Re: [請益] AI最後一定會打敗一般人？
※ 引述《tensionship (nothing)》之銘言：
: 今天去聽AI人工智慧演講的時候
: 演講者就說大家看AlphoGO
: 號稱不可能被電腦打敗的西洋棋，人腦也被打敗了
: 現在科技日新月異，漸漸的AI會取代任何要演算的事情
: 就算是股市也一樣，現在只是數據資料庫還沒完備而已
「現在只是數據資料庫還沒完備而已」
這句你不經意講出來的事，就是一個永遠無法突破的門檻，相形之下其他都沒那麼重要
重點就是市場的數據資料庫永遠不能完備
下棋是一個特別簡單特別限縮的領域，他的規則固定，資料(棋譜)絕對正確
所以跑一跑當然就算出來了
市場的數據怎麼來的
一間一間公司給的財報來的
一個一個國家的統計局，給的總體經濟各種環境變數資料來的
公司的財報怎麼來的
手下的會計部門做的（然後被董事會美化修改）
國家的統計怎麼來的
公務員做的（然後被政治人物美化修改）
市場資訊，也就是資料，在取樣的過程中就永遠不可能正確永遠不可能詳盡
數據資料庫又哪來完備、正確的一天 = =
我跟你講 到宇宙終結都不可能 注定
ＡＩ泡沫與ＡＩ妄想本身就是對ＡＩ原理本身的不理解
方程式裡， y = f(x)
y是算出來的結果
f(x)是謎之方程式 （在機器學習裡，這個謎之方程式是自己長出來的，人不知道)
x是輸入的資料
x=輸出的資料才是最重要的重點
垃圾進，垃圾出
管你謎之方程式 tune 的再準，運算效率再好
你他媽輸入的x本身就是錯的，是有個屁用
現在那些AI很強的領域，都是輸入資料x很大，而且絕對正確的
例如下棋的棋譜=棋譜絕對正確
人臉辨識=大量清楚絕對正確的人臉照片
市場的資料本身就是垃圾場 = =
財報一堆假帳，市場一堆唬爛訊息
真正有價值的投資人創造價值的來源，都是在垃圾之中，能夠辨別輸入資料x的真偽
而不是運算本身厲害，股市決策不就是低買高賣，哪需要什麼複雜運算= =
你要辨別一間公司
在那邊AI算半天
你不如直接跑去那間公司現場看，馬上就會取得一大堆虛擬世界無法取得的情報
不要本末倒置和盲信buzzword
--
推文就有的東西為什麼盤後又跑出好幾篇來洗= =
講這麼多是要怎麼賣軟體
更大的問題是無法區分cause effect關係
往左100%fit 往右1秒就90%bias
某個時間點看到什麼，結果它是另一項目的結果，倒果
為因是RNN無法克服的死穴
其實我覺得你也不太懂相關領域的作法是怎樣啦...
沒關係 AI可以一直拿不斷訓練不斷最佳化
ML/DL???
半瓶水大濕又出來獻醜了
AlphaGo最後是不靠人類的棋譜，只靠大量經驗的結果
來完勝所有人類的棋士
把巴菲特的交易紀錄丟給電腦學習不就好了
再加上索羅斯
巴菲特那種思路應該不太適合目前的機器學習方式
處理數據電腦是比較在行，如果是偏重非基本面的可能
比較適合。類似價值投資這種需要領域專業知識和常識
輔助思考的，應該目前沒有這類的系統吧...
如果是早期的煙屁股策略，也許還有辦法用篩選財報的
方式加上分散投資組合，但應該還是要有些產業知識輔
助篩選，績效才會好吧...
老話一句啦看不懂要問
我覺得你連AI的課都沒聽過 才會用y=f(x) 來比喻
現在AI太龐雜了，連PhD都不見得能懂皮毛。修課好幾
堂也沒用的，要實戰很久才能摸透一小分支而已
大家就瞎子摸象，各說各話囉... 這要蠻頂尖的團隊
才能勉強弄出像樣的東西來...不是一般人能碰的
就算是只有價量的純技術分析AI都能夠長期獲利了
圍棋AI打敗人類不是靠分析過所有棋路
靠的是知道哪步"比較"好
這種東西就跟純粹技術分析一模一樣
問題在於這種AI要面臨的是當資金大到一個程度
是否還能保持穩定獲利
更好笑的事去公司現場看就能得到有用的情報??
另一種結合大數據的基本面分析AI
收集人的喜好趨勢 直接預估出目前該有的市值
想到我跟社區管理員閒聊 管理員酸說某個社區屋主想
這在目前只有少數產業有發展可能 但未來很難說
賣房想賣多少錢有夠貪心的~ 結果今年社區實價創新高
假如當時聽管理員說好貴叫你別買~ 現在只能望高興嘆
更不用說一般公司啦~ 保全就把你擋在外面了 還情報?
看新聞買股票的就有夠慘，還教AI看新聞喔
看什麼新聞？美國卷商收你0手續費為什麼？因為把散
戶下單資料拿去賣 大戶經理人用AI分析就夠殺散戶了
然後還有散戶在大談說 AI無用論 資料都是垃圾 笑死
你「完全不知道自己在幹嘛」才會把事情講得很複雜
你是要多完備？AI的資料庫如果不足 人類的資料庫就
更少了 速度也是遲早AI會超過人類 一樣的神經元和
突觸架構 更快的速度 更大的資料庫 為什麼AI沒辦法
超過人腦？
y=f(x)是大道至簡的真理 真正半桶水的是你
因為資訊存在於現實世界的空氣裡 數據化的資訊只是
宇宙裡非常小的部分 你拿那種有限垃圾就是在象牙塔
自爽 還自以為在玩什麼高級東西XD
就算跟散戶一樣追高殺低 AI就是比你人的動作快一步
等你散戶抬轎
不管是辦公室裡發生的事，還是人體激素的變化，傳感
器都永遠無法完全捕捉，無法取得足夠的資料
你以為散戶可以抓取空氣中的資訊喔？
一個人光聽他講話的水準馬上就能辨別他的層次XD
特別是真正最笨的人都特別嗆XDDDD
當然可以 比如內線消息這種東西 就是"空氣裡的資訊"
他是不會存在於世界上的什麼鬼數據資料庫裡的
真的是班門弄斧XDDD
不過學會一些AI做資料回測，策略最佳化還是有幫助
政大文組的程度都這樣嗎？校友應該想跟妳劃清界線了
「最笨的人都特別嗆」XDDDD
哈哈 同意樓上
純用AI的基金今年被大盤屌打啊
說得太棒 數據品質一直是最重要的
大部分的情況需要 domain knowledge. 這是人給的
你是拿到什麼x才知道東芝買夏普的？夏普篩大師？
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市場上絕大多數的成交量本來就是程式單 我以為這是常識 市場會那麼有效率也是因為太多程式單 不然外匯、虛擬幣、股市盤後交易 你以為每天都有人盯著盤在看買賣??? 越極短線越多程式單、每種程式單的設計不同37
號稱不可能被電腦打敗的應該是圍棋吧 : 現在科技日新月異，漸漸的AI會取代任何要演算的事情 : 就算是股市也一樣，現在只是數據資料庫還沒完備而已 : 他說他斷言，以後股市上也會是AI的天下 : 一般人很難在股市上賺錢2
股價可以看成是一個時間序列 目前時間序列的研究上有幾種常見的機器學習的方法 1. Hidden Markov Model (HMM) 2. RNN 3. LSTM3
我想在這個論點上補充我的看法，就是 人的記憶不是完美的 人會選擇性記憶 而且這個記憶會隨著時間而減少權重 舉個例子16
不好意思 我是doiverson 自己的帳號弄丟了一陣子 現在還在站長那邊手動認證中 所以請人代po 我自己現在是在台大念c.s phd 領域應用就是在這一塊 因為現在太多領域以A.I為名義 募資拿錢做很多有的沒的專案 但希望大家能夠慢慢了解這一塊到底在幹嘛8
雖然大部分網友的看法都是AI在股市贏不了人腦，不過我的想法是相反的 以“超級績效”的作者Mark的投資法，其實是非常公式化的 首先透過軟體篩選出他要的股票（他書中說他是使用market smith） 然後上面出拜篩選出的股票，他再用“肉眼”判斷出符合他所謂“VCP”型態的股票 用“肉眼”判斷曲線分佈型態，相信厲害的工程師應該可以用machine learning辦到53
首Po今天去聽AI人工智慧演講的時候 演講者就說大家看AlphoGO 號稱不可能被電腦打敗的西洋棋，人腦也被打敗了 現在科技日新月異，漸漸的AI會取代任何要演算的事情 就算是股市也一樣，現在只是數據資料庫還沒完備而已![[請益] AI最後一定會打敗一般人？](https://i.imgur.com/nUw2kwkb.jpg "[請益] AI最後一定會打敗一般人？")
只要電腦還是處於經典計算機型態 電腦就不可能打敗人腦 因為人腦是量子運作 而且我們知道前幾天的新聞 中國最新的量子「九章」計算機 比目前世界最快的超級電腦「富岳」快100萬億倍 也就是說「九章」算200秒得到的答案![Re: [請益] AI最後一定會打敗一般人？](https://img.youtube.com/vi/q9xTtkLYRM4/mqdefault.jpg "Re: [請益] AI最後一定會打敗一般人？")
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Re: [心得] 暫時退出市場的小小心得與請益感謝大家的回應，連假期間整理了一下 希望能有系統的跟大家交流 如果有漏掉的可以再跟我說，私信待會也會一併回覆 開始之前，還是先強調這個領域最重要的就是加強風險控管跟心理素質 沒有策略是永遠賺錢的、環境也一直在變化9
Re: [Vtub]赤井心使用AI圖惹議 刪文並向繪師道歉現在最主要的爭議，在於ＡＩ學習時利用的是其他繪師的圖。所以有侵權的 疑慮。 但如果拿來當作學習對像的，不是這些有版權的繪師圖，而是公開的美術圖 ，如蒙娜麗莎這種歷史名作，還會有這種問題嗎。 甚至更進一步。7
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[問卦] AI如何判斷,張阿月提供的資訊？網路上的資訊百百種。 有正確的 有唬爛的,有反串的,有造謠的,有農場資訊 也有張阿月這種 開始一本正經,結尾是腦公味道的。
[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】352hr(歡迎分享轉貼) 後疫情時代非接觸新經濟加速企業數位轉型，AI、電商、雲端經濟、大數據人才需求大增 。 訓後即具備「程式＋產業領域」雙重應用技術能力，從此踏進人工智慧資料科學領域，成 為最受企業歡迎的人才！![[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】352hr](https://i.imgur.com/mDvAlFvb.jpg "[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】352hr")
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