人工智能到底能不能預測股市
近日，研發Alphago的AlphaBeta旗下的DeepMind團隊近期發表論文，公開其研發的人工智能交易系統AlphaStock已經在中國A股市場潛伏交易三十六個月，在經過不斷的自我學習自我進化後，最終淨值虧損呈現不斷擴大的趨勢，且淨值波動區間和換手率也呈現飆升趨勢。該團隊最終決定暫停該領域的研究，將重新審視研究框架。可謂全球最強人工智能鎩羽而歸，揮淚出局。
此前有媒體分析，人工智能在資本市場中的應用前景十分廣闊。對於 AlphaStock 來說，無論是K線均線趨勢線、量價關係換手率，還是財報消息基本面、誘多假摔找頂底，都不算個事。這麼多小散戶做不好、甚至做不了的事，AlphaStock 都能幫你分分鐘搞定，好不好？簡直就是“散戶情人”！
為什麼股票漲跌不易準確預測?
股市的價格變化，事實就是一個隨時間變化的序列。Price=Market(t)只要把這個函數寫出來就可以預測股價了。這個函數是什麼樣子的? 我們可以嘗試用N個模型(線性，非線性, 概率)來進行逼近。如果股價的變化是符合這幾個模型的，那麼在有足夠多的訓練數據的情況下，股價將被模擬出來。但是事實是，在嘗試過許多許多模型的情況下，這些模型幾乎沒能預測股價的變化，有的模型只能在特定的區間能做一些不是精準的預測。
影響股票漲跌的因素有很多，例如：國際政治及經濟環境、政策的利空利多、大盤環境的好壞、主力資金的進出、個股基本面的重大變化、個股的歷史走勢的漲跌情況、個股所屬板塊整體的漲跌情況等等。這些因素到底有多少? 它們之間會如何影響，這才是問題的關鍵。在某些穩定的情況下，我們是可以做大概的預測的，但是有很多時候，會不準確，這是因為，你的模型 永遠不可能把所有的 因素都考慮進來。而且你也不會知道 還會有什麼因素會影響股價的波動。一個因素與一個因素之間的互相影響是 很可能被預測出來的，但是 假如它們之間產生了相互的影響，這時候整個系統就變得幾乎不可預測了。
股市是一個有反饋的非線性系統，而股票的漲跌現象是一種混沌現象。混沌現象是一個目前仍不可預測的東西。例如，奶牛身上的花紋形狀，天氣的變化，心跳的波形，人腦的運行，海灘上亂石的現狀等等都屬於混沌現象，我們能略知其一二，卻永遠無法精確地預測。
預測A股比歐美證券市場更難
圍棋有確定的規則，時間下的長，自然會有成功經驗。但是目前A股市場並沒有歐美市場那樣健全，這個不健全首先是制度上的。很多人都說中國的股市是政策市，領導的一句話，一個政策的調整就有可能引起股市非理性的暴漲或暴跌，比如之前的熔斷政策和最近的證監會主席的表態對股市的非理性的影響。像熔斷政策，本身出臺是為了保護股市，但是卻意外的起到了反的效果。
另外，目前中的A股市場的玩家並不是遵循價值投資的理念，更多都是在“炒”股，在投機。在這種情況下，A股也往往會出現非理性的波動。比如一些沒有業績也沒有前景的垃圾股票，僅憑一個故事就被炒上了天。
另外還有一點需要指出的是，中國的A股實行的是T+1的交易機制（歐美是T+0），即在買入股票的當天是不能賣出的。所以，這也使得人工智能在買入之後難以及時的調整策略。如果當天晚間出現了政策變化、或者買入的股票突然出現了負面，可能第二天也免不了挨套。
預測股價是一點希望都沒有了呢?
隨著科技愈來愈先進，已經可以通過機器人完成更有深度的研究。以美國金融數據分析服務公司Kensho為例，其獲得高盛、Google與CNBC的投資，研發針對專業投資者的資訊分析平臺，研發了一種針對專業投資者的大規模數據處理分析平臺。Kensho公司將其數據分析工具取名為Warren（與股神畢非德的名字相同），試圖打造成金融業的Siri。Warren可以快速回答接近一億個對股價造成影響的問題，並編制詳細分析報告，大幅提高測試交易策略（back-testing）的效率。
去年10月18日，EquBot LLC、ETF Managers Group共同推出了全球第一隻應用人工智能、機器學習進行投資的ETF：AI Powered Equity ETF（AIEQ.US）。這隻代碼為AIEQ的基金是一隻依據EquBot獨門算法所打造出來的主動式ETF，利用IBM Watson的認知和大數據處理能力去分析美國境內的投資機會。到目前為止，它的表現跑贏了標普500指數。
目前，全球最賺錢的對沖基金及投行都在爭奪電腦程式專家，開發電腦操盤手。全球最大對沖基金Bridgewater正籌組一個人工智能團隊，負責設計tradingalgorithms，用作預測金融行情，如今利用此法進行投資決策的已漸成主流。Bridgewater四年前已從IBM人工智能部門挖角，研究自家炒股程式。對沖基金Two Sigma及英仕曼AHL以至投行貝萊德（BlackRock）近年也積極向矽谷招兵買馬。
天使投資人、互聯網專家郭濤表示，目前人工智能還處在傳統的弱人工智能階段，必須高度依賴人類對實際問題的建模，現在的水平是無法精準預測股票的漲跌，現在比較靠譜的方法是採用人機合作的方法。機器擅長進行計算，而不擅長的部分靠人類補充，也就是說人工智能只要負責某些因素之前的預測就好，這些數據一定是具有穩定性，可以量化、大概率等特點。未來隨著人工智能相關技術的發展，如量子計算技術等，強人工智能預測股票漲跌的準確性有望達到70%-80%，也就是跟目前的天氣預報的準確性差不多。
總體來說，影響股市漲跌的因素非常多，若想實現精準的預測股市幾乎是不可能，只是現在的技術是這樣的。如果你是想盈利的話，理論上高於51%的準確率就可以了。但是需要注意的是，既然普通股民都能用人工智能來炒股，那麼莊家、機構、大戶同樣也可以（他們都是要通過把股票高價賣給散戶、或者讓散戶割肉來賺錢），當整個市場的多數參與者都在用人工智能的時候，恐怕此時人工智能也將會在這個市場失去作用。
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