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英特爾|量化簡史（從公式到人工智能）( 二 )

英特爾GPU


只要投資家的投資邏輯是穩定的、可復述的 ， 那么他表達出來的這個投資模型 ， 就是量化 。

不管是否接入計算機 ， 哪怕他只是一遍一遍的用人腦去投資 ， 也是一種量化 。
為什么要把這種思維模式定義為量化？
是因為新的量化4.0時代來了：人工智能 。
五、量化4.0 ， 人工智能
曾經有傳言 ， 阿爾法狗跑到A股來搞量化 ， 然后虧損退出 。
事實上這是一個謠言 ， 一方面 ， 阿爾法狗并沒有來A股；另一方面 ， 基于阿爾法狗類似邏輯的神經網絡人工智能 ， 正在美股大放異彩 。
如果說1.0-3.0都是模擬、復制人的投資策略的話 ， 那么4.0就是另外一種玩法了：超越人腦 ， 獨立思考 。
以阿爾法狗下圍棋為例 ， 當它大殺四方擊敗所有人類包括圍棋天才柯潔的時候 ， 柯潔說了一句：我感到渾身都在顫抖 ， 真的 ， 寒冷地顫抖 。 我再也控制不住情緒 ， 趕緊沖出對局室 ， 找到一個無人的角落里哭了起來 。 因為即將到來的3:0 ， 這樣的結局對我來說實在是太絕望了 。
為什么會這樣？

因為后期的阿爾法狗 ， 已經不再采用人類的下圍棋思路 。
這是神經網絡機器學習的奇妙之處 ， 你只需要告訴它目標 ， 它可以自主學習 。 依賴世界上最強的算力 ， 它可以在最短的時間復盤人類歷史上所有記錄的炒股邏輯 ， 然后自主學習 。
我再舉個栗子 ， 現在有一種新興的職業 ， 叫人工智能訓練師 。
比如 ， 訓練師告訴AI ， 這是人臉 ， 那也是人臉 ， 這一個不是 。
慢慢人工智能開始自主學習 ， 然后自己開始學會了畫人臉 。
比如下圖的左側 ， 是人描繪的風景 ， 右圖是人工智能根據“自己”的理解“畫”出來的圖 。

事實上 ， 即便是沒有輸入 ， 人工智能也能夠通過自主學習畫出“想”要表達的畫面 。

（清華人工智能團隊2018年作品 ， 人工智能自主繪畫）
我想表達的是什么？
每個炒股高手的每一次點擊、買入、賣出的操作 ， 如果被人工智能記錄了 ， 然后再基于此去自主學習 ， 把所有股民都當做人工智能訓練師 ， 最終實現的量化交易 ， 會是怎樣？

舉個例子吧：
有數億用戶的同花順 。
同花順在智能語音、自然語言處理等技術應用研發取得較大突破 ， 在語音識別領域發表的兩篇論文 ， 被國際語音處理頂級會議INTERSPEECH 2020收錄；
閱讀理解團隊參加機器閱讀理解全球權威比賽SQuAD2.0獲得總排名第三 ， 單模型第一的成績；
自然語言處理團隊參加全球對話系統技術領域頂級賽事DSTC9 ， 獲得跨語言對話狀態跟蹤任務第一名 。
有意思的是 ， SQuAD2.0這個比賽 ， 科大訊飛、阿里達摩院、谷歌和微軟亞洲研究院等知名機構都參加了 ， 一家互聯網證券公司拿了前三和單項第一 ， 你能想象其背后的野心嗎？
再給大家看看同花順發布在年報里的項目：

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