AlphaGo不可能在股市百戰百勝

和廣

人工智能在2016年最輝煌的戰績，就是AlphaGo（阿爾法圍棋）戰勝李世石，又在2017年初化名Master連勝中國選手60局，宣告人工智能在圍棋領域無可戰勝的地位。2017年元旦剛過，加拿大阿爾伯塔大學發布了關于撲克 AI 的論文，表示他們的 DeepStack 是世界上第一個在“一對一無限注德州撲克”上擊敗了職業撲克玩家的電腦程序。等等諸如此類消息開始讓一部分人嘗試使用人工智能做股市投資，也的確有對沖基金公司實際運作了。

那未來是不是基金經理和交易員就沒有用武之地了，大量人工智能的運用將改變股市的交易模式和策略。我覺得，人工智能作為一種投資方法和途徑，的確可以投資股市，并且獲得一種風險和收益相對可預期的模式。但是人工智能的“股市狗”不可能百戰百勝，甚至有可能導致某個公司傾家蕩產。

人工智能首先讓我想起了長期資本（LTCM）的故事。套利之父、債券之王、諾貝爾獎獲得者一群精英的夢幻組合，于1994年創立了美國長期資本管理公司，主要活躍于國際債券和外匯市場，利用私人客戶的巨額投資和金融機構的大量貸款，專門從事金融市場炒作。它與量子基金、老虎基金、歐米伽基金一起被稱為國際四大對沖基金，一度取得驕人業績。它以“不同市場證券間不合理價差生滅自然性”為基礎，制定了“通過電腦精密計算，發現不正常市場價格差，資金杠桿放大，入市圖利”的投資策略。最后因為俄羅斯金融風暴、公債違約導致公司幾乎瀕臨破產。有人分析，它的問題出在歷史數據統計的模型不能代替未來方向。實際上，我覺得，從更高層面來說，這是一種對社會現象能否進行數理分析的根本哲學問題。

社會現象能否用公式去窮盡各種因子，從而成功推測出未來的方向？簡單說，遵循數理邏輯的人認為可以，而認為社會現象中的研究者無法做到數理現象的純粹觀測者來研究，因此無法得到答案。德州撲克非常像股市二級市場，不同位置、不同對手風格、不同籌碼量都會導致同樣牌面不同的決策。另外，運氣成分占很大比重。

所以，在圍棋、在德州撲克1對1比賽，人工智能都可以取得優勢，因為它不受感情支配，失誤可能性很小。但是別忘記，股市就像是千萬、億人在同時投資（玩牌），人工智能很難全部都戰勝。

從另外一個角度，如果人工智能和人工智能比賽呢，讓AlphaGo和自己下棋，是下出更精彩的棋局，還是極其無聊的結果，肯定勝負分出吧。是Go1勝得多，還是Go2勝得多？同樣，股市里面如果充斥著人工智能的“投資大師”，那聰明的人類投資者就耐心等待，先看這些人工智能自己對打的結果如何好了。這個就是經濟學一個基本道理——“合成謬誤”，對一個人有利的，放諸所有人，就沒有利益可圖了。所以說，人工智能不可能在股市百戰百勝，但是做到比一般要好，這個是大有可能的。其實，股市投資者自己認真坐下研究，一樣也能超過平均值。