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深度学习人工智能AI技术量化交易的陷阱

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发表于 2024-3-12 20:49:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
深度学习人工智能AI技术量化交易的陷阱,无法预测失效条件的黑箱是致命缺陷,用滑动窗口内有限样本预测市场精神病的行为是很难实现的,VNPY原创深度学习人工智能AI技术能用于量化交易吗?

答案是很难 。
即使不考虑底层的方法,AI的上层模型一般都是针对图像、声音设计的,直接套用在交易上显然存在着很多未知问题,毕竟图像这种确定的东西与交易的模糊性根本不可同日语。
量化交易公司的高管们已警告称“虽然他们的算法程序在筛选虚假新闻报道和社交媒体帖子方面已变得更加熟练,但AI生成的错误信息可能是一个新领域。”
对冲基金Florin Court Capital的创始人Doug Greenig表示,“可以肯定的是,人工智能为信息环境中的各种恶作剧打开了大门,而信息环境正变得越来越难以管理。”
AI算法在量化领域更具体的缺陷是:因为用滑动窗口内有限样本预测市场精神病的行为是不可能的,同时人工智能是一个黑箱,无法知晓内在逻辑,也就意味着无法人工判断何时失效的问题。
其实对任何量化交易而言,判断其失效条件应是必须具备的功能。
而深度学习人工智能AI技术的黑箱里的过拟合却阻碍了这个功能的实现。
鼓吹人工智能用于量化交易的目的,大部分情况下要么是为了卖课,要么是为了募集资金营造的一种概念,
让对这个卖点最愿意接受的是非金融行业科班出身的买课人士和投资方。
就好比有人告诉你:“用这只画笔能画出蒙娜丽莎的微笑。”
这话没错,可是你却画不出。
鼓吹人工智能用于量化交易的培训者,自己收的是培训费,而非从交易市场赚钱,就证明了他自己也未实现,至少我们应该去私募排排网上看看他有无实战业绩。
一个自己拿着画笔都画不出蒙娜丽莎的微笑的人,却来告知你用这只笔可以画出名画。
如果你只是要一张蒙娜丽莎的画像,可以用更简单的方式,比如用相机拍照,打印,为什么舍近求远用更加难以实现的方式呢?
其实最致命的问题是,人工智能无法解决滑动窗口内的样本数和过拟合之间的矛盾,从而更容易陷入过拟合的陷阱。
我们时常可以看到一些鼓吹AI量化交易秘术的人自己也得靠课挣钱,这就是客观现实!


VNPY原创
行业常见关键词 :Qlib、VNPY、量化交易、人工智能 、AI投研流程 、Workflow、TopkDropoutStrategy、EnhancedIndexingStrategy、TwapStrategy、SBBStrategyEMA、FileOrderStrategy

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