人工智能到底能不能预测股市
近日，研发Alphago的AlphaBeta旗下的DeepMind团队近期发表论文，公开其研发的人工智能交易系统AlphaStock已经在中国A股市场潜伏交易三十六个月，在经过不断的自我学习自我进化后，最终净值亏损呈现不断扩大的趋势，且净值波动区间和换手率也呈现飙升趋势。该团队最终决定暂停该领域的研究，将重新审视研究框架。可谓全球最强人工智能铩羽而归，挥泪出局。
此前有媒体分析，人工智能在资本市场中的应用前景十分广阔。对于 AlphaStock 来说，无论是K线均线趋势线、量价关系换手率，还是财报消息基本面、诱多假摔找顶底，都不算个事。这么多小散户做不好、甚至做不了的事，AlphaStock 都能帮你分分钟搞定，好不好？简直就是“散户情人”！
为什么股票涨跌不易准确预测?
股市的价格变化，事实就是一个随时间变化的序列。Price=Market(t)只要把这个函数写出来就可以预测股价了。这个函数是什么样子的? 我们可以尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近。如果股价的变化是符合这几个模型的，那么在有足够多的训练数据的情况下，股价将被模拟出来。但是事实是，在尝试过许多许多模型的情况下，这些模型几乎没能预测股价的变化，有的模型只能在特定的区间能做一些不是精准的预测。
影响股票涨跌的因素有很多，例如：国际政治及经济环境、政策的利空利多、大盘环境的好坏、主力资金的进出、个股基本面的重大变化、个股的历史走势的涨跌情况、个股所属板块整体的涨跌情况等等。这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候，会不准确，这是因为，你的模型 永远不可能把所有的 因素都考虑进来。而且你也不会知道 还会有什么因素会影响股价的波动。一个因素与一个因素之间的互相影响是 很可能被预测出来的，但是 假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。
股市是一个有反馈的非线性系统，而股票的涨跌现象是一种混沌现象。混沌现象是一个目前仍不可预测的东西。例如，奶牛身上的花纹形状，天气的变化，心跳的波形，人脑的运行，海滩上乱石的现状等等都属于混沌现象，我们能略知其一二，却永远无法精确地预测。
预测A股比欧美证券市场更难
围棋有确定的规则，时间下的长，自然会有成功经验。但是目前A股市场并没有欧美市场那样健全，这个不健全首先是制度上的。很多人都说中国的股市是政策市，领导的一句话，一个政策的调整就有可能引起股市非理性的暴涨或暴跌，比如之前的熔断政策和最近的证监会主席的表态对股市的非理性的影响。像熔断政策，本身出台是为了保护股市，但是却意外的起到了反的效果。
另外，目前中的A股市场的玩家并不是遵循价值投资的理念，更多都是在“炒”股，在投机。在这种情况下，A股也往往会出现非理性的波动。比如一些没有业绩也没有前景的垃圾股票，仅凭一个故事就被炒上了天。
另外还有一点需要指出的是，中国的A股实行的是T+1的交易机制（欧美是T+0），即在买入股票的当天是不能卖出的。所以，这也使得人工智能在买入之后难以及时的调整策略。如果当天晚间出现了政策变化、或者买入的股票突然出现了负面，可能第二天也免不了挨套。
预测股价是一点希望都没有了呢?
随着科技愈来愈先进，已经可以通过机器人完成更有深度的研究。以美国金融数据分析服务公司Kensho为例，其获得高盛、Google与CNBC的投资，研发针对专业投资者的资讯分析平台，研发了一种针对专业投资者的大规模数据处理分析平台。Kensho公司将其数据分析工具取名为Warren（与股神毕非德的名字相同），试图打造成金融业的Siri。Warren可以快速回答接近一亿个对股价造成影响的问题，并编制详细分析报告，大幅提高测试交易策略（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只应用人工智能、机器学习进行投资的ETF：AI Powered Equity ETF（AIEQ.US）。这只代码为AIEQ的基金是一只依据EquBot独门算法所打造出来的主动式ETF，利用IBM Watson的认知和大数据处理能力去分析美国境内的投资机会。到目前为止，它的表现跑赢了标普500指数。
目前，全球最赚钱的对冲基金及投行都在争夺电脑程式专家，开发电脑操盘手。全球最大对冲基金Bridgewater正筹组一个人工智能团队，负责设计tradingalgorithms，用作预测金融行情，如今利用此法进行投资决策的已渐成主流。Bridgewater四年前已从IBM人工智能部门挖角，研究自家炒股程式。对冲基金Two Sigma及英仕曼AHL以至投行贝莱德（BlackRock）近年也积极向矽谷招兵买马。
天使投资人、互联网专家郭涛表示，目前人工智能还处在传统的弱人工智能阶段，必须高度依赖人类对实际问题的建模，现在的水平是无法精准预测股票的涨跌，现在比较靠谱的方法是采用人机合作的方法。机器擅长进行计算，而不擅长的部分靠人类补充，也就是说人工智能只要负责某些因素之前的预测就好，这些数据一定是具有稳定性，可以量化、大概率等特点。未来随着人工智能相关技术的发展，如量子计算技术等，强人工智能预测股票涨跌的准确性有望达到70%-80%，也就是跟目前的天气预报的准确性差不多。
总体来说，影响股市涨跌的因素非常多，若想实现精准的预测股市几乎是不可能，只是现在的技术是这样的。如果你是想盈利的话，理论上高于51%的准确率就可以了。但是需要注意的是，既然普通股民都能用人工智能来炒股，那么庄家、机构、大户同样也可以（他们都是要通过把股票高价卖给散户、或者让散户割肉来赚钱），当整个市场的多数参与者都在用人工智能的时候，恐怕此时人工智能也将会在这个市场失去作用。