前段時(shí)間，某IT界大咖對(duì)我進(jìn)行了關(guān)于交易、量化、人工智能、大數(shù)據(jù)諸方面的拷問(wèn)。這里把少兒不宜內(nèi)容和不文明口頭語(yǔ)刪減后，整理出一份聊天記錄，分享出來(lái)。

如果你是交易界搞正規(guī)AI量化的，這里多少會(huì)有些值得參考的東西；如果你是靠包裝AI概念忽悠客戶的，也可以從這里汲取點(diǎn)談資。

大咖：問(wèn)個(gè)靈魂拷問(wèn)，你堅(jiān)持的策略研究，是不是有個(gè)前提假設(shè)：市場(chǎng)是可預(yù)測(cè)的？或者前提假設(shè)是：你相信機(jī)器算法的反應(yīng)可以達(dá)到人類思維的高度？

偶：不是啊大哥！正好相反，對(duì)于完全剔除基本面的策略，我堅(jiān)持市場(chǎng)是不可預(yù)測(cè)的，一旦試圖預(yù)測(cè)，就是失敗的前奏。至于機(jī)器算法在我這相當(dāng)于一堆破銅爛鐵，是被無(wú)限淡化的，只當(dāng)成一個(gè)執(zhí)行工具而已。

大咖：那你根據(jù)什么研究策略？

偶：對(duì)我來(lái)說(shuō)這事唯一核心的要素就是“人”，策略就是100%的來(lái)自于人類自身的感性直覺(jué)。所以“量化”在我這指的是【直覺(jué)的具象化】，而不是行業(yè)主流所搞的【數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)化】。

大咖：那別人讓你介紹下策略的時(shí)候，你總不能跟人說(shuō)“憑感覺(jué)”吧？

偶：那確實(shí)不合適，我只能盡量解釋。

比如打臺(tái)球的原理其實(shí)就是動(dòng)量定理。但特魯姆普打臺(tái)球是通過(guò)計(jì)算動(dòng)量定理去打的嗎？不可能現(xiàn)場(chǎng)口算啊。其實(shí)本質(zhì)上就是憑手感打球而已。但他打出來(lái)的效果上卻非常契合客觀上的那個(gè)動(dòng)量定理，即便他可以根本就沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)這個(gè)詞匯。也就是說(shuō)，他憑的主要是右腦的感知能力，至于左腦的計(jì)算能力只能算個(gè)輔助。

同樣的道理，我曾以為我量化的是數(shù)據(jù)，后來(lái)才察覺(jué)真正被量化的是對(duì)市場(chǎng)的審美，即便表象看起來(lái)還是在鼓搗數(shù)據(jù)，然而并不是【經(jīng)過(guò)建模驗(yàn)證之后得出較好的結(jié)果，于是我提煉出了抽象策略】，而是【一切開(kāi)始之前我已經(jīng)憑直覺(jué)判斷“這么做比較好”，進(jìn)而再去使用具象工具】。

可這種因果關(guān)系長(zhǎng)期被倒置認(rèn)知。業(yè)界量化的方向基本是執(zhí)著于把數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)建模推向更高的算法境界。我認(rèn)為那是歧途，解決不了根本問(wèn)題。正確的路徑應(yīng)該首先是交易者的感性直覺(jué)與領(lǐng)悟能力，在此之后才下降到理性推理和機(jī)器運(yùn)算的層次上。

所以對(duì)于研究策略，我平時(shí)愛(ài)說(shuō)金融知識(shí)（存取款除外）不重要、數(shù)學(xué)知識(shí)（加減乘除除外）不重要、計(jì)算機(jī)知識(shí)（開(kāi)關(guān)機(jī)除外）不重要。

大咖：你這有點(diǎn)抖機(jī)靈啊，畢竟可以穩(wěn)定盈利卻自稱就是走【數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)化】路線的人大有人在啊，你憑什么否定【數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)化】的戰(zhàn)略意義？

偶：感性和理性在普世觀念上是對(duì)立的，而且感性在量化界是被唾棄的。隨著科技的發(fā)展，理性至上的氛圍也蔓延到金融界，那些搞數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)出身的新銳操盤(pán)手們，都愛(ài)說(shuō)“我們凡事都以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)說(shuō)話，剔除一切主觀因素，完全靠數(shù)理建模來(lái)構(gòu)建策略?！?/span>

然而擺在面前的事實(shí)是，在搞數(shù)理建模的龐大群體中，能盈利的人鳳毛麟角，那些數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的頂尖團(tuán)隊(duì)，在交易中絕大多數(shù)是虧貨，所以完全不存在誰(shuí)的數(shù)理建模搞的出神入化誰(shuí)就盈利的關(guān)聯(lián)性。

數(shù)理建模的功用，只在于能告訴你“什么是不行的”——比如我腦子里想出來(lái)某種策略思路，經(jīng)過(guò)建模驗(yàn)證后，是虧損的，所以這種策略不成立——也就是說(shuō)在排除錯(cuò)誤的方案方面，數(shù)理建模是能做到的。但問(wèn)題是，雖然它能告訴你“什么是不行的”，可它做不到告訴你“什么是行的”，它只能檢驗(yàn)，而沒(méi)法創(chuàng)造，就算把所有不行的都剔除了，也拿不出一套能行的方案。

如果能拿得出來(lái)，根源一定來(lái)自于人的層面，是人本身就具備能盈利的策略思想，將邏輯編成代碼后，經(jīng)歷住了建模的考驗(yàn)并加以優(yōu)化，然后實(shí)現(xiàn)的盈利。

所以那些極少數(shù)以數(shù)理建模為信念且能穩(wěn)定盈利的操盤(pán)手，也許并沒(méi)意識(shí)到，其實(shí)是他們本身就具備盈利的能力，只不過(guò)以數(shù)理建模的方式落實(shí)到現(xiàn)實(shí)中，但并不是數(shù)理建模令他們盈利。數(shù)理建模可以讓本來(lái)成功的東西更加完美，但做不到使負(fù)期望值系統(tǒng)變成正期望值系統(tǒng)。

所以說(shuō)，數(shù)理建模是策略既已具備后的輔助工具，而非策略本身的組成元素。而且數(shù)理建模也不代表著客觀，所謂客觀只是人類主觀上覺(jué)得它客觀而已，弄一大堆數(shù)理統(tǒng)計(jì)說(shuō)服自己在做一件有理有據(jù)的事，也許這樣會(huì)讓人有安全感吧。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家、圖靈獎(jiǎng)獲得者唐納德·克努特有一句傳世名言：“過(guò)早的優(yōu)化是萬(wàn)惡之源?！贝嗽捒芍^道出了一種難以避免的傾向：在天生自帶理性標(biāo)簽的計(jì)算機(jī)界，其實(shí)很多人都忘了，生產(chǎn)工具不論多么先進(jìn)也只是生產(chǎn)工具，生產(chǎn)力始終是人類自身，以生產(chǎn)工具的神圣化代替生產(chǎn)力是方向性的錯(cuò)誤。

當(dāng)今社會(huì)，工具越來(lái)越先進(jìn)，這是進(jìn)步的；但對(duì)工具的過(guò)度依賴乃至迷信，而抹殺了人類本身的感知能力，這是退化的，真正起決定性作用的“人”的層面明顯被偏廢的很嚴(yán)重。

大咖：你說(shuō)的這個(gè)觀點(diǎn)我倒是挺認(rèn)可的，我們平常在工作中也在反思這種問(wèn)題，說(shuō)白了就是【編碼】和【語(yǔ)義】的區(qū)別問(wèn)題。

比如一個(gè)人向另一個(gè)人說(shuō)“你好”，本質(zhì)目的是“表達(dá)問(wèn)候”，至于“你好”兩個(gè)字怎么寫(xiě)、怎么讀，并不重要，因?yàn)閷?duì)于美國(guó)人就會(huì)說(shuō)“hello”，對(duì)于日本人就會(huì)說(shuō)“こんにちは”，所以真正核心的那個(gè)東西，在于表達(dá)問(wèn)候的【語(yǔ)義】，至于“你好、hello、こんにちは”，這些只是【編碼】。我們需要做的是洞悉【語(yǔ)義】，當(dāng)然這也離不開(kāi)對(duì)【編碼】的研究，但如果忘記了【語(yǔ)義】的初心，沒(méi)有以情感交流為切入點(diǎn)，而只是單純的往死里研究【編碼】，那就是方向上的無(wú)用功了，無(wú)論怎樣研究“你好”兩個(gè)字的筆劃、讀法，都無(wú)法得出“表達(dá)問(wèn)候”這個(gè)【語(yǔ)義】層面的信息。

當(dāng)今科技界，之所以在解決問(wèn)題的方式上沒(méi)有質(zhì)的突破，恐怕就在于整體風(fēng)氣都醉心于研究奇技淫巧去搞算力上的提升、算法上的突破，走上了跟【編碼】死磕到底的歧途。

雖然把【編碼】研究到極致也可以實(shí)現(xiàn)效果上的擬合，但本質(zhì)上根本就沒(méi)有涉及一丁點(diǎn)的【語(yǔ)義】，所以一旦進(jìn)行深入對(duì)話，就會(huì)出現(xiàn)重大偏差或低級(jí)錯(cuò)誤。

偶：啊啊啊?。∧氵@個(gè)【編碼】和【語(yǔ)義】的理論總結(jié)的太形象了！我最近看的一本書(shū)，以人工智能的角度解析“司馬光砸缸救人”事件，其實(shí)就是你說(shuō)的【編碼】和【語(yǔ)義】問(wèn)題：

某小朋友掉進(jìn)水缸，對(duì)于除了司馬光之外的其他人的命題只停留在【如何更快更多的舀水】這個(gè)層面，基于“舀水”去研發(fā)各種超級(jí)算法；而對(duì)于司馬光，命題則是【如何救人】，之所以選擇砸缸而不是舀水，是因?yàn)閼{感知推斷怎么舀水是徒勞的。在這里，“救人”才是【語(yǔ)義】，“舀水”只是【編碼】。一味研究【編碼】最多使同一層面上的性能獲得提升，但在層面之外無(wú)法另辟蹊徑去解決問(wèn)題。當(dāng)然，“砸缸”也是【編碼】，但這是在【語(yǔ)義】的指導(dǎo)下所選擇的正確的【編碼】。

做交易亦如是，所有的【編碼】要建立在【語(yǔ)義】的基礎(chǔ)上才有研究的意義。

打個(gè)比方，均線擺在兩個(gè)人面前，一個(gè)是從【編碼】角度出發(fā)，另一個(gè)是從【語(yǔ)義】角度出發(fā)。搞【編碼】的，必須要知道均線的具體算法，然后去處理各種數(shù)據(jù)云云；但搞【語(yǔ)義】的那個(gè)，可以完全不知道均線的內(nèi)部算法是怎樣，而只需用眼睛看均線的形態(tài)是否規(guī)整，然后定義“規(guī)整”代表走勢(shì)的“秩序”，建立起“規(guī)整——＞秩序”的因果量化模型，說(shuō)的官話一點(diǎn)，就是數(shù)據(jù)可視化和形態(tài)知覺(jué)。因此可以這么說(shuō)：對(duì)于搞【編碼】的，均線是用來(lái)“算”的；對(duì)于搞【語(yǔ)義】的，均線是用來(lái)“看”的——“看”不妨礙“算”，但只“算”而不“看”，那就蝦米了。

任何算法，要思考它根源上是怎么來(lái)的，如果“對(duì)經(jīng)驗(yàn)樣本做出統(tǒng)計(jì)學(xué)處理”這一本質(zhì)不變，不論形式多么高大上，也跳不出在【編碼】層面內(nèi)部打轉(zhuǎn)的窠臼。就如同人家對(duì)你說(shuō)“你好”，可你沒(méi)有去感知問(wèn)候的【語(yǔ)義】，而是去分析“ni hao”的拼音語(yǔ)法，回想一下，我們小時(shí)候是先學(xué)會(huì)說(shuō)話交流的還是先學(xué)會(huì)漢語(yǔ)拼音的？

可以說(shuō)將純粹的數(shù)理統(tǒng)計(jì)等同于策略本身簡(jiǎn)直是阻礙盈利的原罪，在交易界，典型手法就是弄套復(fù)雜模型，盡可能的交給機(jī)器，囊括各種情況，篩出盈利方案，還美其名曰人工智能，然而這些方案一旦放到未來(lái)的現(xiàn)實(shí)交易中就抓瞎了。

大咖：道理上認(rèn)同你，但你確實(shí)有點(diǎn)誤解當(dāng)下的人工智能了。當(dāng)下的人工智能并沒(méi)有你想的那么極端，不是列出所有可能的窮舉式思路，你說(shuō)的那個(gè)不是現(xiàn)在人工智能的精髓，現(xiàn)在的精髓是可訓(xùn)練、可學(xué)習(xí)，讓機(jī)器自己把事物抽象成算法。我下次給你找個(gè)視頻，你看看就懂了。

偶：咱倆確實(shí)有點(diǎn)誤解。我說(shuō)的窮舉，指的是我們交易界的大多數(shù)量化群體還停留在搞窮舉去擬合市場(chǎng)的層面。而對(duì)于當(dāng)下前沿的人工智能界，那當(dāng)然不可能是窮舉了，或者說(shuō)當(dāng)下的人工智能本身就是為了【不】窮舉才要搞各種學(xué)習(xí)訓(xùn)練技巧來(lái)實(shí)現(xiàn)不必窮舉卻盡可能接近于完全歸納的效果，也就是少賣力、多辦事。

阿爾法狗不就是典型的例子嗎。首先，李永樂(lè)老師解過(guò)一道題：是圍棋的走法多，還是宇宙中所有的原子數(shù)量多？經(jīng)論證，圍棋的走法比宇宙中的原子總量要多得多。對(duì)于這樣一個(gè)天文數(shù)字，就算集合全世界所有的計(jì)算機(jī)算力也遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)能為力，所以才誕生了阿爾法狗這種機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)物，通過(guò)蒙特卡洛搜索樹(shù)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、評(píng)價(jià)函數(shù)等高超的技巧，在算力可以承載的情況下，分析盡可能少的數(shù)據(jù)樣本，就可以在效果上盡可能的接近獲勝的最優(yōu)解。

大咖：這個(gè)我贊同，當(dāng)下人工智能的優(yōu)勢(shì)就在于此！那你在研發(fā)策略的時(shí)候是不是也應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)？

偶：沒(méi)有啊，這個(gè)技術(shù)對(duì)我來(lái)說(shuō)沒(méi)有用，或保守點(diǎn)說(shuō)目前階段還用不上。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于封閉型任務(wù)，無(wú)法應(yīng)用于開(kāi)放型任務(wù)。

大咖：你怎么定義“封閉”和“開(kāi)放”？

偶：封閉型任務(wù)指的是有確定規(guī)則的，有最優(yōu)解的，就比如下圍棋，必須是嚴(yán)格的每人輪流下一手，而不是自由行動(dòng)，這樣策略的復(fù)雜維度就完全可控，而棋路的變化組合雖然是天文數(shù)字，但終歸是可以窮盡的，也就是存在理論上的完美走法。

開(kāi)放型任務(wù)就相反，不存在確定規(guī)則，不沒(méi)有最優(yōu)解可言，或者維度多到完全不可控，比如如何進(jìn)行一場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)，如何開(kāi)展一次外交，如何創(chuàng)作一部文學(xué)……做交易顯然就是典型的開(kāi)放型任務(wù)。

大咖：那為什么你說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)不能應(yīng)用于開(kāi)放型任務(wù)？

偶：大哥你這是明知故問(wèn)??！是想考驗(yàn)我把我招到你們公司嗎？那顯然技術(shù)上現(xiàn)在還遠(yuǎn)不具備這種能力啊。

機(jī)器所有的信念，它自己怎么去抽象的這個(gè)機(jī)制，其實(shí)還是“人”事先賦予的一個(gè)底層的“人生觀（機(jī)器觀）”，在此基礎(chǔ)上，它才能開(kāi)展學(xué)習(xí)訓(xùn)練。所以它學(xué)習(xí)訓(xùn)練的能力，完全依賴于初始狀態(tài)時(shí)賦予它底層信念的那個(gè)人自身的水平。也就是說(shuō)所謂機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)，其實(shí)還是人類事先輸入的，而不是它自己創(chuàng)造的，依然沒(méi)有脫離“自上而下”的宿命。一切的出發(fā)點(diǎn)仍然得取決于人類自身的感知、歸納、總結(jié)、賦予能力，人不行的話，機(jī)器也不可能行。

拿典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”舉例吧。

機(jī)器的智能程度受限于人類事先在更高的層面上勾勒出的問(wèn)題框架和事件節(jié)點(diǎn)，在此之上才能開(kāi)展自動(dòng)化計(jì)算。而怎么構(gòu)建問(wèn)題框架、怎么定義事件節(jié)點(diǎn)，這個(gè)戰(zhàn)略工作完全是由人的直覺(jué)化理解得來(lái)的，也就是說(shuō)機(jī)器系統(tǒng)不具備根據(jù)自身認(rèn)知規(guī)劃出網(wǎng)圖的能力，只能在人類既已規(guī)劃好的框架中工作。

實(shí)則貝葉斯網(wǎng)絡(luò)只是在一定程度上解決了戰(zhàn)術(shù)上的算力問(wèn)題，至于戰(zhàn)略上的框架問(wèn)題，依然是由人類智能自身去處理的。

一切機(jī)器學(xué)習(xí)的智能層次其實(shí)都是這樣，我覺(jué)得只是把老套的窮舉換了個(gè)版式，變成巧妙版的數(shù)據(jù)處理，使得它不需要窮舉了，先進(jìn)了很多，但層面還是那個(gè)層面，屬于生產(chǎn)工具，完全沒(méi)有觸及到生產(chǎn)力的層次，并沒(méi)有向人類智能邁進(jìn)一步，再厲害的機(jī)器學(xué)習(xí)至今也沒(méi)法代替人類解決開(kāi)放型任務(wù)。

大咖：所以你才說(shuō)交易的本質(zhì)是憑人類自身的盤(pán)感，現(xiàn)代科技對(duì)你來(lái)說(shuō)最多是個(gè)執(zhí)行工具。

偶：我不是“反科技主義”，而是強(qiáng)調(diào)不能“唯科技主義”。

其實(shí)我們可以靈活處理，比如把開(kāi)放型任務(wù)拆解，使它分離出局部的封閉型任務(wù)，比如對(duì)于單純的大型計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)就會(huì)非常有優(yōu)勢(shì)，但這依然取決于人類賦予的學(xué)習(xí)機(jī)制的水平，說(shuō)白了還是人的作用。

大咖：這樣來(lái)看，你是不是覺(jué)得在量化交易領(lǐng)域其實(shí)根本不存在真正的人工智能？

偶：這個(gè)話題比較容易引起爭(zhēng)議，還是先縷清概念的好。

【人工智能】在不同的時(shí)代有不同的定義：

★ “原教旨AI”。指1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上定義的人工智能，本質(zhì)訴求是讓機(jī)器可以像人類的認(rèn)知模式一樣處理問(wèn)題，且必須具備通用性。這也是人工智能的原本定義。

★ “新變種AI”。指當(dāng)今時(shí)代的人工智能，本質(zhì)訴求是能完成單一復(fù)雜任務(wù)就行，是否跟人腦的思維模式沾邊無(wú)所謂，現(xiàn)實(shí)來(lái)看其實(shí)就是完全不沾邊，也不能跨領(lǐng)域解決問(wèn)題，屬于一種專用性機(jī)器。

比如打羽毛球。按照機(jī)器的路線，首先識(shí)別飛過(guò)來(lái)的球處于什么坐標(biāo)位置、什么速度和角度，然后計(jì)算在哪接球，然后再以多大的力度和什么角度把球打回去。經(jīng)過(guò)一定的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過(guò)程，可以制造出一臺(tái)厲害無(wú)比的打羽毛球機(jī)器，但機(jī)器即便在學(xué)習(xí)訓(xùn)練完成后，每一次打球還是要經(jīng)過(guò)當(dāng)初被賦予的信念那樣的一個(gè)計(jì)算過(guò)程，然而不管怎樣，能抓到耗子就是好貓，這就是現(xiàn)代的“新變種AI”類型。而人類打球的機(jī)制就不是這樣，當(dāng)然在初學(xué)期也可能有這樣一個(gè)階段，但在熟練后，就不存在這種法理計(jì)算了，而是憑直覺(jué)判斷接球的正確時(shí)機(jī)，也就是不經(jīng)計(jì)算就能感知到那個(gè)“勁兒”，也就是所謂的“手感”，也就是右腦在工作。如果機(jī)器能實(shí)現(xiàn)這個(gè)，就是1956年定義的“原教旨AI”類型。

再比如識(shí)別歌曲。我唱一首歌，要求對(duì)方盡快的識(shí)別出歌名。我唱：“起來(lái)，不愿做奴隸的人們……”如果是機(jī)器，就會(huì)在曲目庫(kù)中搜索識(shí)別，第一首《我的一個(gè)道姑朋友》，不對(duì)；第二首《坐在巷口的那對(duì)男女》，不對(duì)；第三首……直到匹配出《國(guó)歌》，識(shí)別正確。當(dāng)然這個(gè)傻瓜式窮舉的算法比較LOW，所以可以讓機(jī)器使用一些技巧，比如事先把所有歌詞按各種特征分類，那么當(dāng)唱出《國(guó)歌》時(shí)，只需要搜尋“起”字打頭的歌詞就好了，當(dāng)然這也不算太高明，我們可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出更厲害的識(shí)別算法，但萬(wàn)變不離其宗，本質(zhì)上都屬于在樣本中更快的撈目標(biāo)，這就是現(xiàn)代的“新變種AI”類型。而人腦就不這么算，當(dāng)唱出歌詞，人不需要搜索腦子里的曲目庫(kù)，第一感知就知道這是《國(guó)歌》，不需要樣本匹配過(guò)程，或者說(shuō)人腦的計(jì)算匹配機(jī)制從底層就跟電腦不一樣。如果機(jī)器能實(shí)現(xiàn)這個(gè)，就是1956年定義的“原教旨AI”類型。

類生命體智能的“原教旨AI”自打提出，至今六十余年幾乎沒(méi)什么發(fā)展?？赡苓@太難了，畢竟人類對(duì)自身智能的運(yùn)作機(jī)制還沒(méi)弄清楚。

相比之下，還是堆砌算力、研究算法更容易些，所以追求更高更快更強(qiáng)的“新變種AI”大行其道，管它是不是模擬了人類智能的思維模式，只要效果立竿見(jiàn)影就好了，乃至如今全社會(huì)都默認(rèn)替換了人工智能的原始定義。

不管是當(dāng)年的“原教旨AI”，還是如今的“新變種AI”，哪個(gè)更好？乃至“原教旨AI”真能實(shí)現(xiàn)嗎？必須把“原教旨AI”視為政治正確嗎？有必要在思想高地鄙視功利化而喪失通用性的“新變種AI”嗎？這些話題太大，我也沒(méi)法探討。

僅就交易界而言，“原教旨AI”肯定是沒(méi)有，不光交易界沒(méi)有，其他領(lǐng)域截至目前也沒(méi)有；至于“新變種AI”，這幾年國(guó)內(nèi)外都有量化團(tuán)隊(duì)涉獵，但都處于初期研發(fā)階段，沒(méi)有應(yīng)用級(jí)產(chǎn)品。

而且近兩年市場(chǎng)行情明顯趨于混亂，掀起策略失效大潮，“新變種AI”作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的高端變種其實(shí)不會(huì)對(duì)大局有什么實(shí)質(zhì)改善。要改善也是從人的根本策略能力上改善才管用，所以我才特別強(qiáng)調(diào)人類智能的這種先進(jìn)的卻謎一般的感知機(jī)制。

大咖：非常贊同。社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)就是目的化、功利化，通過(guò)權(quán)宜之“術(shù)”的捷徑能解決的問(wèn)題，一般不會(huì)耗神費(fèi)力的在“道”的層面花功夫，“新變種AI”確實(shí)也沒(méi)有處理過(guò)任何真正意義上的開(kāi)放型任務(wù)。

從前幾年開(kāi)始我就在反思這個(gè)問(wèn)題，很多事情繞了一大圈其實(shí)又回到了“人”的層面，這個(gè)跟你的觀點(diǎn)不謀而合。

要說(shuō)人類自身的認(rèn)知機(jī)制真是個(gè)不可思議的東西，醫(yī)學(xué)上也解剖過(guò)科學(xué)家的大腦，無(wú)非就是一塊肉加上點(diǎn)神經(jīng)元，而且跟普通人的大腦也沒(méi)什么不一樣，這個(gè)智能到底是怎么來(lái)的，這個(gè)真是很神奇。

偶：所以我才堅(jiān)持要從【語(yǔ)義】的層面跟市場(chǎng)對(duì)話。

交易策略是百分之多少的工程權(quán)重？百分之多少的藝術(shù)權(quán)重？本質(zhì)上，是100%的藝術(shù)！所謂工程的設(shè)計(jì)架構(gòu)、量化建模、細(xì)節(jié)規(guī)劃，那都是最本源的那個(gè)藝術(shù)的具象化落實(shí)罷了。

大咖：你這個(gè)想法比較極端，但方向上我認(rèn)同。

偶：前段時(shí)間有本特火的書(shū)叫《反脆弱》，里邊講了個(gè)更極端的。

技術(shù)歷史學(xué)家戴維·埃杰頓說(shuō)，歐洲美麗的教堂在幾何結(jié)構(gòu)上如此復(fù)雜，使我們傾向于相信建筑師們?cè)谠O(shè)計(jì)時(shí)進(jìn)行了精密的數(shù)學(xué)計(jì)算。但事實(shí)卻是：建筑師依靠的是靈感的啟發(fā)、經(jīng)驗(yàn)和工具，而且?guī)缀鯖](méi)有人懂任何數(shù)學(xué)——根據(jù)中世紀(jì)科學(xué)史學(xué)家居伊·博茹昂的記載，在13世紀(jì)之前，整個(gè)歐洲不超過(guò)5個(gè)人知道如何進(jìn)行除法計(jì)算。那時(shí)的建筑師不必了解我們今天的數(shù)學(xué)知識(shí)，他們建造的復(fù)雜建筑物卻能屹立至今。

你看，這些建筑師僅僅憑著“這么做比較好”的直覺(jué)以及實(shí)踐佐證，在不懂?dāng)?shù)學(xué)的情況下，就做出了客觀上契合數(shù)學(xué)法理的建筑。

同理，我之所以抱有這么極端的觀念，也跟做策略時(shí)的類似經(jīng)歷有關(guān)系。

我是草莽出身，沒(méi)讀過(guò)任何一本金融或技術(shù)分析書(shū)籍，所以起初不懂任何術(shù)語(yǔ)，當(dāng)然直到現(xiàn)在也知道的很少。

但不懂術(shù)語(yǔ)不代表不懂道理。比如“索提諾比率”，最近才聽(tīng)說(shuō)過(guò)的一個(gè)詞匯，百科了一下，發(fā)現(xiàn)，嗨，這不就是我策略里規(guī)定的那個(gè)什么什么嗎！雖然我不知道“索提諾比率”這個(gè)名相，但它的實(shí)質(zhì)內(nèi)容本身就是我策略里本然包含的一部分。

挺簡(jiǎn)單的一個(gè)事，非要弄個(gè)不好好說(shuō)人話的專業(yè)名詞，雖然術(shù)語(yǔ)能減少溝通成本，有存在的必要性，但我不喜歡，因?yàn)槲矣X(jué)得那更多的是在裝逼，而且我把制造認(rèn)知隔閡來(lái)讓人不明覺(jué)厲的裝逼歸為低等裝逼，高等的裝逼應(yīng)該是幫人疏通認(rèn)知，讓人撥云見(jiàn)日，明而覺(jué)厲，那不是更爽嗎。

回到正題，按普世觀點(diǎn)，“感覺(jué)”這東西由于虛無(wú)縹緲，歷來(lái)被視為“科學(xué)”之大敵。但隨著認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，我們?cè)絹?lái)越發(fā)現(xiàn)“感覺(jué)”的背后其實(shí)是存在法理支撐的，雖然具體機(jī)制依然不明，但可能來(lái)自于生活、大自然、接觸的人群、大腦的抽象能力等等，這些東西碰撞到一起，就是靈感的到來(lái)。

所以我最開(kāi)始說(shuō)，我個(gè)人的量化路線，是【直覺(jué)的具象化】，而不是【數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)化】。

大咖：嗯，你這么說(shuō)就把“感覺(jué)”二字詮釋的靠譜多了！

那你量化的“道”是憑感知，但總得有個(gè)“術(shù)”吧？也就是研發(fā)的具體路線。你最開(kāi)始也說(shuō)了，至少表象上看你也是鼓搗數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)嗎？

偶：堅(jiān)決不是！對(duì)于交易策略，如果說(shuō)“原教旨AI”可以當(dāng)成夢(mèng)想，“新變種AI”可以當(dāng)成戰(zhàn)術(shù)工具，也就是說(shuō)至少還有點(diǎn)用的話，那大數(shù)據(jù)在我看來(lái)就是徹頭徹尾該去抵制的毒物，是百害無(wú)利的東西。

大咖：每個(gè)人都有自己的路線、門(mén)派、切入視角和方法，你不用別人用，怎么這么仇視大數(shù)據(jù)？

偶：不管誰(shuí)用都沒(méi)用。這個(gè)不是見(jiàn)仁見(jiàn)智的問(wèn)題，而是明確可以證錯(cuò)的一條路線。

首先從應(yīng)用對(duì)象上看，大數(shù)據(jù)只有在樣本群具備高度一致性的特征時(shí)才能生效。比如送外賣，因?yàn)橛脩舻囊蝗杖偷臅r(shí)間點(diǎn)都相對(duì)固定，路程是物理環(huán)境不會(huì)變，擁堵情況能監(jiān)測(cè)可控，所以外賣送達(dá)的預(yù)估時(shí)間可以做到很準(zhǔn)。也就是說(shuō)大數(shù)據(jù)是用必然性來(lái)解決問(wèn)題的，就算沒(méi)有絕對(duì)的必然性也可以派概率論出場(chǎng)擊敗那很少的偶然性樣本。

但交易市場(chǎng)就不一樣了，行情的樣本群本身就是由各種偶然性組成的，不具備高度一致性的特征，這里沒(méi)有必然性，概率論也不會(huì)生效，如果能生效，就等同于確立了某種確定性，那就等于破解市場(chǎng)了，那市場(chǎng)也將不會(huì)存在了，而市場(chǎng)能正常流通的前提即是本質(zhì)上的不確定性，市場(chǎng)永遠(yuǎn)不會(huì)存在像送外賣那樣的“因?yàn)轱堻c(diǎn)兒、路線、路況都大體可控，所以大概率上能準(zhǔn)時(shí)送達(dá)”的先驗(yàn)性。

更重要的，從底層機(jī)制上看，大數(shù)據(jù)的原理對(duì)于交易市場(chǎng)來(lái)說(shuō)本身就是原罪。

先說(shuō)我認(rèn)為正確的方式：交易者在賠錢后，應(yīng)該及時(shí)調(diào)整自身策略，形成“假設(shè)——＞驗(yàn)證——＞失敗——＞調(diào)整信念重新假設(shè)……直到建立起一套效果上可以成立的詮釋機(jī)制”這樣一個(gè)過(guò)程。我認(rèn)為這樣才是科學(xué)的，以失敗為代價(jià)，增進(jìn)解決問(wèn)題的能力，碰壁之后的處理方式是修改自身的詮釋機(jī)制。

但按照大數(shù)據(jù)的路線，碰壁一次還不行，得多碰幾次，多到能建立起大數(shù)據(jù)，以便去提取結(jié)論。問(wèn)題是要按這種處理方式的話，錢早就賠光了。

大數(shù)據(jù)天生的使命就是讓偶然性向必然性靠攏，征服不了偶然性就不斷的擴(kuò)大數(shù)據(jù)樣本，這對(duì)于必然性占主導(dǎo)的應(yīng)用對(duì)象是有效的，比如準(zhǔn)時(shí)送外賣，但對(duì)于偶然性占主導(dǎo)的交易市場(chǎng)，說(shuō)難聽(tīng)點(diǎn)就是送死，這就是大數(shù)據(jù)的原罪，只能從已有經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，全新的狀況應(yīng)付不來(lái)。

大咖：可以說(shuō)的通！你算是把大數(shù)據(jù)的局限性和適用領(lǐng)域說(shuō)出來(lái)了?；氐絼偛诺膯?wèn)題，既然大數(shù)據(jù)都不能用，那你是用什么方法處理數(shù)據(jù)的？

偶：就是我的老本行佛學(xué)啊。

大咖：別鬧，好好說(shuō)。

偶：真的??！沒(méi)逗樂(lè)。

就一千五百年前有個(gè)古印度高僧寫(xiě)了一部論著《集量論》，這個(gè)論的基礎(chǔ)是一套叫“九句因”的方法論學(xué)說(shuō)。

先自己假設(shè)一個(gè)致使結(jié)果出現(xiàn)的原因，討論全部或部分同類事物與異類事物是否具備該因，所歸納的九種嚴(yán)密邏輯關(guān)系，來(lái)驗(yàn)證這個(gè)因是否能成立。

我先憑盤(pán)感定義出各種行情走勢(shì)特征并歸類，然后把與盈利伴隨出現(xiàn)的走勢(shì)特征提取出來(lái)，最后代入“九句因”這個(gè)評(píng)估體系檢驗(yàn)。

比如某種走勢(shì)特征符合“九句因”的第八句情況：“當(dāng)一部分同類事物具備該因，另一部分同類事物不具備該因，而所有的異類事物都不具備該因，那么這個(gè)因的成立強(qiáng)度就≥0”，由此這種走勢(shì)特征就可以判定為盈利之因。

當(dāng)然這并不是客觀上的盈利之因，因?yàn)檎鎸?shí)的市場(chǎng)永遠(yuǎn)無(wú)法直接觸碰而只能間接詮釋，所以這是在我的詮釋機(jī)制下的盈利之因。根據(jù)“九句因”的評(píng)估體系，去驗(yàn)證這些自我定義的因，挖掘出有效的穩(wěn)定組件，排除掉無(wú)關(guān)的伴隨組件，從而規(guī)避市場(chǎng)的混亂期，鎖定秩序期，在整體獲勝優(yōu)勢(shì)小于50%的市場(chǎng)里，尋求局部高獲勝優(yōu)勢(shì)的交易機(jī)會(huì)。

你應(yīng)該也看出來(lái)了，這與現(xiàn)代的貝葉斯學(xué)說(shuō)有異曲同工之妙，都是通過(guò)對(duì)樣本的參數(shù)進(jìn)行分析，去推斷不確定命題的可置信程度。而不是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)那樣，解決不了問(wèn)題就擴(kuò)大樣本范圍。

“九句因”相比貝葉斯的好處在于比較簡(jiǎn)潔，而且已經(jīng)給出了各種情況的結(jié)論，代入就能用，能偷個(gè)懶。

當(dāng)然用了這樣的神器也不代表交易能怎么樣，這只是屬于數(shù)據(jù)處理層面，盈利與否最終還得取決于人自身的認(rèn)知?dú)w納能力，如果主觀定義的走勢(shì)特征與歸類方式不科學(xué)，那整體策略水準(zhǔn)的上限就定死了，“九句因”根本就沒(méi)有發(fā)揮效力的空間。

大咖：可以啊你小子現(xiàn)在，把這么多知識(shí)串聯(lián)起來(lái)了。

偶：我謝謝你啊我！再怎么說(shuō)現(xiàn)在還比你差遠(yuǎn)了。

知識(shí)也不一定是好東西，讓我走了很多彎路，現(xiàn)在在盡可能的做減法。在我們這個(gè)行業(yè)好像是懂得越多越牛逼，其實(shí)絕大多數(shù)知識(shí)都是噪音。

就好比對(duì)于賽車手，真正相關(guān)的核心要素就是油門(mén)、剎車、方向盤(pán)、換擋，把這些融合成現(xiàn)象級(jí)車技，至于發(fā)動(dòng)機(jī)做功方程、輪胎配方那些知識(shí)，對(duì)車手而言都是看似有關(guān)實(shí)則無(wú)關(guān)的噪音。

大咖：你說(shuō)噪音，我突然想起來(lái)給你推薦個(gè)課程，吳軍的《信息論40講》，一會(huì)兒發(fā)給你。上次你寫(xiě)的貝葉斯文章，在道理層面，用到了等價(jià)信息、正交信息、互信息，雖然這些概念名詞你可能沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)，但道理上其實(shí)你已經(jīng)自己領(lǐng)悟出來(lái)了，而且你寫(xiě)的從信息相關(guān)性和因果關(guān)系分析框架，跟信息論課程里說(shuō)的差不多，你沒(méi)事可以看看，可有意思了，吳軍這個(gè)人有多厲害不需要介紹吧？

偶：你推薦的我肯定不敢不看。

大咖：等以后我約吳軍吃飯的時(shí)候也叫上你，到時(shí)一塊兒交流交流。

偶：大哥！別以后，就現(xiàn)在！現(xiàn)在你就約，我想早點(diǎn)見(jiàn)到大神！

大咖：現(xiàn)在真不行啊，他弄那個(gè)最新版《數(shù)學(xué)之美》忙的焦頭爛額，誰(shuí)也約不出來(lái)，等過(guò)段時(shí)間。

偶：過(guò)段時(shí)間是什么時(shí)間？可以理解為空頭支票嗎？你又誆我！

大咖：別生氣！要不這樣，你加楊超越微信，我跟騰訊那邊說(shuō)一聲，讓她給你通過(guò)，你們先聊著。

偶：啊啊啊啊啊啊??！那吳軍不見(jiàn)都行，不給大神添麻煩，我就跟超越聊就行。