PepePips
Active Member
- 582
- 5,330
Trong nhiều năm, các quỹ phòng hộ đã cố gắng để xây dựng các thuật toán có khả năng suy nghĩ như các Trader.
Bây giờ, sau nhiều lần thử sai, một công nghệ thông minh nhân tạo được mang tên gọi deep learning đã có khả năng bắt chước mạng lưới thần kinh của con người, đưa ra xu hướng mới mẻ cho các quỹ giao dịch hiện nay.
Quỹ giao dịch phòng hộ WorldQuant đang sử dụng các loại công nghệ mới để giao dịch với quy mô cực nhỏ, 2 quỹ giao dịch lớn khác gồm quỹ giao dịch phòng hộ Winton và quỹ Two Sigma cũng tham gia vào trò chơi "cân não" này.
Các quỹ giao dịch định lượng (quants) hy vọng với sự xuất hiện của A.I. (Artifical Intelligence - trí tuệ thông minh nhân tạo) sẽ tạo cho các quỹ giao dịch lợi thế cạnh tranh vô cùng to lớn trong cuộc chạy đua vũ trang về mặt công nghệ đang leo thang trong lĩnh vực tài chính toàn cầu. Nếu thông tin này từ quỹ giao dịch là đúng, hệ thống thần kinh nhân tạo của các A.I. có thể giúp đẩy mạnh việc chuyển đổi tương lai ngành tài chính, hình thành nên những cỗ máy chống lại con người và đe doạ các hình thức đầu tư giao dịch theo kiểu cổ điển.
Các quỹ quants đang nối gót những người khổng lồ về công nghệ như Google để học cách vận hành công nghệ deep learning một cách triệt để. Loại công nghệ này đòi hỏi quỹ giao dịch phải đầu tư số tiền cực khủng để có những máy tính siêu mạnh và data cần thiết đủ lớn, cho phép họ tạo ra những công nghệ có khả năng tư duy tự học hỏi như chiếc xe tự lái của Tesla hay loa thông minh kích hoạt bằng giọng nói Echo của Amazon.
So với các công ty công nghệ lớn, việc triển khai công nghệ deep learning của các quỹ phòng hộ gặp nhiều khó khăn do họ thiếu kinh nghiệm trong việc áp dụng công nghệ này vào các dữ liệu tài chính phức tạp.
Ví dụ điển hình so sánh với công nghệ nhận diện hình ảnh của Facebook - để có thể nhận diện được khuôn mặt người trong bức ảnh, Facebook đã thành công vì họ đã thu hút được số lượng lớn dữ liệu gần như không giới hạn từ phía người dùng cuối. Với lượngt dữ liệu khổng lồ từ chính mạng xã hội hơn 1 tỷ người sử dụng, Facebook dễ triển khai công nghệ mới này hơn so với lĩnh vực tài chính, vốn rất kén người tham gia.
Công nghệ deep learning về nguyên tắc sẽ có khả năng bắt chước kiểu kết nối theo mạng lưới thần kinh theo cách "lỏng lẻo" trong não bộ của chúng ta. Mỗi khi chúng ta học thêm một điều gì đó mới, các nơ ron thần kinh sẽ kết nối chặt chẽ với nhau, trao đổi tín hiệu một cách phức tạp và thường xuyên tạo ra các kết nối mới. Deep learning cũng tương tự, máy tính sẽ có khả năng tự học tự tư duy như con người, nhưng với tốc độ nhanh hơn hàng trăm lần, chúng ta sẽ chẳng biết được máy tính có thể nghĩ đến mức độ như thế nào.
Ngày nay, một nhà phân tích thị trường chứng khoán thường phải tự chọn các yếu tố như tỷ lệ P/E để kiểm tra một công ty. Deep learning thì khác, các quỹ quant sẽ cho trước mục tiêu giá thị trường, nhập dữ liệu thô về thị trường và các thông tin của công ty cho máy tính nghiên cứu. Sau khi xử lý các dữ liệu giá, máy tính sẽ xuất ra thông tin (theo mô hình ở trên), xác định khi nào giá thị trường chứng khoán chạm mục tiêu.
Chapados - một chuyên gia về deep learning cho rằng công nghệ này chắc chắn sẽ còn tiến xa và vượt trội mọi khả năng loài người có thể đạt được.
Một khi A.I. đã có khả năng học tập cực nhanh, khả năng cao chúng sẽ phát hiện ra những mẫu hình giá quen thuộc trên thị trường. Thay vì như chúng ta - những Trader quan sát mô hình giá và vào lệnh, A.I. sẽ bắt chước những hành vi vào lệnh của chúng ta, tổng hợp chúng thành dữ liệu và dự đoán hành vi Trader sẽ làm tiếp theo trong tương lai. Một tương lai rùng rợn dễ có khả năng xảy ra khi deep learning biết được khi nào Trader đặt lệnh, ở mức giá nào và khi nào Trader sẽ vội vàng chốt lệnh khi thị trường đi không đúng như đã phân tích v.v... sẽ xảy ra thường xuyên hơn.
Bây giờ, sau nhiều lần thử sai, một công nghệ thông minh nhân tạo được mang tên gọi deep learning đã có khả năng bắt chước mạng lưới thần kinh của con người, đưa ra xu hướng mới mẻ cho các quỹ giao dịch hiện nay.
Cuộc chiến của các ông lớn trong ngành tài chính
Quỹ giao dịch phòng hộ WorldQuant đang sử dụng các loại công nghệ mới để giao dịch với quy mô cực nhỏ, 2 quỹ giao dịch lớn khác gồm quỹ giao dịch phòng hộ Winton và quỹ Two Sigma cũng tham gia vào trò chơi "cân não" này.
Các quỹ giao dịch định lượng (quants) hy vọng với sự xuất hiện của A.I. (Artifical Intelligence - trí tuệ thông minh nhân tạo) sẽ tạo cho các quỹ giao dịch lợi thế cạnh tranh vô cùng to lớn trong cuộc chạy đua vũ trang về mặt công nghệ đang leo thang trong lĩnh vực tài chính toàn cầu. Nếu thông tin này từ quỹ giao dịch là đúng, hệ thống thần kinh nhân tạo của các A.I. có thể giúp đẩy mạnh việc chuyển đổi tương lai ngành tài chính, hình thành nên những cỗ máy chống lại con người và đe doạ các hình thức đầu tư giao dịch theo kiểu cổ điển.
Các quỹ quants đang nối gót những người khổng lồ về công nghệ như Google để học cách vận hành công nghệ deep learning một cách triệt để. Loại công nghệ này đòi hỏi quỹ giao dịch phải đầu tư số tiền cực khủng để có những máy tính siêu mạnh và data cần thiết đủ lớn, cho phép họ tạo ra những công nghệ có khả năng tư duy tự học hỏi như chiếc xe tự lái của Tesla hay loa thông minh kích hoạt bằng giọng nói Echo của Amazon.
So với các công ty công nghệ lớn, việc triển khai công nghệ deep learning của các quỹ phòng hộ gặp nhiều khó khăn do họ thiếu kinh nghiệm trong việc áp dụng công nghệ này vào các dữ liệu tài chính phức tạp.
Ví dụ điển hình so sánh với công nghệ nhận diện hình ảnh của Facebook - để có thể nhận diện được khuôn mặt người trong bức ảnh, Facebook đã thành công vì họ đã thu hút được số lượng lớn dữ liệu gần như không giới hạn từ phía người dùng cuối. Với lượngt dữ liệu khổng lồ từ chính mạng xã hội hơn 1 tỷ người sử dụng, Facebook dễ triển khai công nghệ mới này hơn so với lĩnh vực tài chính, vốn rất kén người tham gia.
Công nghệ deep learning về nguyên tắc sẽ có khả năng bắt chước kiểu kết nối theo mạng lưới thần kinh theo cách "lỏng lẻo" trong não bộ của chúng ta. Mỗi khi chúng ta học thêm một điều gì đó mới, các nơ ron thần kinh sẽ kết nối chặt chẽ với nhau, trao đổi tín hiệu một cách phức tạp và thường xuyên tạo ra các kết nối mới. Deep learning cũng tương tự, máy tính sẽ có khả năng tự học tự tư duy như con người, nhưng với tốc độ nhanh hơn hàng trăm lần, chúng ta sẽ chẳng biết được máy tính có thể nghĩ đến mức độ như thế nào.
Ngày nay, một nhà phân tích thị trường chứng khoán thường phải tự chọn các yếu tố như tỷ lệ P/E để kiểm tra một công ty. Deep learning thì khác, các quỹ quant sẽ cho trước mục tiêu giá thị trường, nhập dữ liệu thô về thị trường và các thông tin của công ty cho máy tính nghiên cứu. Sau khi xử lý các dữ liệu giá, máy tính sẽ xuất ra thông tin (theo mô hình ở trên), xác định khi nào giá thị trường chứng khoán chạm mục tiêu.
Trận địa khốc liệt mà phần thắng về phía các Trader rất mong manh
Chapados - một chuyên gia về deep learning cho rằng công nghệ này chắc chắn sẽ còn tiến xa và vượt trội mọi khả năng loài người có thể đạt được.
Một khi A.I. đã có khả năng học tập cực nhanh, khả năng cao chúng sẽ phát hiện ra những mẫu hình giá quen thuộc trên thị trường. Thay vì như chúng ta - những Trader quan sát mô hình giá và vào lệnh, A.I. sẽ bắt chước những hành vi vào lệnh của chúng ta, tổng hợp chúng thành dữ liệu và dự đoán hành vi Trader sẽ làm tiếp theo trong tương lai. Một tương lai rùng rợn dễ có khả năng xảy ra khi deep learning biết được khi nào Trader đặt lệnh, ở mức giá nào và khi nào Trader sẽ vội vàng chốt lệnh khi thị trường đi không đúng như đã phân tích v.v... sẽ xảy ra thường xuyên hơn.
Theo Bloomberg
Giới thiệu sách Trading hay
Mô Hình Biểu Đồ - Phương Pháp Hiệu Quả Để Tìm Kiếm Lợi Nhuận
Được xem là cẩm nang về mô hình biểu đồ của các nhà đầu tư, giao dich tài chính toàn cầu và là kiến thức bắt buộc phải nắm về Phân Tích Kỹ Thuật
Bài viết liên quan
