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AlphaGo Zero!量化投資的未來?
谷歌又搞大事情!
近期,專註於推進人工智能(AI)研究的谷歌子公司DeepMind發佈瞭一款新版本的AlphaGo程序,這套系統名為“AlphaGo Zero”,它通過一種名為“強化學習”的機器學習技術,可以在與自己遊戲中吸取教訓。
僅三天時間,AlphaGo Zero自行掌握瞭圍棋的下法,還發明瞭更好的棋步。大勝去年戰勝韓國選手李世石的AlphaGo Lee,且痛扁今年早些時候擊敗瞭世界冠軍柯潔的AlphaGo Master。
值得註意的是,AlphaZero的設計理念和系統配置則完全和Lee/Master不同,它不依托於人類的先驗成果,完全靠自我對弈學習下棋,這使得AlphaGoZero也比前幾代系統更加節能,AlphaGoLee需要使用幾臺機器和48個谷歌TPU機器學習加速芯片。其上一代AlphaGoFan則要用到176個GPU芯片。AlphaGoZero隻需要使用一臺配有4個TPU的機器即可。
這對量化投資或者智能投顧行業來說,無疑也將有巨大的推動作用。量化投資或智能投顧最重要的就是需要強大的硬件和計算能力,以及真實的自我學習能力。
有關專傢表示,擬合搜索和ResNet,正是Zero算法中的兩個核心技術。其中擬合搜索所解決的問題,主要是定制化,它可以對棋盤上的每一次落子都進行量化,比如會對最終獲勝幾率做多大貢獻,但是這其實並不是近期才產生的一種理論,而是在很早之前就存在的一種基礎算法理論,但由於人類腦力的局限性,這種技術隻能通過擁有強大計算能力的計算機來實現,而Zero背後的相關技術,可以把量化分析和智能選股提高到極致。
從美國等發達資本市場看,量化投資已經開展瞭30多年,市場規模和份額不斷擴大。1997年,全球量化基金的資產管理規模還隻有1182億美元,但截至2016年三季度,就迅速攀升到近3萬億美元,在全球很多大型股票交易所中,接近50%的交易來自各類量化投資方式。而類似AlphaZero的產生,將使得量化投資者的成本大大降低,從而鼓勵人們開發更低成本的量化投資工具,如果AlphaZero的技術應用到金融領域,毫無疑問將帶來金融業的革新,以及量化投資的進一步發展,量化投資的市場份額也將得到迅速提高。
“AI的自我進化,將給金融行業發展帶來新的動力。通過自我學習,自我進化,並借助幾百年來金融行業的知識及實證經驗,以AlphaGo為代表的AI技術在金融領域將在量化投資、智能投顧等方面尋找到更多突破口。”上海量加網絡科技有限公司首席技術官向記者表示。
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“十九大已經勝利閉幕,未來五年各項發展規劃已經落地,而近期IMF、路透等機構相繼上調中國2017、2018年經濟預期,也表明外界對國內經濟的樂觀情緒,特朗普訪華將近,建議投資者繼續順勢而為,積極佈局A股。”量加網絡科技策略分析師向記者表示。
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- 品號:4538763
- IntelR B250 晶片組
- DDR4 記憶體
- USB3.1

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