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原標題：Alpha Go厲害，然而更厲害的是…..
驚訝，還豐原監視器安裝是驚訝。
近日，現實版《棋魂》的情節上演：一位名為“Master”的網絡棋手在多傢網絡平臺以快棋的方式對弈各國圍棋高手，連續打敗瞭包括柯潔、樸廷桓、古力等10多位世界冠軍，戰績形成瞭驚人的60勝1和（註：1和為對手掉線意外判和）。
是千年棋癡佐為回來瞭嗎？
不，是AI（人工智能）來瞭。在60局之前，Master宣佈瞭自己的身份：Alpha Go！對，就是去年4:1打敗李世石的圍棋人工智能。
又是這樣猝不及防！
有人形容，“人工智能就像一列火車，它臨近時你聽到瞭轟隆隆的聲音，你在不斷期待著它的到來。它終於到瞭，一閃而過，隨後便遠遠地把你拋在身後。”
人類終將被人工智能取代嗎？這裡綜合幾NVR監控錄影主機南投監視器安裝點：
不止AlphaGo，其實人工智能在某些領域對人類的替代早已開始。不過目前這些人工智能，僅能被稱為弱人工智能。弱人工智能是擅長於單個方面的人工智能。也就說，你可能圍棋比不過AlphaGo，但是跳舞可以比TA強呀。
AlphaGo就是弱人工智能代表性產物。首先，TA能夠快速的覆蓋並處理大量的信息。AlphaGo的勝利告訴我們，TA的能力，handle一個19×19的圍棋棋盤是沒問題的。要知道，圍棋被譽為“人類最後的智力競技高地”，棋盤上每個位置可放黑棋、白棋或留空，理論上所有的可能組合達到3^361種、最多會有10的170次方的局面、每回合有250種可能，一盤棋可長達150回合！其次TA不會受到情緒影響，不怕人性的弱點，而且永遠不會疲倦，好比一個永遠巔峰狀態的李昌鎬。
AlphaGo現在的棋力是基於一億次棋局的模仿和推測出來的，所謂的類推理能力是以現有的巨大體量數據為基礎，由海量樣本間相似性得到的。然而這不等於AlphaGo真正地理解瞭信息。TA不會有像人類棋手那樣的棋感，看到名局也不會有我等吃瓜群眾那種閉眼剎那山河的感動。所以，AlphaGo並不是完全學習的，首先底層需要人編程圍棋規則，其次下棋原則也是人為輸入的。說到底，AlphaGo背後的大BOSS，還是人。
目前看，人工智能對一些簡單重復的“螺絲釘”崗位將會沖擊很大。不過，在非標準化的領域，人工智能一段時間內還不能完全取代人類。未來的工作方式很大可能會是“智能+人工”的形式——AI在自己擅長的領域發光發熱，人在AI的幫助下進行工作。
像是金融市場領域，目前已經有很多基金是“智能+人工”的操作方式。
在華泰柏瑞，不隻我們引以為傲的量化產品系列，許多主動管理的基金也在投研過程中采用瞭量化的手段作為輔助，比如我們正在發行的新基金——華泰柏瑞價值精選30，代碼003954。
量化投資最為重要的一個特征是用數量化的方式加工處理投資信息並構建投資組合。量化投資的優勢其實和AlphaGo很類似：
一來在信息處理上，量化投資可以同時處理大量的信息，覆蓋大量的投資標的，為投資人找到更多的投資機會。
二來在投資回報上，量化投資強調投資決策的紀律性，幫助克服人為因素的一些弱點。一個好的量化模型可以給投資人帶來Alpha（超額收益）。
三來在風險控制上，量化投資可以利用風險模型，比較準確地預測並事先控制投資組合的風險，同IPCAM 百萬畫素數位網路攝影機時通過大量地選股和持股來分散投資風險。
當然，量化投資也有局限。
一則，量化投資需要足夠的數據樣本支持。目標市場夠不夠大直接決定瞭選股的寬度、投資信息率、回報的穩定性和策略的資金容量等。從這個意義上看，A股市場股票超過3000隻，當前有較好數據支持的股票超過1500隻，為量化選股準備瞭較好的維度條件。
二則，歷史不代表未來，世上並沒有永遠能產生Alpha的因子。這要求量化投資人在千變萬化的市場中不斷挑戰自我，不斷尋找新的因子、不斷調整因子之間的配比。對投資人來說，選擇一個靠譜而專業的團隊很重要。
最後想說的是，也許這世界上並沒有永遠的Alpha，但你有我們呀，今天一看數據，截至昨天，我們近一年主動型的量化產品的平均回報近10%瞭。
所以，華泰柏瑞量化系列，總有一款適合你咯~~
數據來源：wind，截至17/1/4
華泰柏瑞微理財
棋道一百，我隻知七
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