新聞分析/股市包含非理性因素 AI也難準確預測\許臨

　　圖：AI可以透過深度學習系統，自行摸索而提升棋藝。

　　AI（人工智能）改變瞭證券業客戶下單做交易而完全不經人手，而且個股分析工作也由AI代替，或許有人相信，投資市場上AI完全取代分析員的日子已不遠矣！

　　不過，有很多資深投資者仍然深信，AI要完全取代人類仍面對很多挑戰。事實上，美國經由AI理財已十分普及，不過還有很多出色基金經理及操盤手存在。為什麼呢？原因是股市運作根本並非單純加數仿如1+1=2的答案，又或者可以說是沒有標準答案，全因運作過程摻雜諸多人性心理等不可知、非理性因素，試問AI如何作出相關訓練及調校？

　　市場往往提前反映重大事件

　　運用AI做投資判斷，其實就是經過機器學習演算法進行訓練，將不同的情況進行辨識，最後做成投資決策。若有標準答案，把大量的資料“餵入”AI進行訓練，最終結果肯定是AI比人類做得更好，正如Google開發的AlphaGo，是一種深度學習（Deep Learning）的系統，讓兩臺神經網絡AI系統反復對戰，自行摸索來提高技能，最終能戰勝職業棋手。

　　然而，圍棋和國際象棋，每落一子、每下一手是有高劣之別，即是可以存在絕對或者相對好的答案，股市卻不同，比方說，美國聯儲局明天會加息0.25厘，股市就肯定下跌嗎？這個肯定不是標準答案，因為股市可能已先行下跌瞭，到宣佈加息後平倉盤帶動股市回升；當然，也有市場感到憂慮，股市在加息後跌得更多。可見每次議息後，根本就沒有告訴投資者，股市升或跌的標準答案存在。隨便輸入一些沒有用處的答案給AI進行訓練，那結果就是“Garbage in, garbage out”（GIGO，意謂“垃圾進，垃圾出”，即是用劣質材料生產出的產品也必然是劣質的）。

　　量化交易 實為AI算力之爭

　　即使是量化交易，完全不依靠人為判斷，而是依照數學、統計模型、程式來進行。若然市場習慣運用AI去優化量化交易的策略，最終結果可能是每個AI找到的方法也十分接近，市場會變得更加有效率、快速修正錯誤定價，投資者獲得的Alpha（超額報酬）的機會也會減少，最後就隻會演變成AI算力大戰，誰擁有更多的算力，誰就能訓練出更強的策略和模型，屆時整個股市相信也不會再有太多散戶參與，結果是更多有關AI的監管出現。所以AI或許可以取代人類的工作，但相信並非完全取代。