,人类掌握了越来越多的工具来实现机器学习。

那么,因为所有可用的元素都在那里,机器学习将很快取代人类?我不认为它很远,甚至很远。这是因为机器学习本身不会对任务进行逻辑化和分类。人类领域知识仍然起着重要的指导作用。我们的工作是制定许多具有独立功能的模型,成为机器人制造中的一部分。人们可以根据自己的投资目标和逻辑,将零件整合到机器人策略中。而这些能够完成某些特定任务的要素在投资逻辑和目的上被组合成各种策略。

这里是股票投资的三要素:选股,时机和风险控制。无论机器人多么复杂或简单,都逃不过这些基本的投资因素。这三个要素可以分为不同的类别。比如选股可以有成长股和价值股;选股可以有寻底、趋势、高买策略;风险偏好可高可低,等等。按投资专长分类,让机器人学会完成每一个功能,人类用他们的投资逻辑来管理投资组合,创造出许多不同的投资经理。未来,很多固定投资策略的基金经理可能会逐渐被机器人取代。

总结上面提到的人脑思维方式、机器学习和投资逻辑。将这三样东西结合起来,才是更精准的路径,而不是形成一个黑匣子,或者将它们全部捏在一起,感觉那里有一个神的圣杯,如果你拿着这个圣杯,你将永远获胜。机器可以让特定的目标和功能被建模并不间断地快速执行你的计划,从而防止人们在当时做出反应。因为人们在这部分很容易出错。

通过避免复杂的事情,人们可以专注于哲学、逻辑、自我意识、洞察力和开拓新维度的复杂和开创性的工作。这样,管理者就不用早上9:30开市,盯着市场看到三点。拥有95%25的脑力,他们累了就没有时间去想其他的事情。如果把这件事拿走,你就可以慢慢做开创性的工作了。

这里我们引用我们对冲基金创始人保罗都铎琼斯关于机器人的话:没有人比机器更好;没有机器比有机器的人更好。人不能做机器;但没有机器能比人加机器做得更好。

我们来讨论一下我们经常遇到的一些问题。人工智能的兴起会简化投资还是使投资同质化?我们的结论是否定的。原因是:经过三年的探索,我们发现投资机器而不是投资人比投资人本身要困难得多。因为首先,机器人投资必须对人脑思维方式和机器学习有一定的了解;细化和量化自己的投资逻辑,区分哪些具体任务应该交给机器人,哪些任务不能交给机器人?第二件事是对机器学习有非常深入的了解;第三件事就是梳理你的投资逻辑,将其转化为机器能够理解和执行的流程。那么关于第一个问题问题,答案是否定的,投资更难。

第二个问题,机器人投资会统一吗?也不会。我以音乐的7个音符为例。7个音符很简单。为什么最后有这么多音乐?原因是写歌的节奏和风格不一样,投资远远超过音乐,所以不应该。

人类在投资行业的工作会被取代吗?我认为很大一部分工作量可能会被取代,但在某些部分人类工作的价值会显着增加。我也老了,希望和大家分享。如果这三年不改变,最后发现不行的时候会很痛苦。

目前机器学习的上限是多少?Bengio教授在深度学习、无人驾驶和人脸识别、实时语言翻译等方面做出了巨大贡献。他获得了今年的计算机图灵奖。获奖后,他发表了讲话,值得大家分享。他说:

除非深度学习能够超越模式识别,了解更多关于因果关系的信息,否则无法实现完全解密。它不会对真正的人工智能革命做出任何贡献。换句话说,深度学习需要开始了解事物的因果关系。

当我们在做定量模型或者AI模型的时候,可以进行很长时间的回测,模拟收益非常好。做一会还不错,但一会就不行了,一会就乱了。主要问题在哪里?正是在训练过程中发现了某些因素的相关性,但没有发现明确的因果关系。所以边界条件改变后,各因素之间的相关性会减弱。随着不同市场环境的演变,它变得无效。

假设我们要制作一个简短的自动驾驶智能模型:预测一辆高速汽车需要停下的距离。相关因素是什么?我们首先要知道初始速度。显然速度很快,停车距离一定比较长;汽车有没有刹车,制动力强不强,一定是有关系的;有时它会不刹车就停下来,因为有一个斜坡。如果刹车太强,它们会打滑。如果轮胎花纹不够,很容易刹车。车子有没有ABS,加上轮纹的深浅,阻力等因素。把这些相关因素的数据全部收集起来,放到不同的机器学习中,最后做出了一个非常复杂的模型。也可以在一定程度上做出预测。但是一旦边界条件发生变化,例如地面上有水或雪,以及地表条件不一致,其预测的准确性就会降低。其实初中的运动学早就告诉我们,负加速度是物体会减速停止的原因。有公式可以直接计算汽车需要停下的距离,不需要复杂的机器学习模型。人眼可以看到位移,也就是距离,但不能直接感知加速度。

这个例子的启示是,复杂的大数据和多因素模型可能会发现一些现象学关系,但它们往往掩盖了事物之间的物理意义和因果关系。就目前的机器学习而言,仍然无法将一个事物完全抽象为因果关系。真正的因果关系通常是简单的因素和简单的模型。因此,人们应该更多地关注因果关系的思考,或者在无法找到真正因果关系的情况下如何找到近似因素,使模型相对简单,具有物理意义,对边界条件具有较高的稳定性。此外,我们应该更加关注深度学习在因果关系算法上的进展。

最后一个问题是如何利用机器来进化自己的学习能力?认知神经科学(CognitiveNeuroscience)大量实验证明,能够正确理清因果关系是人类智能的根本优势。让机器从原始数据做自主深度学习、无监督学习、强化学习等,处理替代数据,增加数据的维度,让人们做进一步的比较,理解和梳理逻辑和物理关系,然后返回到所谓的监督学习,形成了人机交互的学习过程。比如AlphaGo1和2,监督学习和无监督学习的大体思路,AlphaGO2。

在投资领域,可以查看现有原始数据K线图的月线、日线、分钟线。事实上,它只是在看一件事。它不会增加你的维度,它只是一个观察。窗口不同,尺寸不变;如果通过傅里叶变换将烛台图的时间序列转化为频率序列,则是一个新的维度,也可能具有新的物理意义。比如一袋糖和一袋白粉放在一起,肉眼无法从颜色维度上区分,从气味维度上也许可以定性区分,但只要放在一个质量计,它会立即从物体的质量密度中知道。不管是糖还是哪个包装是白色的粉末,知道它的纯度,这是对一种物质的不同维度的研究。以刚才汽车刹车为例。在数学中,负加速度是距离对时间的二阶导数。这不是一个有观测距离的物理量,所以增加了一个新的维度。

最后选择了天马董事长康晓阳先生朋友圈的五句话,非常符合我们今天的主题和我们在做的事情:

1.投资是一生的修行,十年年学选股,学20年选时间。了解什么是风险控制需要30年。

第二,投资的基本逻辑是怀疑,不是信任。这是系统一。

3.独立思考是知识分子和投资者的核心素质和技能;

4.学习别人的优势不是产品创新。真正的创新必须是革命性的;多维度、多层次慢慢思考,鼓励系统化思维。

5.投资是一道一道道的选择题。既然有选择,就必须有标准,既然有标准,就必须有底线。既然有底线,就一定有不想做的事,不管这种不情愿是基于道德良心,还是幸福与否,有底线的生活就是健康的生活。

前4场演讲都有详细的叙述。还有最后一点,机器学习必须模拟人类的道德和良知,幸福,可能需要很长时间才能实现,谢谢!

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