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散戶末日?人工智慧在對沖基金的崛起

Posted: 06 Feb 2016 05:23 AM PST

2016-02-06 21.14.26(photo by 路透社)

文章來自 Wired《The Rise of the Artificially Intelligent Hedge Fund》,由 TECH2IPO 翻譯

上週, Ben Goertzel 和他的創業公司 Aidyia 將他們管理的對沖基金裡的所有股票交易完全交給了人工智慧(AI)來進行交易,期間沒有任何人類干預行為。作為 AI 界的領軍人物和首席科學家, Goertzel 如是說,「如果我們都死了,人工智慧還是會照常交易。」

他說的都是真的。 Goertzel 和其他同事一起開發了這個系統,以後還會根據情況來對系統進行維護升級。他們所創造的這個交易系統可以發現並自己進行股票交易,整個系統涉及多種類型的人工智慧,其中還包括一種能夠「基因進化」的人工智慧以及一種邏輯概率人工智慧。每一天,在分析完所有的股票價格、交易量、宏觀數據、上市公司帳目之後,所有的 AI 引擎會「聚在一起」做市場預測,然後「投票選出」最佳的市場決策。

如果我們都死了,人工智慧還是會照常交易。

儘管 Aidyia 的總部位於香港,這個人工智慧交易系統的交易卻全部發生在美國的證券市場上。 Goertzel 表示,在這個系統上線的第一天,對沖基金就獲得了 2% 的回報(他並沒有透露基金池的規模)。 2% ,看上去並不是特別驚人,而且也有可能只是正常的股市波動罷了。但是這卻反映出了金融界的重大轉變。美國舊金山創業公司 Sentient Technologies 去年拿到了風投 1.43 億美元的投資,用的也是和 Aidyia 相似的自動交易系統。同樣,國外的 Two Sigma 和 Renaissance Technologies 等依靠數據來進行投資的基金最近也宣稱開始依賴人工智慧做出投資決定。根據媒體報導, Bridgewater 合夥人和 Point72 資產管理也開始轉向人工智慧自動交易方向。

自動進步

對沖基金依賴電腦輔助交易的歷史由來已久。根據 Preqin 的市場研究報告,大約有 1360 家對沖基金的大部分交易都是在電腦模型的幫助下完成的,這些基金佔所有對沖基金的 9% 左右,這些基金管理著約 1970 億美元的基金。不過,電腦模型需要數據科學家的介入,使用電腦來建立一個大型的統計模型。這些模型相當複雜,但是相對來說是靜態的模型。隨著市場變化和時間推進,過去可用的模型到了現在可能就不再那麼精準了。在 Preqin 的研究中,典型的系統化基金的收益並沒有比人工操作的基金效益好。

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最近幾年,此類基金開始移向真正的「機器學習」,這樣人工智慧系統就可以以更快的速度來研究更大量的數據,並且通過數據分析來自我提高。紐約一家名為 Rebellion Research 的研究機構就使用了一種名為「貝葉斯網路」的機器學習系統,用大量的電腦來預測市場趨勢,尋找準確的交易時機。當然,其他人工智慧基金公司的 AI 也是在幾百台甚至幾千台電腦上運行的。其中需要注意的是,他們所使用的技術中包括一種名為「進化計算(evolutionary computation)」的技術。進化計算的想法來自於基因進化和深度學習,它可以用來識別圖像、識別文字以及完成一些任務,Google 和微軟等公司都已經使用了這一技術。

人們之所以如此看中這一技術,是因為計劃計算能夠自動發現市場中的波動,然後根據波動進行自動調整,解決了以往電腦模型無法克服的問題。作者 Ben Carlson 表示,「這一技術可以預見事情發生。」Ben 過去十年一直在管理一家留本基金。

討論這種類型的基金時,不應再扯到「高頻交易」之類的術語。它無法用於短期交易或者說是那種收到消息就立刻進行交易的行為。人工智慧對沖基金適合進行長期投資,比如按小時計算、按天計算、按週計算甚至是按月​​計算的投資策略。更重要的是,決策的選擇完全取決於電腦。

進化的智慧

儘管 Sentient 還未公開露面募資,CEO Antoine Blondeau 表示從去年開始就已經開始操作私人投資者的資金。根據彭博社的報導, Sentient 在於摩根大通的 AI 交易部門合作,但是 Blondeau 對於合作夥伴的消息拒絕評論。他說,基金的運作全部依靠人工智慧。

以前的想法,現在終於實現了,股票交易真的不需要人來干預了。

「我們的系統可以讓基金自動調整風險等級。」說這句話的是 Sentient 公司的首席科學館 Babak Hodjat,他過去開發的技術被蘋果收購,現在變成 iPhone 上的 Siri。系統運行完全不需要人的幫助。 「系統自動給出策略,然後給我們命令。它會顯示:『現在情況為 A,使用 B 策略進行交易。』此外還會告訴我們何時退出,降低曝光量等一系列內容。」

Hodjat 還說,系統會從數據中心、網吧、遊戲伺服器等地幾百萬個處理器中抓取閒置的計算能力來進行計算。它的軟體引擎也是基於進化計算的,與 Aidyia 系統裡的技術有些相似。

簡單來說,系統創造了大量、隨機的虛擬股票交易員,測試他們在歷史股票數據上的表現。然後選出最好的「交易員」,利用「他們」的「基因」來創造出一個最好的「交易員」。然後再在最好的交易員上重複這一過程…… 最後,系統返回一個能夠成功進行自我操作的交易員。 Blondeau 說,「經過幾千次的基因改造,萬億次的競爭與淘汰,最後,就可以獲得一批聰明的交易員來幫基金進行交易。」

深度投資

現在這個系統用上了進化計算, Hodjat 也看到了深度學習算法的新希望。深度學習的演算法已經可以用來深度識別圖像,識別問題,以自然地方式來理解人類語言。深度學習可以找出圖片中的一隻小貓,那他也能發現股票交易中的一些特點,然後用來賺錢。

Goertzel 卻對此持反對意見。他反對的一部分原因是因為深度學習算法現在已經非常普遍。 「如果每個人都是用它的話,那預測就不叫預測了。所以必須另找一條特殊的出路。」他還指出,儘管深度學習可以用來分析具備特殊特徵的數據,比如圖片、文字等,但這些特性並不會在金融市場中出現。所以,就算用在了股票市場上,也不會有多少作用,而且所有人都用深度學習的話,都能發現這樣的特徵,那誰也不能用它來賺到錢。

對於 Hodjat 來說,目前的任務就是改善當今的深度學習技術。其中就包括了為其應用「進化計算」技術。正如他解釋道,可以使用進化計算來設計一個更好的深度學習算法,這又叫「神經進化」。 Hodjat 說,「既可以進化算法中某些變量的權重,也可以進化算法本身。」微軟和其他公司已經開始通過自然選擇的方法來進化深度學習系統,只是他們不叫「進化計算」罷了。

為 AI 定價

不管使用說明方法,還是有人會質疑人工智慧能在華爾街戰勝那些商業精英嗎?如果一家基金使用人工智慧技術取得了成功,那麼就會出現其他基金複製這一技術然後取得成功的風險。如果大部分基金都用人工智慧,那麼市場就亂了。 Ben 說,「 AI 能處理這種情況嗎?我表示懷疑。如果有人找到了成功的秘訣,不僅基金能夠大賺一筆,投資人也會蜂擁而至。在一個只想著套利的市場上發現規律,真的非常難。」

Goertzel 早就看到了風險。所以, Aidyia 不僅用上了進化計算,也用了大量其他的技術​​。如果其他公司也想複製他們的成功,也必須學會其他技術。以前的想法,現在終於實現了,股票交易真的不需要人來干預了。

「在商界取得成功,不僅需要天賦過人,而且過人之處要與眾不同。」

 

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好友人數

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開發一款 APP 遠比你們想像中難得多!

Posted: 06 Feb 2016 04:33 AM PST

3394039886_e8aaf04e04_b(photo by flipd_msm)

本文來源:Medium《Launching an app takes more work than most people assume TECH2IPO 翻譯

一年的時間, Flipd 從僅僅一個想法蛻變成一款成功發布的產品,進而成為很多人真正在用的工作。我是說是真人喔! 100 天之前, Flipd 上線,作為開發者,我們沒有想到它會在這麼短的時間裡獲得如此多的關注以及如此正面的回應。

儘管這個產品來自於我們的靈光乍現,但是似乎很多人就憑著這一點,覺得這個產品的成功與流行完全是依賴於創意想法本身,實施過程並不需要費甚麼勁兒,這些人包括了我的朋友、家人、甚至還有一名孵化器的顧問,一些人覺得似乎一款App 從想法到落地,只需要一個小時或者一天的工作。

然而事實並不是這樣。

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為了生存,我在一家餐廳打著零工,我們都知道新創公司早期是不賺錢的。我必須在賺錢和創業之間取得平衡,也就是說:盡可能達到兼職最低的工作時間,賺取的工資剛好能夠我生活下去,剩下來的所有時間我都會將其投入到 Flipd 的開發上,一份短時間來看不產生任何收入的工作上。

很多人在問我最近怎麼樣的時候,我都會說很忙,他們都表示不理解,問道:「你是在輪很多班次打著很多零工嗎?」他們似乎下意識覺得開發 App 真的靠的只是靈光乍現,再加上一點好運氣。這樣的誤解一直都有,而我也表示理解,並不會覺得被冒犯,但是在這裡我確實要澄清一件事: App 的開發要比絕大多數人想像中的複雜的多,而我一路走過來也是非常非常辛苦。

跟一個小團隊共事,手邊是最有限的資源,這一切都是讓工作的進展變得極其困難。

如果有個人跑過來跟我說:他們要把所有事情全部包攬下來,什麼產品研究調查、設計、開發、最後幫助它推向市場,全部都靠他們自己來做。我會說他們瘋了。也許曾經確實有人這麼做過,然後大家就走進了誤區,覺得這一連串的工作完全靠一個人就能辦得到,無論是開發一款 App、建造一個網站又或者搭建一個部落格。我的團隊一共有三個人,其中一些人還丈二​​和尚摸不到頭腦,等著我給他們安排角色。

現實情況是這樣的:我和我的聯合創始人每一個至少扮演了 5 種不同的角色。這些角色是在我們評估後,確定我們的表現會比其他人做更加出色,但出色只是相比較而言,我們在這些工作中可不是專家老手。在這個前提下,我們每一天的工作時間都非常長,進度非常慢,如果是一個待遇給到位,足夠熟練的行家來做絕對花不了那麼多時間。但這就是擁有有限資源的新創公司所需要面對的現實,每一個團隊成員都是全能手,有時候不得不臨時提槍上馬,去扮演一些自己從來都想不到的角色,這其中包括了自我激勵,自我學習,不斷的試錯,然後個人在這個團隊中經受極大的挑戰以及成長。我們當然也可以去選擇把一些工作外包出去,但是這樣一來很快團隊就沒錢了。所以我們寧願多花點兒時間,多省一點錢,盡可能的學習新的技能,第一天學到第二天就用在了工作上。

如果一款 App 沒有人知道,那麼新聞媒體機構是不會把目光投向它。

儘管我們的創業故事和產品被 CBC 、 BetaKit 以及 BlogTO 等媒體所報導,但是這些都是市場上有了一些名氣之後的事情。我個人全權負責打理產品的公共關係,之前所談到的這幾家新聞媒體機構就曾是我不斷說服爭取的對象。我每個星期都要看大量的文章,從字裡行間中查找任何能跟我們產品有關的信息,然後仔細地撰寫每一封電子郵件,在每一次石沉大海之後仍然期望下一封發出的郵件能夠引起科技行業新聞編輯的興趣與註意。大家看到的是我們被媒體報導的那麼一兩次,然而在此之前我們被無數的媒體機構拒絕過。

除了費盡心機的博取媒體的注意之外,我們還意識到不斷進行版本更新,完善產品也會被一些媒體注意到。我們一開始發布的版本跟完美一點兒邊都沾不上,還有一些用戶在底下的留言區直言不諱地這麼說道。意識到這一切之後,我們馬不停蹄地不斷推出後續更新版本,尤其是在設計以及用戶交互界面上面做了非常大的改進,也正是因為如此,我們才得到了一些媒體的關注和報導,而這又是需要花費時間、精力以及耐心的。

我還記得,另外一家新創公司的創始人看到媒體報導了我的產品,感到非常吃驚,其中夾雜著羨慕與嫉妒。甚至我的家人,還有我公司內部的成員都覺得這簡直是撞大運,他們完全沒有意識到之前我花了多少的口舌去說服爭取他們。這其中有很多沮喪,但是沒有人能夠體會到這一切。

不斷地提升用戶人數,並且維持好它,這是一項全職工作。

當下很多人氣非常高的 APP 在如何保持流行度上一直幹的不錯,它們是極容易致癮的遊戲,已經帶有強迫症的照片分享以及不斷下拉滑動的內容瀏覽,這些都是有趣的,甚至都是下意識形成的,每一個人都在用它們。而 Flipd 是一款全新的 APP,它要為了挽救所剩無幾的那一點人性而走到這些分散注意力的 APP 的反面。你覺得這是很容易做到的事情嗎?

一家新創公司也許能夠打造出來非常有用的產品,但是要將這種產品的價值傳達到潛在的用戶那裡,這就需要一個團隊來完成了。

將所有優秀的內容進行整合,放到我們的部落格以及產品網站上,管理若干個社群帳戶,開發出一套行之有效的行銷推廣戰略,所有這些步驟都是為了獲取新用戶,而這些方法是需要放在一定時間中逐漸完善起來的。一旦我們獲得了一名新用戶,我們該如何保留他,讓他持續不斷地回到這裡?這是我們不斷詢問自己,花了大量時間思考的問題,有些時候我們分析用戶在 APP 使用過程中是依循怎樣的路徑進行瀏覽的,然後再針對用戶留存戰略進行腦力激盪。

一方面你要提升用戶基數,一方面你要分出一些精力來提升用戶留存率,有些時候最忠實的用戶有可能都因為我的疏忽大意而得不到妥善的服務。

沒有什麼產品是一夜走紅的

這就是重點,本文要說的全部。你看現在 Youtube 上面的當紅明星,他們在成名之前,自己的作品實現了病毒性傳播效果之前,他們發布了上百部影片上去卻無人問津。

絕妙的想法固然能吸引人們好奇的目光,但是我們更應該看到執行中創業者的付出。

 

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