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第97章 当机器开始“思考”

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  2018年3月15日,星期四,晚上十一点。

深圳,默石资本,技术部实验室。

整层办公楼只剩下技术部的灯还亮着。林枫坐在他的工位上,面前是三块屏幕,每一块都显示着密密麻麻的代码、图表和数据流。他已经连续工作了十四个小时,但精神很好——那种在探索未知领域时特有的、带着兴奋的专注。

陈默推门进来,手里端着两杯咖啡。他把一杯放在林枫桌上,另一杯自己端着,拉过一把椅子坐下。

“还不走?”

林枫抬起头,摘下眼镜,揉了揉眼睛。“马上。有个东西想给你看。”

他转过身,面对屏幕,手指在键盘上敲击了几下。屏幕上出现了一份文档,标题是黑体大字:

《“默石先知”计划:下一代基于深度强化学习的自适应投资系统构想》

陈默凑近屏幕,一行一行地看。文档很长,有一百多页,分成了十几个章节。他快速浏览了目录:一、现有系统的局限;二、深度强化学习的基本原理;三、从结构化数据到非结构化数据;四、自主发现规律与策略生成;五、动态进化与自适应;六、风险与挑战;七、实施路径与资源需求;八、伦理与治理。

他放下咖啡,靠在椅背上。

“林枫,你用一句话告诉我,这个‘默石先知’和我们现在用的系统,有什么区别?”

林枫想了想。

“现在的系统,是人类告诉机器该怎么做。‘默石先知’,是机器自己发现该怎么做。”

陈默沉默了几秒。

“继续说。”

林枫站起来,走到白板前。他拿起马克笔,画了两个圆圈。左边一个,里面写着“人类规则”;右边一个,里面写着“机器发现”。中间一个箭头,从左边指向右边。

“现在的默石Alpha系统,本质上是人类投资逻辑的算法化。我们研究基本面,提炼出因子;我们复盘历史,总结出规律;我们设计策略,编写成代码。机器负责执行、优化、风控,但所有的‘智慧’都来自人类。机器是工具,不是创造者。”

他在右边的圆圈里画了几条线。

“而‘默石先知’,是让机器自己从数据中发现规律、生成策略、动态进化。我们不给它任何预设的规则,只给它目标——比如‘在控制最大回撤不超过15%的前提下,最大化长期收益率’。然后,它自己去学。读财报、读新闻、读研报、读卫星图、读供应链数据、读社交


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