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2016年3月17日

盧志威 鴻鵠財誌

戰勝程式有法

AlphaGo平地一聲雷,想不到在金融業也引起哄動,筆者認識的專欄作家、基金經理,紛紛撰文,寫到好像聽日Skynet(未來戰士的反派)就會打到來,大家不用再看年報、分析公司價值,買套程式回來,入錢跟訊號炒,就會好像按了「↑↓← →A B A B」般有無限金錢。

大約在5至6年前,美國的金融雜誌已開始報道,對沖基金Renaissance Technologies在老闆James Simons的領導下,使用程式交易,賺了天文數字的金錢,這是自己第一次見到「卷積神經網路」(Convolutional Neural Network)。後來因為有感於科技對金融,以及實體經濟愈來愈重要,於是便報讀了美國一些著名大學的教授於網上開設的課程(例如Coursera),就算不懂編程式,只能齋看,至少希望理解對家用程式交易的牌路,順便將工作流程自動化,自學很辛苦,這段經歷確實令往後獲益良多。

近10年網上撲克已大規模Poker Bots化,就如股票軟件,只要付出幾十美元一個月,你也可以買一段程式,為你在網上搏殺;這10年不論港股美股,每天以豪秒(千分之一秒),閃來殺去的買賣盤,其實都是電腦盤,為何在AlphaGo賭局,只賭百多萬美元,在撲克和金融市場,每天上千億美元的大賭局,大家都慣了與電腦盤作戰,又從來未嚇到腳軟?

個人認為,今次只是Alphabet(GOOGL)一次成功的宣傳,在完美資訊(Perfect Information)情況下,圍棋雖然有19 x 19格,早期的局勢變化之多,近乎無限,但愈到後期,由於棋已下,局勢已定,可用條件機率(Conditional Probability)再分析,估計最後棋局的1/3,給了足夠時間,Alphabet有機會計算出所有可能性,取得壓倒性優勢,而隨着科技進步,更會將壓倒性優勢的發生點推前。

至於撲克和股市,由於是不完美資訊(Imperfect Information),即是電腦只能根據自己手上和桌面的牌,計算可能性,它並不知對家(人類)手上的牌,如果人類可摸通電腦運作的規則,例如當注碼超出某額度便棄牌,那就在某些牌型出現機率不高時狂Bluff,淨食盲注也已經大贏,這亦是為什麼有90%的Poker Bots在實戰中輸錢(與人類新手相若)的其中一個原因。

提升獨特技能免淘汰

至於股市,在黑天鵝情況下,大部分程式都會失靈,於2015年8月24日,當S&P 500指數在開市後熔斷,當時熱炒的互聯網保安ETF(HACK),最多急跌三成以上,跌幅當然來自個股資產值下跌,但也有因為程式盤在波幅超出限制時,全部瘋狂不問價減倉,人類交易員只要肯低價入場,提供流動性執死雞,當晚大賺一兩成並不難。

有策略師朋友,在新開的專欄估計, AlphaGo會連贏五場,執筆之時人類已扳回一仗(編按:最終AlphaGo 4:1勝出),很明顯是過分悲觀,亦神化了未知的對手,未落場已怯,而且投資者和撲克手尚可與電腦繼續激戰,從而實現進化,但策略師和分析員面對電腦的衝擊更甚,美國已有Startup嘗試把報告的模型、 預測、常用字編程,將來全球可能只需要100個最精英的分析員,提供原始數據就足夠,就如20年前場內交易員可呼風喚雨,投資者要爭相巴結取得好價成交,但原來工作可被一條程式做完,且交易所電腦化後,成交量會爆炸性增長,世界變得更美好。

如果能由場內交易員進化為基金經理,反而從成交量增加中,尋找到更多交易機會,否則會被時代淘汰,大家在食花生之餘,要問問自己,工作是否重複性高?不能提升獨特的附加值?如果是的話,就要及早進化。

 

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