昨天A股市场评价:
昨天A股继续调整,上涨1835,下跌3004,涨停40,跌停14。
昨天市场的回调主要是一些大盘股,都是前期涨的较多的板块,因此属于市场正常的调整,大家不用特别担忧。
聊聊最近大热的ChatGpt概念。
还是首先说结论,目前在A股的这些概念股,都是炒作情绪,没基本面支持,也没技术支持,不用参与。
好了,说完结论,给读者介绍一下。
ChatGpt,是国外的一个自动聊天机器人。之所以最近这么火爆,是因为相比之前的语音聊天机器人,实在是太过于智能了,你和Ta聊天无法区分是真人还是机器,甚至很多学生可以用这个来写论文、回答考试题目。
能实现这个强大的功能,源自于3个方面:庞大的参数、海量的数据、独特的模型结构
1 庞大的参数,整个模型有1750亿个参数;
2 海量的数据,训练这个模型,用到45TB的数据,1TB为1024G;
3 独特的模型结构,基于GPT-3模型以及一些调整
整个模型训练1次,460万美元,总训练成本1200万美元。
很多人不理解深度学习,人工智能,我给大家简单介绍一下,其实最开始大家做深度学习的出发点很简单:
用计算机模拟人的神经元
就类似下面,左边是人的神经元,受到各种刺激信息后,产生右边的输出信号,传给下一个神经元;
而右边的图示,则是数学语言的描述,刺激信息变成了具体的数字X,针对每一个数字的输入做个线性的运算wX+b,再加在一起,经过激活函数f就产生了输出。
其中w、b就是参数,上面的说的1750亿个参数,其实就是不断在优化调整这些参数。
神经网络经历了多次的低潮,出现了BP神经网络(1986年提出),这个也是我上研究生期间(2010年),大家主力研究的模型。所以可以想想,其实在漫长的时间(二三十年)里神经网络都处于低潮之中,没有什么进步:
大家发明了一个看起来很美的网络结构,但是却没有什么实用价值。主要原因是参数爆炸、梯度消失。
直到2012年,深度学习之父——Hinton和他的学生Alex,第一次提出AlexNet网络进行图像分类(解决了参数爆炸、梯度消失的问题),震动整个业界,随即开启了深度学习新的黄金年代。
(这里多说一下,Hinton他从1973年就开始研究神经网络,一直到2012才有实用价值的东西产出,中间隔了39年)
从那之后,大家怎么用深度学习、神经网络就像是开了窍,各种新的结构被纷纷提出。谷歌于2017年提出了Transformer模型,用于自然语言处理;
这次提出ChatGpt的公司,就是基于Transformer模型,不断迭代模型分别提出GPT-1、GPT-2,以及这次用到的GPT-3.
所以,模型结构,也就是这个网络怎么搭建,目前是深度学习里非常难的问题。
我们之前在做股票T0,用深度学习的时候,就有这个疑惑,加了这个网络就好,不加这个就不好,至于为什么加,不知道,只是从结果反推。所以我们常常调侃自己是“调包侠”,只会调用他人搭建好的东西,但是怎么去修改内部这个东西,不知道。
最后聊一聊,我们用深度学习去做T0。
我对深度学习的理解就是,这件事情,人一定要做的不错,深度学习才有发挥的空间。人都做不好,机器就不要指望比人更好了。
做T0就是这样,有一些人工的T0做的很好,所以机器才有空间。
在A股,T0是有些收益的,特别是交易量很大的时候能做的还不错,有2个原因:
1 A股是T+1制度,私募通过打底仓的方式,间接的实现了T0,这个是优势;
2 散户多,特别在行情交易火爆的时候,散户会呈现同样的交易模式,容易被抓到规律。
未来如果施行T0制度,并且随着注册制来临,完成去散户化,说不定哪一天T0策略就不好用了。
T0是属于高频领域,但在低频领域,我还没有看到有人可以把深度学习用的很好的,毕竟低频炒股,人都做的不好(这里的好,指风险低,收益高)。
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