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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月24日 20:24  浏览次数:7030
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我们是一个在大地方建立的小公司,但那儿不是硅谷。这是把双刃剑,因为在硅谷,你得花两倍的钱来雇佣员工和支付房租,但在硅谷之外,人们对于融资的态度又完全不同。


也许有人会问:这不还是硬算吗?问题并非如此,看似依然需要大量运算,却和先前有着极大的区别。当机器进行反复的训练后,它们对某些情况下的落子位置概率会变得很低。换句话说,它们可以跳过这些位置的运算,而非全部再计算一通。这些算法的进步实际更加符合人类的思考和学习方式。我们人类并不是掌握了全部的信息和预测之后才能做出决策的,我们只能尽力追求在自己的能力范围内“满意”的答案,而不是非要找到那个最优的答案。这便是Herbent Simon提出的有限理性理论(Bounded Rationality)。对于一位棋手而言也是如此,无论他的棋力多么高超也不够算计到所有的局面,所以一定是做出他最满意的那个决策。既然如此,如果机器真的能模拟人类智能,那么它也不需要做到所有的运算,只需要模仿人类尽可能的优化自身。而相比人类,计算机的学习却可以“不知疲倦”的反复训练。


当然,不是所有的市场都在博傻,全球主流的成熟市场还是适用于价值投资理念的。A股市场,尽管散户所占的市值只有15%左右,之所以还被认为是散户市场,因为交易量占比超过80%。为了保护散户利益,稳定指数成为目标,一二级市场管制成为手段。既然如此,我们就不可能形成一个具有合理估值体系,能预期经济波动的股市。

 
 
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