智能ai炒股软件 AI炒股真能跑赢大盘吗？数据有限、信息不对等专家称现阶段

AI炒股真能跑赢大盘吗？

数据有限、信息不对等专家称现阶段AI炒股是个“伪命题”

IT时报见习记者李丹琦

“某股票胜率78%，交易79笔，大神们都在买”“免费会员预计利润3%，白银会员预计利润5%，黄金会员预计利润10%”……或许在不少有经验的股民眼中，以上表述是“明眼人”都能轻松识破的骗局。但即使这种东西被冠以“人工智能（AI）”之名，不少人会为之心动

自从“阿尔法狗”打败了亚洲围棋冠军、自动驾驶成功占领未来出行的制高点，不少打着“AI炒股”旗号的硬件出现在投资者的视野。有了AI的加持，这些公司声称自己的AI炒股软件除了可以精确检测股票情况、抓到涨停的股票或者全面跑赢大盘。

AI炒股真能作为投资者们的“救命稻草”吗？

股市数据有限无法“喂饱”AI

最近，有外媒报导，4月18日，一家名为DeltaGrad的人工智能科技公司陆续对外宣布，目前已顺利将AlphaGo技术应用于金融投资领域，从底层对人工智能神经网络构架进行设计研发。DeltaGrad宣传资料显示智能ai炒股软件，自2017年11月始，DeltaGrad以自有资金进行A股实盘测试，对经过历史数据回测训练后的A股人工智能投资机器人做实盘检验，截至2018年12月，录得交易累积销量为回报6.19%。同期上证指数-30.10%，深证指数-41.18%，创业板38.58%。DeltaGrad全面跑赢大盘。Del?taGrad投资回报率远超市场95%股票型基金。

通过官方和客服，《IT时报》记者都无法联系上这家公司，因此能够对其说法进行进一步认识，但在上海财经学院交叉科学研究院副主任、金融技术实验室教授高建军看来，AI跑赢大盘的说法，还有待长期检验。“目前AI在量化投资，特别是股票、期货等二级市场的应用一直进入初级阶段。近几年的AI浪潮，主要是由计算机软件科技的提高或者深度学习算法在图像、语音、自然语言处理等领域的顺利所开创的。在量化投资领域，金融数据与之前很多领域的数据有着明显的差别。我借助测试对各类机器学习算法进行了检测，发现简单的机器学习算法或者深度学习算法对股市的分析能力相比传统建模而言增加的程度有限。”高建军表示，很大的缘由是金融数据本身是非平稳的时间序列，特别在美国，超过8年的交易数据用处并不太大。也就是说，中国股市数据的统计特征是不稳固的，随着时间以及其它随机原因出现差异。

另一个因素是数据量，一般训练深度网路应该海量数据，而交易数据非常是天级别的数据很难满足数据量的规定。一年有250个交易日，单只股票近5-8年的天级别数据量太少。如果采用更高频率的数据，又会引入更多的噪声数据。这必定程度上也作为练习机器学习建模的考量。把更高频的数据融入并结合到相对高频的数据中，从而帮助模型增加分析能力也有现在学术探究的热点。

对此，一位金融技术公司的外部专家马强（化名）也表示认可。“无论是下围棋或是图像辨识，这两者可以无限生产长期的样本，使用AI模型可以学习出较稳定的模型。但股票行业则不同，由于人类投资历史的时间有限，样本有限，再加上投资复杂程度较高，所以从本质来讲，投资模型很难用AI完成。不仅如此，即便AI从统计中找到了规律，也迅速会由于一个未知变量的差异而失效。”

一位不愿具名的券商向《IT时报》记者表示，“目前大个别用户还是以主动策略和量化管理为主，AI炒股学习应该长期的操作数据，需要券商过往的数据配合，就现今来看，还没有才能提供深度合作的券商。即便是引入AI，券商也要看客户的需求。”

无法破局的“黑天鹅事件”

现在中国的AI炒股软件通常分为3类：一类是对K线图等科技曲线进行探讨并且分析走势的硬件；一类是对于资金流、龙虎榜、财报等非行情数据进行预测的硬件；第三类则是对实时新闻造成的标签进行探讨并且分析个股走势的硬件。“这三类软件的本质都是期望基于数据对将来的股票走势进行分析。但是证券行业受信息驱动变化较大，本质上对实时新闻造成的标签进行探讨分析股市的硬件在逻辑上是建立的。但鉴于信息的不对等，没有人无法掌握世界上所有的信息。”一位金融技术界知名内部专家陈鹏（化名）道。通常状况下，致力于AI炒股的致富公司规模不大，处理海量新闻数据的素质有限，很多所谓AI炒股软件，依然是按照K线图计算科技曲线以及DK点吸引散户付费从而变现。

实际上，变幻莫测股市上时常发生的“黑天鹅事件”，是AI炒股能否成功推动的决定性原因。

几乎每年，股市都会遭遇“黑天鹅事件”。比如2018年被曝光狂犬疫苗造假的主角*ST长生，便是A股历史上首例因“重大违规行为”而遭到强行退市的上市公司。

虎博科技创始人兼CEO陈烨认为，AI可以帮助人类更有效率地获得确切信息，从而辅助决策。金融行业变幻莫测，每一次都是随机的环境。落于股票行业中，更多可能影响股票涨跌的信息是已经公开的，并不是有了技术就可以超过。从本质来讲，所有代码都是人类写下来的，这在必定程度上决定了机器的聪明程度，但没有任何算法、任何机器可以左右金融行业的迈向。

AI炒股价值几何？

大多数股民在牛市和汇市里都有一本血泪账。除了归咎于信息不对称等客观条件之外，技术上经验不从而及心理动因也是重要因素之一。一位股民坦言，“对我来讲，AI炒股就是一个参数指标，我可以按照AI指令来进行买卖交易，从而导致人性自私和焦虑的软肋。”“传统的股票软件也是简单对股市中形成的数据进行搬运，主动为公开客户提供投资建议属于非法行为。”陈鹏表示，真正的AI炒股难点在于能否让机器理解信息，“现在这些市面上的AI炒股，只是股票推荐服务+推送服务。现阶段标榜自己AI炒股的,并且是帮对方炒股的显然都是假的。”

在陈烨看来，目前AI在一些高频量化基金领域有一定帮助，但并不是替代人做决策，更重要的是为人类提供更为全面的信息，解决金融行业信息不对称的弊端，利用相关科技，可以创建大体量海量数据的建模，将长期的走势、宏观、行业、公告、研报、新闻等数据信息，总结成用户必须的信息。技术可以挖掘更深度的价值信息，做出最恰当的推荐，从而辅助他们进行判定，但并不能代替用户进行决策。

另有知名金融专业专家表示，AI炒股只是一个炒作的概念智能ai炒股软件，业内实际使用很少。在金融行业的交易中，用AI手段进行的占比不足千分之一。此前，全球第一只应用AI进行投资的ETF基金AIPoweredEquityETF（代码：AIEQ）于2017年10月18日在纽交所上市。与人类炒股相比，它做到65天×24小时不停工作、同时对6000多只中国挂牌股票进行预测、能经常探讨上百万条相关的通告文件、财报、新闻或者社群文章，利用量化择时、量化炒股、因子分析、事件驱动等多种量化模型炒股。如今，一年过去，这只基金并没有跑赢指数。截至2018年10月18日，AIEQ上涨9.63％。同期，美股纳斯达克指数涨13.01％，道琼斯工业指数涨10.36％，标普500指数涨8.18％。就现在来看，AIEQ的成绩并未比人类基金好，有时反而体现得略差。“AIEQ的收益表现基本决定了AI炒股能够做到的上限。”高建军说道，“股票行业存在的重要含义是推动资源的有效分配。量化投资(包含使用AI科技投资)原本是十分有意义的，正是鉴于量化投资等主动投资方法的存在，可以帮助市场纠正错误的定价，抹平各种套利的机会，从而推动正确的定价。股市中由于投资者的非理智，时时刻刻都会造成诸多错误的定价。例如有些股票被低估或高估，倘若定价不准则会使有效分配失去意义。”

高建军认为，利用机器学算法创建合理的定价模型、选择适合的定价因子是将来AI科技在二级市场可行的应用领域，机器学习在不同领域有不同的理解和不同方式：包括高维的、非线性统计和分析方式；各类对抗“过拟合”的方式；可以有效地按照数据，自适应地搜索模型中参数，“这些方式可以帮助行业发现以前无法看到的出错定价以及说是套利机会，从而帮助行业更有效。目前，不少机构起初尝试使用机器学习的算法进行投资，由于回测的时间非常短，其大量体现还有待考察。”