Temat ETFu bazującego na AI jest bardzo ciekawy. Super Bartek, że zwróciłeś na to uwagę bo np. ja nie wiedziałem, że takowy powstał.
Jak słusznie zauważył GrzegorzM Machine Learning i AI w ostatnich lata poszło bardzo do przodu, to nie są algorytmy bazujące na dyrektywach ludzkich tylko samouczące się jednostki. Wyeliminowanie dyrektyw ludzkich w AI jest istotne z tego powodu, że one ograniczają, narzucają pewne schematy, które może człowiekowi wydają się logiczne i poprawne a jednak w rzeczywistości przy specyficznych warunkach stają się po prostu złym ograniczeniem.
Historia szachowa
Bartek wspomniał o dawnym pojedynku z Kasparowem, wtedy w 1997 Deep Blue wygrał z najlepszym szachistą - moment zwrotny w historii szachów. Ale
tamtejszy superkomputer był "głupi" działał na dyrektywach ludzkich, oceniam pozycję na podstawie wytycznych człowieka, miał wklepane setki tysięcy partii ludzi i otwarć debiutowych. Jego przewagą była ogromna moc obliczeniowa pozwalająca na analizę (strzelam) miliona posunięć na sekundę + baza danych ludzkich partii. Od tamtego czasu powstawały coraz to lepsze programy komputerowe ale bazujące na tych samych przewagach jakie miał Deep Blue:
ocena pozycji zdefiniowana dyrektywami przez człowieka oraz miliony partii.
Tak było przez 20 lat temu, aż do czasu gdy powstał
Alpha Zero, program jest bazuje na zupełnie innym podejściu niż wszystkie poprzednie. Twórcy nie narzucili programowi żadnych ludzkich dyrektyw czy baz danych, dali mu "czysty umysł" i wprowadzili jedynie zasady gry w szachy - w sensie poprawność ruchów (goniec chodzi tak, wieża tak, a mat jest gdy król nie może uciec przed szachem) i zaimplementowani algorytmy swoje Machine Learning (ale nie szachowe!). Następnie "czysty" Alpha Zero grał sam ze sobą i uczył się, z każdej partii wyciągał wnioski i w kolejnej je uwzględniał... startował od poziomu beznadziejnego, dziecka uczącego się grać, a doszedł do poziomu nieosiągalnego przez nikogo innego... ani człowieka ani algorytmu.
Stockfish - to program szachowy, algorytm, który od (strzelam) 5-8 lat wyznacza trendy w szachach, najlepsi szachiści na świecie analizują (analizowali) partie przy pomocy Stockfish, ten program decydował w analizie czy ruch jest dobry czy nie. Ludzie grali tak a nie inaczej bo Stockfish oceniał że po tym jest lepsza pozycja. Stockfish od lat bił siłą gry najlepszych szachistów.
Chyba 6 grudnia 2017 zrobiono mistrzostwa programów komputerowych Stockfish zagrał 100 partii z Alpha Zero... jaki był wynik? Alpha Zero nie przegrał żadnej partii, wygrał 28, a 72 zremisował (szachy na najwyższym poziomie to specyficzny sport i w większości padają remisy) i żadnej nie przegrał. Wiecie co jest najlepsze? Przed meczem Alpha Zero był wyzerowany (do stanu wiedzy ruchów),
uczył się sam ze sobą tylko 4 godziny i następnie sromotnie ograł najlepszy program na świecie.
Wiecie co jeszcze jest najlepsze? To, że bez naleciałości dyrektyw ludzkich Alpha Zero grał... kompletnie nie tak jak wszystkie programy do tej pory, często łamał wiele zasad uważanych przez ludzi za oczywiste (debiuty, rozwój figur w debiucie, wieże najlepiej połączone i na wolnych liniach etc...) Alpha Zero nie znając tych "głupich" wytycznych nie musiał ich respektować a Stockfish musiał. Grał po prostu niesamowicie, programy komputerowe zwykle grają nudne szachy pozycyjne i punktują po małych plusikach a Alpha Zero grał jak człowiek... ale bez kajdan w postaci ludzkich dyrektyw. Wierzcie mi, że sposób gry Alpha Zero był niesamowity.
Alpha Zero jest niesamowity, to jest zupełnie nowy rozdział. Dziwię się, że ta przełomowa wiadomość tak w sumie niewiele w mediach była eksponowana. Szachy są nudne - to pewnie przez to. Alpha Zero wygrał też z mistrzem świata GO, GO ma jeszcze większą potencjalną skomplikowaność niż szachy.
Akcje i AIEQ
sebo pisze:Super komputer nie jest inteligentny, kwestia tego kogoś co napisał i jak to rozpatruje a wiesz jak wybiera spółki?
Właśnie do czasu Alpha Zero było tak jak piszesz, komputery nie były inteligentne bo bazowały na ludzkich wytycznych. Od czasu Alpha Zero wszystko się zmieniło... w szachach, ale bądźmy realistami pewnie w wielu gałęziach biznesu tworzone są podobne projekty lub chociażby twórcy Alpha Zero będą udostępniać usługę jako produkt. Komputery są już inteligentne.
Oczywiście nie wszystkie komputery tylko te z zaimplementowanym poprawnym algorytmem wnioskowana i uczenia się a nie ze sztywnymi dyrektywami ludzkimi. I teraz dochodzimy to tematu owego ETFu i należy sobie zadać pytanie:
jaki algorytm steruje tym ETFem? Wchodzę na stronę ETFu
http://www.equbotetf.com/ i co widzę? Sporo bełkotu marketingowego i z wykorzystanie AI a na stronie głównej w rotującym obrazku:
AIEQ pisze:Our proprietary technology and algorithms are build on a multistage process that seek to identify mispriced stocks in marketplace.
Zauważacie różnice? AIEQ bazuje na ludzkich wytycznych, jak sami się chwalą ma algorytmy wykrywające niedowartościowane spółki. Niedowartościowane oczywiście według stałych wytycznych człowieka... a może przy specywicznych warunkach rynkowych te wytyczne po prostu się nie sprawdzają? Człowiek tego nie wie... to jest to samo zaślepienie, kajdany które miał Stockfish. W ogóle dlaczego AIEQ tylko kupuje spółki, a nie może shortować?
Bartek pisze:Ponoć analizuje dane ale też sentyment, tweety, social media, informacje prasowe itp. Dlatego pytam na forum co myslicie.
Jeżeli faktycznie takie rzeczy bierze pod uwagę to imho bardzo źle... tweety, social media, informacje prasowe
to są informacje wtórne one wynikają z rynku i wskaźników spółek a nie odwrotnie, poza ty mogą być nieprawdziwe. Zakładając, że podejście Alpha Zero jest poprawne (a na razie wydaje się, że jest) to AIEQ aby być optymalny musiałby imho pozbyć się ograniczających go sztywnych dyrektyw (wiadomo nie są sztywne, ale bazują na zakodowanych ludzkich algorytmach) oraz mieć dowolność w inwestowaniu, przecież inni gracze mogą shortować, handlować opcjami, kontraktam etc... przecież celem programu jest maksymalizacja zysku.
Te 2 założenia są proste do zrealizowania, pytanie jak miałby się uczyć... czy postawić 1k innych instancji i dać im tradować przeciwko sobie? A może część z tych instancji "testowych" spersonalizować algorytmami tak aby działały np. jak banki inwestycyjne, jak ulica, jak społeczność TJS, jak statystyczy Anglik etc... główna instancja AIEQ była by czysta i uczyła by się na podstawie symulacji z tamtymi testowymi... może by coś wyszło:-) (aha, jeszcze trzeba też posymulować wyniki spółek)
W każdym razie AIEQ może osiągnąć sukces ponad benchmark (jak Deep Blue z Kasparowem) aczkolwiek daleko mu do samouczącej się jednostki (Alpha Zero). Implementacja całkowitego MashineLearinngu na giełdzie to ogólnie większe wyzwanie niż szachy czy go ale... tęgie głowy pracują i
na pewno będą coraz lepsze algorytmy tradingu bo tam są... pieniądze a to dobry driver.