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一份与 IT界大咖关于交易、量化、人工智能、大

2020-06-24 18:26来源:东城羲阳门户资讯网 浏览数:

不久前,信息技术行业的一大杯咖啡让我对交易、量化、人工智能和大数据感到苦恼。在这里,删除了不适合儿童和不文明口语的内容后,我们将整理一个聊天记录并分享。如果你在交易世界,你就是正式的。

一份与 IT界大咖关于交易、量化、人工智能、大数据的聊天记录整理_东城羲阳门户资讯网

不久前,信息技术行业的一大杯咖啡让我对交易、量化、人工智能和大数据感到苦恼。在这里,删除了不适合儿童和不文明口语的内容后,我们将整理一个聊天记录并分享。

如果你在交易行业从事正式的人工智能量化,这里会有一些东西值得参考;如果你用包装人工智能的概念欺骗你的顾客,你也可以从中学习。

大咖啡:让灵魂去折磨。你坚持市场是可预测的这个前提吗?或者前提是:你相信机器算法的反应能达到人类思维的高度吗?

不,大哥!相反,对于完全消除基本面的策略,我坚持认为市场是不可预测的,一旦我试图预测,它就是失败的前奏。至于机器算法,它相当于一堆废金属,被无限稀释,仅用作执行工具。

大咖啡:你遵循什么研究策略?

平:对我来说,这件事的唯一核心要素是“人”,而策略是100%来自人类自己的感性直觉。因此,“量化”指的是[直觉的可视化],而不是行业主流的[数据统计]。

大杯咖啡:当有人要求你介绍策略时,你不能“凭感觉”告诉别人。

那真的不合适。我只能试着解释。

例如,打台球的原理实际上就是动量定理。但是Rump是通过计算动量定理来玩台球的吗?你不能当场做。事实上,它本质上是用手玩的。然而,他键入的效果非常符合客观动量定理,尽管他可能从未听说过这个词。也就是说,他主要依靠右脑的感知能力,而左脑的计算能力只能被视为辅助。

同样,我认为我量化了数据,但后来我意识到真正量化的是市场的审美。尽管外观看起来像是在大量生产数据,但事实并非如此(我在建模和验证后得到了更好的结果,所以我改进了抽象策略),而是(我直觉地认为在一切开始之前这样做更好,然后我使用了形象化工具)。

但是这种因果关系早就被颠倒了。该行业的量化方向基本上是将数学计算机建模推向更高的算法水平。我认为这是错误的,不能解决根本问题。正确的路径应该首先是交易者的感性直觉和理解能力,然后下降到理性推理和机器操作的水平。

因此,对于研究策略,我通常喜欢说金融知识(除了存款和取款)不重要,数学知识(除了加法、减法、乘法和除法)和计算机知识(除了打开和关闭机器)不重要。
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