DeepMind三人组挑战股市，曾开发出首个战胜职业玩家的德州扑克AI( 二 ) 新智元报道编辑：LRS【新智元

一些风投机构已经为EquiLibreTechnologies进行了投资， Schmid声称，这是捷克共和国有史以来最大的种子轮投资，但拒绝透露具体数字。
除了三人组以外， Schmid还透露DeepMind的员工之间有一个良好的技术联系网络，所以未来也有可能招聘其他的DeepMind员工进来。
AI和股票谁能赢？
德州扑克能战胜人类选手，股票和加密货币却未必。
德州扑克的决策相对股票来说要简单太多了，状态只与牌桌上的人和牌有关，而股票的涨跌就不只是来自市场的历史信息，也和多种外部因素有很大关系，比如长期来看企业的发展潜力，短期的话还包括政策导向、公司本身的财务、人事因素等等。

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至于加密货币的预测则更难，有些新发行的加密货币由于主力都在庄家手中，所以涨跌不受市场控制，例如马斯克发一条推特，狗狗币立刻暴涨5倍；而马斯克做客综艺节目称其为「骗局」后，又暴跌40% ，这些预测信息则是市场所无法反映的。

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而就算AI模型在回测中表现非常好，应用到现实中也未必能赚钱；就算能赚到钱，也很难说是AI策略带来的正向收益，亦或是大的经济环境所带来的。
简单来说，股市是一个「有反馈的非线性系统」，而股票的涨跌现象是一种「混沌现象」。混沌现象是一个目前仍不可预测的东西，例如奶牛身上的花纹形状，天气的变化，心跳的波形，人脑的运行，海滩上乱石的现状，滩涂的形状等等都属于混沌现象。

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我们能略知其一二，却永远无法精确地预测。
曾经有个段子，说是DeepMind在论文中公布，其开发的人工交易系统AlphaStock在中国A股潜伏36个月，经过不断的自我学习和进化，最终越亏越多，含泪出局。
有股民朋友表示，「大A默默无闻粉碎敌人一次资本暗战」，但也侧面体现出股市的预测有多难。

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那是不是说股票就是完全不可预测？也未必，理论上还是可行的。
相比人类有限的精力和阅读速度来说， AI的一个优势就是可以处理海量的数据。
模型可以通过分析海量的数据进行预测，例如用情感分析技术对爬取的相关文本进行分析，得出市场的悲观或乐观态度，很多论文都是基于情感分析的基础上再加其他特征来提高准确率；也有人利用搜索引擎，通过搜索量的变化来预测；或是根据发推特的数量等信息进行预测，总之特征是多种多样的。

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那强化学习会不会是预测股市的答案？强化学习与有监督的机器学习相比，不需要大型的带标签的数据集进行训练，并且也有许多显著优势：
1.在许多复杂领域（如围棋、电竞游戏等）都已经被证明有超越人类玩家的潜力；
2.可以通过奖励函数定义投资组合价值的变化，从而使投资组合价值随时间最大化，也符合投资的最终目标；
3.强化学习模型可以在现实股市中不断学习，优化性能等。
当然了，什么模型其实都不重要，对于预测来说，最重要的还是输入的信息、数据一定是优质的。
garbageingarbageout是常态，但goldingarbageout也是常态，股票的混沌市场也许并不存在一招鲜，吃遍天。