程式交易跟 A.I人工智慧投資的差異（中）｜專家論點【史塔克實驗室】

上一篇我們看到了程式交易，有些人稱之為量化投資究竟是怎麼運作的，這次我們來看看如果講到機器學習、人工智慧投資的話，又是什麼樣的世界？

機器學習真的可以精準預測「價格」嗎？

在金融科技的圈子，認為這件事是不可能做到的，但就算是認同，我也絕對不敢斷定，或直接了當的大肆宣揚，畢竟科技的進步速度很快，搞不好在我文章出來的數年後，這件論點已經被推翻了，雖然筆者依然認為這件事很難做到，原因是如果真的做到精準預測股市價格，那市場的平衡將會大亂，很難想像機器預測股票價格之後，整個經濟市場的運作將會如何。

另一個不可能預測的論點，我們從技術的角度出發，是因為「預測延遲」的緣故。

大家先看到下面的示意圖，X軸指的是時間，越往右邊表示時間在前進，Y軸指的是價格；藍色的線是真的的股市價格曲線圖，紅色線是機器學習預測的價格曲線圖。

「預測延遲」的意思指的是紅色的線（預測的結果）永遠藍色線（真實情況）還要慢，如果不太懂得讀者，可以看到我標註的紅色點，剛剛講到X軸是時間，當時間推進之後，藍色線（真實情況）已經在往上漲，但是紅色線（預測）卻是告訴使用者不斷下跌，因此仔細看之後就會發現，要直接預測數值的話，是不可能拿來交易的。

網路上有很多教學文章，都是會拿預測股價來當練習範例，但希望大家不要以為學完那些範例就天下無敵，要了解一下你用的招式背後的含義是什麼，畢竟那些都是用來入門的學習；如果想自己找到網路上的教學文章來試試看，google 搜尋「Machine Learning Predict Stock Price」就可以找到了。

之所以會有這樣的問題，是因為股價並不是 stationary time series，而且在這種模型中使用 ohlc（開盤價、最高價、最低價、收盤價）來當特徵值，會變成一種有參考答案的預測模型，只要跟著收盤價的價格做些微調整，其實很容易讓使用者以為預測很準。

因此用機器學習來預測「股價」是很好的練習機器學習的範例，但要拿來實際的做下單，可能還是要好好考慮清楚。

所以…..機器學習，沒辦法拿來用在「交易」嗎？

我們就先「假設」機器學習無法預測股價好了，那機器學習對於股票市場的分析，就完全無用武之地了嗎？我們重新思考一下，大家在買賣股票的思考邏輯中，有直接預測未來價格再做交易判斷的嗎？從股市中獲利就一定要預測「價格」嗎？

像是我們上一篇提到的「量化交易」，通常是設計、撰寫交易策略（例如黃金交叉就買進，死亡交叉就賣出，或者是突破壓力線就買進，漲幅突破3%就賣出），在量化交易的邏輯中從來不用預測股價，因此我們可以知道其實不需要去預測未來價格也是能夠賺到錢的。

不用預測股價，而是去讓機器學習交易的訊號

既然叫做「機器學習」，那我們人類勢必要讓「機器」去「學習」一些知識，我們就可以讓模型去學習人類買賣的時機點，這個學問就很龐大了，因為每個投資者的策略方法不同，買賣的時機點當然也不一樣，這也是用機器學習輔助投資有趣的地方，大家設計出來的機器學習模型都不同，產生的交易訊號也不盡相同。

投資的重點在於買賣的時機點，什麼時候買，什麼時候賣非常重要，也就是策略。

下一篇文章我們再來找幾個範例給大家看看人類是怎麼訓練機器學習模型，讓人工智慧可以輔助投資這一塊。

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