скромен човек, който е също така, в света на инвестициите, на най-близкия еквивалент на Бога.
Четиридесет години той започва инвестиционен партньорство с 100000 щатски долара, а след това купи малък текстилна фирма наречена Berkshire Хатауей.
Прилежно ferreting и изкупуването на акции на дружества
акции, от които търговия, като от октомври
16, 1995, по $ 29,650.
По пътя Той amassed лично богатство от около
Сега отговаря Уорън Buffett на мозъка.
Него, също е скромен и непривлекателен-а
на бюрото на един Дейвид Braverman,
инвестиционен офицер с Стандарт &
Poor's в Ню Йорк Сити. Една година
Преди Braverman прочети Роберт Г. яга --
stromjr. "е най-добре продавача, Уорън Buf -
Fett Way: Инвестиционни стратегии на
Светът най-големите инвеститори. Hagstrom
Никога не срещна Buffett, докато пишете
книга. Вместо това, той чете Berkshire е -
далеч годишните доклади-с Buffett на
отлично неформален председател на писма -
заедно с Buffett на речи и интер -
оглед преписи да откриеш това, което трябваше
го направиха така изключително успешни.
Разбира се, много от тях са опитвали да
съревновавам Buffett. "Традиционните ап -
подход е да се купуват акции, които Уорън има
вече са изкупени, "казва Braverman." Моята
оплакване, че стратегията е, че
Вие се купуват неща, които са ал -
готови преместена нагоре дължи на неговите действия. "
По същия начин, Hagstrom книгата претендирано
Buffett да разкриват тайните, но "той не -
n't дай ми никаква информация за това, което
запаси, за да купят следващия. "
За да получите това, което той иска, Braverman
Направих каквото всеки безстрашен програмист
ще направя всичко: Започва пишете код,
завъртане на аксиоми инвестира в
Книгата в поредица от уравнения, че в
structed своя компютър на екрана за
запаси среща Buffett критериите.
"Какво прави това", казва той на своя CRE -
носеща "се намерят запаси, че той не е
Купих но които отговарят на критериите за подобно
на тези, той купува или че той може дори да
Купете в бъдеще .... Налице е очевидно -
LY предимство на този над изкупуване
това, което той вече е закупено и направи
пари инча "
Трийсет компании направиха клас.
Тогава Braverman опитаха да извънсъдебно Buffett
Buffett от скрининга за силен консенсус -
вашите доходи, както и оценки. Шестнадесет
фирми остана,-които Braverman почувствах
бяха наистина се подценява.
"Изглежда ние сме много, за да
нещо ", казва Braverman. Той до -
от списъка през юли (вж. "Бъдете Както Buf -
Fett "), вместо шест часа с нови запаси
тези, избрани от компютъризирана
екран. Като цяло запасите
бяха до средно 42
процента през Septem -
брой 30, 1995. На S & P
500 е нараснал с малко повече
от 21% през
същия период.
Braverman също изпитват
неговия модел срещу пазари
през последните десет години.
На 1 юли на всяка година,
компютърът ще купя
запасите, които го
през екрана и
продават тези, които не са.
Веднъж пак, на comput -
е надминават на S & P
500, въпреки че по силата на -
Buffett формирани през този
период. "През последните шест
месеца, ние го направи бас -
Ter [отколкото Buffett], "BRA -
verman казва.
Всичко това, казва той, е по -
почит на своя софтуер
отколкото да се Buffett стойност
стил на инвестиране. Какво следва
"невероятно", казва той, е
"Вие може да се върне като това просто като
Връщам се в основите. "Или, като човек
сам написа в 1994 г. Berkshire
Хатауей годишен доклад "В инвестиране
не е необходимо да се направи извънредно
неща, за да получи изключителни резултати. "
Разбира се, както Braverman е първият
да призная, Buffett прави много повече, отколкото
приложи формулата за определяне на това дали
фондова е подценена. "Buffett има
Купих и направи значителна сума
на пари в Капитал Градове / ABC ", казва
Braverman. "Капитал Градове / ABC е
по-ниски маржове [нетен доход разделен
продажби], отколкото по-голямата част от запасите, които бяха
качват в нашия екран, но той купи
Капитал Градове / ABC. Защо? Защото той
е изключително впечатлен от човека
управление, и няма компютър, независимо дали
невронна мрежа или просто животновъдството
бране на екрана, може да е задължително, когато -
Дейвид Braverman заредени Уорън Buffett в неговия компютър.
tify бъдат впечатлени с [Столица
Градове / ABC председател и главен изпълнителен директор]
Томас Мърфи.
Или може ли? Представете си, че компютър
ще започне на всеки ден в полунощ,
сканиране на фондовия пазар в Токио. В
Системата също така ще сканира вестници и
анализатори докладите и пазарни данни от
цялата индустриализираните страни
опитва, търси фирми, които
изглеждаше, че се извършва изключително
добре. Програмата обаждане тя E-Buf -
Струва 68 декември / януари 1996 портрета от Дуейн MICHALS
Fett-ще прочетете интервюта
с най-корпоративно управление и
чрез високо качество на речта синтез
и речта признаване устройство против -
nected на телефон, дори и уредите за
собствените си интервюта с Томас Mur -
phy около Капитал Градове / ABC е merg -
е с Disney. Мърфи, по случайност,
никога няма да разберем, че той е бил
schmoozing със силиконов чип, а не
плът и кръв.
Компютър, който може да се разбират притча
език и разговаряте в нея е един от
Велики, който се изплъзва гола на конкурен -
puter дисциплина нарича изкуствен intelli -
gence. Тя дори може да се счита за
Целта на компютърната наука сам. Повече
от 150 години назад, когато Чарлз
BE СХОДЕН BUFFETT
Дейвид Braverman на "Уорън Buffett"
ИМЕ
ДЪБ INDUSTRIES (ДЪБ)
Computer Associates (CA)
STURM, RUGER & АД (RGR)
Уст АД (Уст)
Франклин РЕСУРСИ (BEN)
МЕЖДУНАРОДНА GAME ТЕХН (IGT)
Pfizer (PFE)
AMGEN (AMGN)
Зелено дърво ФИНАНСОВИ (GNT)
МИКРОН технологии (MU)
МЕДИА ОБЩИ (МЕГ / A)
LAWTER INTERNATIONAL (право)
АМЕРИКАНСКИ НАЧАЛО ПРОДУКТИ (AHP)
Intel (INTC)
Schering-разоравам (ПСР)
SOFTKEY INT'L (SKEY)
Цена от 20 октомври 1995 година. Запасите са изброени в о
сила, както е оценено от програмата.
фондова снимки
ПОСЛЕДНИ
ЦЕНА
$ 22
49
27
30
54
13
6 1
46
30
70
3 1
1 1
88
67
54
39
дер на относителна
Babbage, английски математик,
пое по своя проект за изграждане на
парен двигател изчислителна машина,
мечтата му беше да се построи машина, която
биха могли да мислят. В писмо с дата 21 юни
1833, Lady Аугуста Ada Байрон,
дъщеря на поета, и като Babbage на
сътрудник, първият в света comput -
е програмист, описани Babbage на
изобретението като "мислене машина (за
такива, че изглежда). "
Алън Turing, британската математика -
ematician които подпомагания усилията за пляскане
германците "отгоре-Енигма таен код
по време на Втората световна война, а по-късно помогнаха
създава едни от най-ранните електронни
компютри, също заяви, че неговата крайна
Целта беше да се изгради мислене MA -
гръбнак. В действителност, Turing създадена тест
че учените все още се използват, за да се определи, ако
Машината е чувствителен. В Turing тест
проста: Ако си заседание в рамките на един терминал
и вие не можете да кажете, ако на ответника по
на другия край на жица е човешко
или на компютър, а след това на компютъра
Програмата е интелигентен.
Това са въпроси, които отдавна
престава да бъде само от академични или
философски внос. Бизнесът и
рисков капитал фирми са инвестирали
много милиони долари в изкуствените в
telligence. 1980 г., в
Всъщност, започна положително AI
бум, зареден с аванси
в три области на научни изследвания:
основана на знанието системи
(предишен нарича експертна система
tems), невронни мрежи,
и генетични алгоритми.
Всеки предлага начини за система -
temizing на хората или човека -
като разузнаване, пускането
тези хитрост в comput -
е, и да се прилага в реално
световни проблеми.
Една компания, която е
Успешно заети AI
Технологията Neuron Данни,
малък софтуер фирма в
Маунтин Вю, Калифорния.
Neuron Данни прави про -
грама, които фирмите могат да
използвате, за да създадете свои собствени
основана на знанието системи.
На компанията $ 5000
NEXPERT Предмет пакет
е широко използван в финансо -
ва света, казва Алън Лунд -
Berg, програмата на продукта мениджър.
Той е също така са наети на работа в банките
откриване на измами и в спешни MEDI -
филмова да създадат ефективна сортировка протоколи.
Такива системи са съставени от elabo -
ставка комплекта ", ако след това" изявления, с
специални компютърни програми, които правят
Наистина правилното тях се осъществява най -
правилното време. Например, познания -
ръб-базирана система за управление на автомобил
може да има правила, като например ", ако колата се нуждае
газ, тогава потърсете газ станция "и" ако
там е дете директно в предната част на
кола, а след това стъпка по спирачка. "По-повторете
edly интервюиране на хора, които са фа -
miliar с определена област на
познанието и събирането на голям набор от
тези правила на палеца, програмист може да
надарявам експертна система с почти
на човека като на вземане на решения способност.
Въпреки това, основана на знанието системи
срещнете проблем, когато се прилага за
Trading: За да се изградят такива про -
грама, това е необходимо за "знанието
инженер "-човекът, който
Пише експертната система да седнеш
с "домейн експерт"-някого
който разбира, че задачата е да се
компютъризирана и излезе с
всяка от стотици или хиляди
"Ако и след това" твърдения, които съставят
система, основана на правила. Това е досаден и
време, но повече към
точка, по-бързо опитен, високо налягане
света на финансовите търгуване, някои от
експерти в областта-което означава, че търговците -
разбере какви са те правят добре
достатъчно, за да излезе с официална набор
на правилата.
Кристин Downton, съдружник с
Лондон-базирани Парето партньори и за
MER централен банкер и пари manag -
Ир, премина през този процес през 1992 г.
когато я посредник формира партньорство
• с Hughes Самолети Ко Hughes AI
изследователи painstakingly Работил си
начин чрез Downton експертизата в
Броят на различните пазари, създаване на
глобалните инвестиции, основана на знанието
система, която може да проследите до 18 различни
променливи във валутата и срочни
доход от 12 отделни пазари, ECON -
omies. Всеки един от хилядите правила
които съставляват програмата изисква
точно и количествено определяне, дори
за термини като "висок растеж", "MEDI -
хм мандат, "и" нормално. "
Днес, Downton на безплътен
мозъка управлява $ 110 милиона, да изреже -
да се надява, че за да се повиши до $ 250 млн.
До края на годината. Програмата
е "надминават съответните стенд -
марка ", казва тя.
Така че, основана на знанието системи
някои полезни. За съжаление, подобно на много
експерти, те не се обучават. Те
не могат да отговорят на променящите се условия.
И те не знаят, когато те са
Правиш грешка. И накрая, казва Ан -
теглеха Ло, професор в MIT Sloan на
Училище по мениджмънт, "Експертна система
Декември / януари 1996 година Уърт 69
• • • • H T W mKBMm.
MIT на Андрю Ло (вляво) мечтите на мислене софтуер. Майкъл де ла Maza е преместена от теорията за реалността с Redfire фонд.
tems са само като експерт като [лице
създаване на правила]. "И това може да се
Много е трудно да се прецени.
Майкъл Prietula е изразходвал година
изучаване на запасите търговци и инвестиции
банкери. И двете психолог и
компютърен учен, Prietula е професионалната
sor в Центъра за счетоводството Re -
търсене и професионално образование в
Университета на Флорида в Gainesville.
Според Prietula, дори и големите
търговски фирми не могат да прогнозират кой ще бъде
добър търговец. "Отидох в търговията
къща и имаше около 50 души от
под. После каза, "Къде са ви -
perstars? " Там са били може би 3 от
всички, които са 50. И рече: "Е, как да направя
Вие търговия? А те казаха: "Вие трябва да
бъде реален внимателни. "
"Там е вид познание, наречено
намира познание, "Prietula казва." Много
неща в околната среда допринася
за представянето си. Ние просто не са бивши
actly сигурен, че околната среда, екс -
СЕРТ, че го промени много. Някак на
добри търговци са добри в възприемането и
адаптиране към промяната. "
Разбира се, учене неписан правила е
основно значение за много хора endeav -
ors. То какво обучение и мислене са
всичко наоколо. От това следва, след това, че създаването
компютри, които могат да се научат друг Ел -
ement на AFS всеобхватна Амбицията на
възпроизвеждане човешкия интелект.
През последните десет години се наблюдава относително
AI прости техники за намиране на правилата
на палеца и незабележим корелация е
натрупан много съмишленици. Обади neur -
Ал мрежа, тази техника носи свети -
шоуто прилика с начина на човека
мозъка работи. Всъщност, единственото мрежи
работи в най-невронни системи
сложни мрежи от нелинейни математика -
ematical уравнения.
Линейни отношения са от вида на
математически правила, които най-много хора
учене в началното училище. Нелинейни отноше -
tionships, от друга страна, опишете
неща като S завои, нормалното разпреде -
ятия, и експоненциален растеж. "Война -
Рен започва с $ 100,000, работи в продължение на десет
години, и спечели $ 100 милиона. Тридесет
години, считано от сега, колко е Уорън
струва? "Ако отговорът е $ 400 милиона евро,
Тогава Уорън работата за приходите отноше -
tionship е линейно. Но ако е Уорън
на стойност $ 12 млрд., връзката се
Определено нелинейни.
Невронни мрежи направи отлична работа
представлява комплекс комбинации
на нелинейни уравнения. Дори по-добре,
благодарение на математическата техника
открити през 1980 г., наречено назад
размножаване, е възможно да се преподават
невронна мрежа, за да "учат" сложен
отношенията между множеството на различни -
ables-дори намерите връзки хора
Понякога
Брад Луис ЩЕ
Преодолявам
Компютъра.
"Обикновено,"
Той казва, "IT'S
Грешка. "
не могат да виждат на техните собствени.
За да се направи основен невронна мрежа, A
програмист изгражда редица equa -
ятия с няколко десетки въвеждане на променливи,
някои нелинейни функции, на няколко десетки
допълнителна настройка на параметрите, както и много
малък брой изходи. Това звучи
по-неясен, отколкото е. Например, ако
банката може да използва даден невронна мрежа, за да
определят с кредит worthiness на
Заемът заявителя. "Доставки" ще бъде Val -
ues като кандидата домакинството
доход, възраст, пол, както и финансовите
грим. На "изхода" може да има грях -
gle номер на прогнозира вероятността
на кандидата неизправния по заема.
За да се обучават в мрежата, банката може да
предмет на системата за всичките си заем
регистри, надявайки се, че невронни мрежи
работа може да научите своя тунинг ал -
м-своя начин на figuring шансовете -
по-точно от един домейн експерт.
Това най-малкото е най-добрият вариант. Кейси Kli -
masauskas, продуктов мениджър в Neu -
ralWare, A Питсбърг фирма, която произвежда
невронна мрежа строителство кит за
персонални компютри, казва, че все още е
"повече изкуство, отколкото наука", за да направи
тези програми работят ефективно. Ти
може не само поставете ги инча
NeuralWare на продукта, наречен Neur -
Ал работнически прогнозират, се използва за Предбалкан
В ролите процентът на възвръщаемост на отделните
запаси и за изчисляване на размера на
риск в портфейл от акции и облигации.
Klimasauskas е изчислила, че са налице
може би 50 души по целия свят
• които използват trainable невронни мрежи
работи за управление на портфейла.
AI Друга техника за бране
запаси е пионер от Майкъл де
Декември / януари 1996 година Уърт 71
La Maza и Дениз Yuret, две gradu -
изядох студентите в MIT Изкуствен Intel -
ligence лаборатория. Няколко години
Преди де ла Maza и Yuret седяха
Невронни мрежи ТЕХНОЛОГИИ
"Е напълно безполезен
КСТД Louis NAVELLIER.
"Бяхме ИЗПИТВАНЕ ИТ."
около bemoaning състоянието на изкуствена -
разузнаването изследвания. "Така направихме списък
на проблеми, които бихме могли да работят, за да
AI прилагат техники за реалния свят, "
казва де ла Maza. Двете уреждат по
Идеята за самостоятелна компютърна про -
грама, които ще се научи да прави пари
инвестиции в пазара.
Те кодово име тяхната про -
ject Redfire.
За първите шест месеца на
1993, De La Maza и Yuret
разработена програма, използвайки
най-"дий-факир" AI
технологии могат да намерят:
генетични алгоритми. Генетични
алгоритми създавате стотици
или хиляди случайно
генерирани компютъра про -
грама, а след това опитайте всяка
един. Някои програми за работа;
повечето не са. Компютърът
Тогава се парчета от
успешни програми да се направят
нови програми, сортиране на интер -
разплод тях. В края на
няколко хиляди поколения,
в резултат на програми могат да
работят много добре. Често
Това е трудно да разбера защо.
Красотата на генетичните Ал -
gorithms е, че де ла Maza
и Yuret не е трябвало да
знам защо. Всички те трябваше да
да е храна си програма
с цените в края
на пазара. Когато
Програмата иска да направи
търговия, то отпечатани на съобщение
на екрана.
След като системата е оп -
erational, De La Maza и
Yuret направи шест месеца сухо
Бягай, после нагоре $ 10,000 на
собствените си пари в края на 1993 година.
През ноември 1994 Имат две
параграф споменете в наобратно Мага -
списание Redfire каза, че е генериращи
8% месечно
възвръщаемост. Това беше Фол -
lowed от кратко
Историята в Уърт (Feb -
ruary 1995), както и
повиквания започна идващи
инча Това март, с
14 инвеститори, двете
MIT студентите се обърна
Redfire в хедж
фонд, за да се избегне SEC докладване
нормативни актове. Фондът е с посредничеството
Furman Selz на Ню Йорк.
Двамата основатели са поддържането им
се връща в тайна. De La Maza ще
само да кажа, те са "положителни."
Друг търговец използвайки този вид AI
технология е Брад Луис, един фонд от човека
ager вярност към инвестиции с $ 4,3
млрд. под управление. "Аз съм изтощен
ning пет часа фондове, контролирани от някои -
нещо, което е форма на AI ", казва Луис.
До февруари, средствата са били против -
trolled чрез невронни мрежи система,
но той скоро се промени към ново
технологията, че той няма да се разкрива. "Това е
доста тежкотоварни формата на AI, "
Люис казва. "Фактът, че тя е все още много
нелинейни, която иска да се прочува
всички тези невронни мрежи: nonlinearity. "
Люис казва, че той прекарва по-голямата част от неговата
време, сега търсят нови променливи, които да
фуражи в неговия компютър, който часовниците
във всяка вечер в 2 часа и завършва
до 6 часа Понякога той ревюта
Какво по програма иска да купи или
продават-просто, за да сте сигурни ", че нищо
Странно е, идващи чрез. "Някои -
Там има много истории за
Уол Стрийт за деца без седловина -
Леге образованието на един милион
долара първите си години като търговец
и теоретици с Ph.D.s в
икономика губи им ризи. Тези
разбъркване приказки май забавляват търговци
като една бира след работа, но те са
положително депресиращо за колеж
професори. В крайна сметка, ако това не е
се ползват с полувисше образование (най-малко веднъж на стена
Street), тогава защо плащате за една?
Този въпрос е движеща Джон О'Брайън Един по -
sociate преподавател по счетоводство и финанси в
Карнеги Мелън университета Магистърски факултет на
Индустриална администрация. О'Брайън е директор
на технологии в CMU на център за финансови
Анализ и търговия с ценни книжа. БЪРЗО, в сила,
е кибер-клас, чиято цел е проектиран
около интегрирането на теорията с практиката ", казва
О'Брайън. "Ако науча понятие, то е imme -
diately приложени. "
Програмата дава който се търговци един inti -
мат знания на мрежови
компютърни системи, програма Трад -
ING, както и производни, и прави
ги да се чувстват като у дома си с математиката -
ematical основите на пазара
динамика. О'Брайън призовава му fledg -
молва пазар майстори "The Cyber
Войни. "
Програмата обучава студенти
да бъдат търговците по същия начин за стена
Улица прави: пускането им в предните
на терминал и им кажете, за да
Продажби
ЗА
Клас
Cyber Warrior Джон О'Брайън
направи пари. Разбира се, тъй като
О'Брайън е Ciwu, парите не се
паричните е класове. "Вие печелите клас
пари в брой ", казва О'Брайън." Степен пари
натрупани през цялото времетраене на
Разбира се преобразува в сто -
възрастта им клас. Това я прави
съвсем реална и конкурентна.
Търговската се групират и не е от -
ries на проекти, някои работи за
след няколко часа, а други работи за седмица или ан -
гумата семестър. Студенти търговията срещу всеки
друга страна, срещу търговци изградена с изкуствени-intelli -
gence технология, както и срещу студентите в други
училища: Копия от търговията стая Вече навечерието
ning в Япония, Англия, Хонг Конг, Русия,
Украйна, Мексико, Австралия, Сингапур и
Южна Корея.
Всеки проект има за цел да разкрие важна
Аспектът на пазара. В един проект, казва О'Брайън,
студенти започнете с "много undiversif ied пози -
tion, и чрез търговия с тях може да им плет
рискове. "Тъй като по проекта продължава, учащи се да видите
как техните действия се определят
цените на ценни книжа, във виртуалното Mar -
KET. "Вие може да диверсифицира по глупав
цени и да направи себе си по-беден,
или можете да разнообрази на разумна
pricesand правят сами по-добре, "
О'Брайън казва.
Тези, които имат достъп до Интернет
можете да научите повече за БЪРЗО
Програмата на World Wide Web.
Просто насочете уеб браузър, за да
http://fastweb.gsia.cmu.edu. -S.G.
Струва 72 декември / януари 1996
пъти той ще отхвърли на конкурен -
puter. "Обикновено, когато го правя, това е погрешно
предприеме, "казва Луис." Тя изглежда по този начин.
Аз съм първостепенни кутията много по-малко от
Използвах до седем години. "
Един проблем с този
сортиране на инвестирането, казва Ло в
MIT, е, че то игнорира
фактори, които допринасят финансово
цените. Твърде често се казва, че
Ето, хората се опитват да направят
компютърно-базирани инвестиции
хванат с техните
номера и да забрави за повторно
alities, за които тези
номера щанд.
"В крайна сметка," казва Ло,
"Проблемът на вземане на
доброто финансово инвестиции
Решенията не е статистически
проблем, а е икономически проблем, а
макар че статистически извод и Гай
технологията може да добавите огромна стойност,
само те никога няма да предостави Com -
plete решение за финансовите пазари номинална -
участници най-малко не до софтуера
става самостоятелно знаят. "
Разбира се, това не се споменава за
nonlinearities или невронни мрежи в Berk -
Shire Хатауей годишните доклади. Нито
ще ви ги намерите в работата кръчмата -
установени от Louis Navellier, редактор на
MPT Преглед и президент на пъпа -
lier & Associates. Navellier управлява
$ 1,2 млрд. евро.
Невронни мрежи технология е "до -
рабош безполезен ", казва пъпа -
lier. "Ние сме били тестване
той. "Проблемът, казва той, е
времевата рамка. "Невронни
мрежи могат да бъдат полезни за
краткосрочна тенденция последващи
тели, но те не могат да вдигнеш
дългосрочни тенденции.
Navellier също е подозрително
за групи като Redfire
, които се претендира Другое -
geously високи доходи. Той
иска да знае за ликвидност
Границата на такава технология.
Макар че би било възможно да се
получи 100% или 200
процента годишна възвращаемост на
милиона долара, опитайте се да тичам
стратегии с един милиард долара и ще
започват да влияят на пазара, а не
вземане на пари от нея.
Там е друга голяма разлика BE -
Между Ал-базирани системи за търговия в
употреба днес и нашите хипотетични E-Buffett
програма. А наистина интелигентни изкуствени
търговец, вероятно ще гледате телевизия, Lis -
десет часа за радиото, и прочетете newspa -
Възможно е
Че за да имитират
BUFFETT, A
Компютърът трябва да
Сподели своите
В ИНТЕРЕС НА
Omaha ROYALS.
Катя Sycara (отгоре) на Карнеги Мелън мисли компютри нужда шум.
Нейните CMU студент търговци се конкурират в глобалния виртуален пазар.
Същевременно на, както Александър, търговецът в
Майкъл Люис книгата Лъжец на покер.
Когато ядрени реактора в Чернобил
отживял, Александър веднага
купи нефт и картофено фючърси, правилни -
LY surmising, че търсенето на петрол ще
увеличение с ядрената централа Sud -
denly надолу и че толкова много картофи
области ще бъдат заразени, че
картофено фючърси ще изкачват.
В действителност, това е възможно, че в
За да се имитират Уорън Buf -
Fett инвестиционната умения, тя
ще бъде необходимо за конкурен -
puter програма за споделяне на
човек интерес в Omaha
Royals незначителни-лига бейзбол
отбор. Но за повечето хора
работи по AI инвестиции,
неща като знание, новини
събитията, а дори и институционални
памет са само шум-малко -
нещо, за да бъде затворена изложени.
Катя Sycara, професор по
компютърни науки в Карнеги
Мелон университет, се опитва да запази
шум. "Повечето от компютъризирана в
одежда стратегии са сложни Ан -
alytical техники за прогнозиране ", казва
Sycara. "Какво бихте искали да направите, е да
малко по-съдържателно-базирани пътища,
а не просто статистически манипулация. "
За изграждане на тази система, Sycara и я
студентите работят с нов вид
гайските технология: интелигентен, autono -
mous агенти. Един агент е компютър
програма, която е специализирана в малък набор
на задачите и е свързано с няколко
други агенти. Агенти може да поиска въпроси -
ятия от един друг, изпратете отговорите, и
работа с един друг към Com -
понеделник цел. Първоначалната система
разработени от Sycara ще има
Петте основни средства: портфейл -
управление на агент; основните
умствени анализ агент, една
технически анализ агент, една FI -
nancial-News агент, и
един analysts'-прогноза за проследяване
агент. Накрая може
се десетки агенти, всеки от тях
вървят по своя собствена отделна
компютър.
Но ако направите познания -
ръб и heuristics дава
от агенти идват от?
От успешни инвеститори -
както човека и компютъра.
Предимството на използването на агент-базирани
подход е, че различни агенти могат да бъдат
изградени с различни видове AI техно -
nologies един агент може да бъде изградена с
невронна мрежа, с друг вид дива котка -
Декември / януари 1996 година Уърт 75
IC алгоритми, друг използва експертна система
tems, а може би и други използвайки съдебната
основава мотиви. Системата може да
погледни нови ситуации, тъй като те възникват и
използването на агенти, които са вършили добре в
миналото с подобни ситуации.
Sycara в областта на научните изследвания, по случайност, е
, финансиран от Министерството на Де -
Разширено fense на изследователски проекти
Агенцията, хора, които са създали
ARPANET, предшественик на Интернет.
Причината: Техниките, че тя
се развива бързо за оценяване
и действа при непълни и
понякога противоречива информация
че пристига в реално време, са еднакво ап -
plicable на фондовия пазар и на
бойното поле, и двете от които са завинаги
shrouded по какъв Клаузевиц, наречени
"мъглата на войната."
Дали не е магьосник-техническите
ards достигнат Светия Граал на
мислене компютъра, има ирония в
в опит да клонинг съзнанието на старо
консервативен инвеститори като Уорън Buf -
Fett. В страхотно изчисляване мощност
компютри-и изобретателност на
софтуера творци-е насочена към
ceaselessly shuffling една палуба на инвестиции
менти, придобиване и изхвърлянето, виж -
ING да увеличите връща. Дори и Стан -
dard и Poor's Дейвид Braverman всеки
година продава тези акции, които вече не
отговарят му програмата Buffett критерии.
Но това е точно това, което Buffett
себе си "предупреждава в годишния си
Председателят на писмо. Говорейки за него -
самооценка и Berkshire на заместник председател,
Чарлз Т. Munger, Buffett пише,
"Джин къркач управленско поведение (ПМС -
картата ви поне обещаващи бизнес
всеки ред), не е нашият стил. "•
"Сега ние въведете булевото TIME СЕРИЙНО CON -
условия тук ", казва Дейв Hirschf старост, записване на негово
клавиатурата. А триизмерна форма се появява на
екрана, синьо подножие и долини картографиран
срещу черно-бяла решетка, с доста голям
кратер в средата. "Това е катастрофа" 87 ", казва
Hirschfeld, който е ръководител на изследването за Тудор In -
одежди и президент на Тудор софтуер за
легендарният фючърси търговец Тудор Пол Джоунс.
"Ние можем да фокусирам върху това, отбележете с отметка, ако искате,"
Hirschfeld казва като друга форма се появява. "Ето
Лондон "клик" Токио "клик" Франкфурт. "
Това е Уол Стрийт на най-горещото парче технологии -
Gy. Съперници се отнасят към него като "Тудор в кутия"-мозъка на Тудор Пол Джоунс
стрелба на разстояние искри по ДДС. Всъщност, системата, по развитие
от февруари 1990 г., е много сложен аналитичен инструмент, който
обединява около 50 потоците данни, обхващащ пазари от
валута с памук, на всеки 15 минути, на всеки ден на търгуване, назад към
1982 г. и преди това. "През 20 секунди може да използвате това освобождава държавните
менти, които имат много логиката им, но не и реалност ", казва Рич Джей -
cobs, бивш ръководител на технологията за Тудор инвестиции, тъй като той
преси бутон и веднага опровергава конвенционалната мъдрост
че валутата пазар е необичайно летливи тази година.
Още по-ослепителен са Analytics, че може да се каже за секунди
как да преследва определена стратегия с най-малко рискови и най-великият
шансове за печалба. "Ние всички имаме нашите виждания на света," Jaycobs казва.
"Това разказва какво е стойността на вашия екран."
Един служител-Тудор, който отказа да се нарича-описва
система. "Идеята беше да се модел експертна система, основаваща се на Paul's
знание и неговата търгува на пазара, "казва той.
"Генезиса дойде от шаха програма де -
veloped в Карнеги Мелън, Дълбока мисъл ", което
ритъм шампион по шахмат Гари Каспаров. Ние назначи -
изд няколко Карнеги хора. Ходихме да Пол: Ние
преразглеждат миналото си търговия. И тогава ние бихме казвам, "Добре,
Това е пазар, какво бихте направили? Бихме искали да
вземат това, което той направи и да видим, ако се прилага с други Mar -
kets, и така нататък. "
Всички фючърси търговия се основава на убеждението, че
Ефективността е предсказуем-че ако 20 пъти
през последните 20 години федерален процент увеличение cou -
пледирам с нарастващите долар избута нагоре цената на
WALL
STREET НА
Най-горещите
HOT ROD
въглища в Германия, което на свой ред избута определяне на
Цената на германската ютилити запасите, тогава същите
променливи, поведение по същия начин, ще про -
duce същия резултат. Един би, тогава, къси
Немски компании.
Това илюстрира потенциалната полза от
компютъризирани системи за търговия над техните човешки
партньори: способността за незабавно CAL -
culate ефекта, на историческа основа, на по -
преброен променливи-политически, екологични,
икономически, психологически и др-, които оказват влияние върху
коефициенти на дадена търговска или инвестиционна погасяване.
Не всеки се съгласява с това. Както късното
Фишер Блек, съдружник в Goldman, Sachs и един от бащите
на съвременни възможности за търговия, каза The Economist, "Има неща
че машините са добри, но търговията не изглежда да е един
от тях .... Списъкът на фактори, които имат значение, се променят през цялото време. "
Това до определена степен, Питър Borish, който разработи система за
Тудор преди напускането на създаване Компютърна Трейдинг АД, би
съгласявам се. "Пол Тудор Джоунс, Луис Бейкън, а други хедж-фонд
главите предприемат голям спекулативен позиция, но те всъщност не риска
ING твърде много, "казва той, тъй като те са извънредно abil -
ity мигновено да intuit вероятното въздействие на дадено произведение на новини, или
пазарен ход, от съзнанието на няколко хиляди от техните търговски
връстниците. Това е нещо, което никога не може да бъдат съпроводени от една машина.
Риск и лост, а от друга страна, може да бъде полезно моден -
eled, и се прилагат от натискане на един бутон. "Някой като Пол
не прави едно търговско винаги се основава на едни и същи неща, "Бор -
Иш казва. "Така че ние се опита да го в подраздели, към модела различни
идеи. И ако това е успешно, можете да
поставени различни идеи в портфейл и разработване на
една схема за разпределяне на теглото, което Идеята е
Малко по-доброто, на което времето. "
След това, Вие трябва да вярвам на вашата програма
изчисления. "Ако някой ми каза, и вярваме,
ми, аз чух, че всичко-фазите на
Луната засегна соево пазар, не мога
Пусни исторически данни за редица нови Мун и пълно -
Луната соево цени ", казва Borish." Ако има
всяка статистическата значимост на това, и ако
риска и наградата е там, може би искате разменям него. "
-Давид Samuels
Струва 76 декември / януари 1996
Няма коментари:
Публикуване на коментар