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AI风暴“席卷”华尔街,但还称不上“完美”的操盘手

AI操盘的三个弊端

“过度拟合”如同人类的过度自信

相信有过炒股经历的朋友,一定有过过度自信的时刻,因为你很可能在掌握了一个走势规律之后,就认为掌握了对同一问题的全部规律性认识。AI同样如此,因为在机器学习中,模型越是复杂、需要纳入的变量越是多,就越容易出现过度拟合的问题。放在金融领域,找到避免这类假规律的方法,正是阻碍AI能够全面应用的核心问题。

说不清道不明的决策原因

无论是高盛还是摩根大通,他们的AI操盘手在做出一个投资决策之后,都没法给出一个解释。如果AI的决策能一直为这些机构赚钱,这一问题肯定没人在乎,但是AI也有失手的时候,这时的投资机构就希望能弄清楚其决策背后的原因。

AI掌握的历史数据有限

要知道,金融市场诞生的时候计算机可是连模型都没有,而且在历史上出现的多次金融危机,很多都是由于一些“场外因素”造成的。如果高频交易系统的数据集只能够追溯一二十年的话,那么机器学习将受限于数据量不够,而无法进行长线投资。而且,缺失的历史数据,也有可能让AI难以规避可能会再度来临的金融危机。

AI风暴“席卷”华尔街,但还称不上“完美”的操盘手

所以说,现阶段有了AI加持的金融机构,或许能够替代人类操盘手,并且为金融机构带来更为稳定的收益,但是其自身的弊端也是很难规避的。未来随着AI的持续发展,必然会有更多的金融岗位被它取代,只是在关键时期的重要决策,恐怕还是离不开人类的智慧。

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