您的位置:人工智能 > 大数据 > 股市和计算机的赛跑,谁能猜到赢家?

股市和计算机的赛跑,谁能猜到赢家?

【人工智能网】

新的一周,来给人人讲一名天赋的故事……

逾越2000英里的野心

400台电脑主机发出嗡嗡声,金融数据正被以每秒一千万亿次盘算的高速度消化,这些数据传输到距此2000英里远的芝加哥,由电子生意业务员决议投资指令。

在西雅图远郊的一个科技办公园区,一台超等电脑正在自学怎样处置惩罚商务生意业务定单和展望资股价走势。“盘算机终将跑赢股市。”杰夫·格利克曼 (Jeff Glikman)望着灯光闪灼的办公楼,信心十足地说道。他也的确有底气这么说,作为头号研讨盘算机金融运用的贩子,即便是活着界经济衰退之际,他和他的投资公司J4 Capital仍在悄然赢利。

金融数据太复杂,太无规律,有人说它们基础没法展望。一入手下手,没人看好这位投契贩子的野心,更别谈格利克曼本人对金融行业就知之甚少。这位59岁的盘算机科学家从未在华尔街或哪家投行工作过。他也没有特地编写投资算法来指点盘算机实行展望使命。相反,他自称J4已制造了一种自学成才的“超等智能”,能够针对金融数据自觉编程。

超等电脑的显示屏

从定理证实法翻开的将来

他的软件基于定理证实法而运转,能够检察数据集并生成响应的诠释效果。就像人类大脑在处置惩罚信息时,会将信息分块贮存、加工那样,格利克曼的超等AI借助所学学问中不停增添的数学笼统水平来测试待磨练的定理。他神奇地说,定理证实的效果“取得了出人意表的胜利”。

J4的办公室内部,灵感迸溅的发源地

市场的波动多是随机的。但归根结柢,大多数投资者的信息泉源都是一样的——它们都源自石油花费数据、原油价格信息和《华尔街日报》的头条新闻报纸。大批的非目的信息称为“噪音”,而要从噪音中找到目的信息,是格利克曼最头疼的困难。

不过,他的言谈总带着一丝自信的神情:“这些数据包含有极大的复杂性,超出了人类的理解才能,但事实上,我置信它们仍处于超等盘算机的理解才能以内。”

“为何不造个‘白盒子’?”

上世纪80年代初,格利克曼创办了一家名为Thumb Scan的公司,最早取得了生物辨认和指纹处置惩罚范畴的部份专利。他又创办了一家征询公司,为福特汽车效劳。恰是兵工复合的创业履历为格利克曼供应了灵感。

在当时,格利克曼被指派练习AI体系来模仿外国戎行的军事才能。厥后,军方愿望他运用无线电信号来辨认导弹发射井的位置。他还曾被请求运用机械进修手艺来革新对敌方基础设施的空中剖析计谋。

他说,经由过程处置惩罚这些“对戎行来讲深邃的重要问题”,他得以有时机设想随机数生成器,即从一个显著的随机序列出发去展望下一个数字,就像教AI做数独。这成了他构想AI发展方向的转折点。它也让格利克曼入手下手思索布朗活动(悬浮在流体中的粒子的随机活动)和股票市场波动之间的动态关联。

上一篇:“大数据”带你看中国经济的活力 来源:互联网   发布日期:2020-06-08 09:23   浏览:557次  值班编辑QQ:
下一篇:官宣,蚂蚁集团成立数据库独立公司OceanBase

您可能喜欢