“虽然赚了钱,但我真的还是有点为你后怕维根斯坦家毕竟是曼哈顿的大银行家,我虽然挺讨厌他的,但就事论事,他说的肯定也不无道理。”

    辛雨真等维根斯坦被气走后,中肯地对周克如是说。

    看得出来,她是全心全意为周克着相,并不因好恶而影响自己对学术和事实的判断。

    这就是跟女学霸柏拉图的坏处吧,有些时候显得太过于冰冷客观。

    周克不能说自己借助了“黑天鹅”,只能是从其他角度为自己的笃定和必胜找借口。

    幸好,他盘算这个问题已经盘算了很久从两个月前开始布局时,周克就已经想过了,一旦自己真的大赚,并且被人关注到了,该怎么解释。

    所以,他可以以有心算无心。

    只听周克假装是忽有所感、实则深思熟虑地安利道:“我真不觉得我的大赚是运气,我认为这肯定是必然。之所以这么笃定,是因为我仔细观察了市场:

    现在这个时代,敢进入垃圾债市场的投资人,几乎都是机构,都借助了强大的人工智能算法和自动高频交易。散户的话,倒退三十年或许还敢入市玩玩垃圾债,但是被算法支持的机构当韭菜狂割了多年后,从20年前起,人类韭菜就渐渐变少,现在更是几乎没有了。

    而一个100%由人工智能助手介入的金融市场,必然会对黑天鹅产生过激的瞬间反应,造成剧烈波动。而我如果只是适度借助算法和自动高频交易、但是依然把决策权握在人类手上,当然可以在这种过激震荡的瞬间峰谷之间牟利。”

    辛雨真是经济系的,不过周克这番话她依然只听懂了大半谁让周克本来就是在牵强附会,强词夺理呢。

    但周克举的证据本身,至少都是真的。瑕疵只是在于推导的过程,也就是“这些事实证据,能不能导出后面的结论”。

    “对人工智能自动交易的反思,其实从2014年就开始了,那是整整30年前。此前一年的年底,美联储宣布第二轮qe(货币量化宽松政策)的时候,纽约的交易所,在政策发布后7毫秒,产生了高频的自动交易,迅速对市场做出了反应,也造成了行情的剧烈震荡。

    不过,后来经过联邦调查局的复盘,发现芝加哥交易所的最早一笔高频自动交易,发生得比纽约还早了5毫秒也就是在美联储宣布新政后2毫秒,就做出了反应。

    最初,芝加哥交易所方面的解释,是他们采用了比纽交所更强的硬件、和处理速度更快更效率的人工智能自动算法。但是后来的深入调查显示,这显然是芝交所的戏精过度、导致了穿帮。

    因为,美联储的新qe政策是在纽约宣布的,即使同期使用网络瞬间传输,信号也得考虑网络ping值问题。哪怕一切网络拥堵卡顿都不存在,假设新闻是用光速从纽约传播到了芝加哥光速大约是每秒30万公里,而芝加哥到纽约的距离,大约是1200公里,也就是需要四毫秒,或者说千分之四秒,光和电才能从纽约传到芝加哥。

    芝加哥人却只用了2毫秒就对行情做出了反应,这不是提前有人泄密、导致内幕交易,又会是什么?后来的联邦处理结果,你是学经济的,相信不用我给你科普。

    这个案例本身,大家只是拿来抨击内幕交易,但我看出的,是这个时代越来越激烈的‘过频反应’。大家都用了人工智能自动判断交易,所以大家反应都太快了,快到最后,只要出现预料之外的黑天鹅,振幅过大的拥塞就必然会出现

    而我觉得,在这种情况下,黑天鹅的尺寸不用太大,只要是一点微小的黑天鹅,也会因为‘聪明人太多’,而被放大成灾难性的大天鹅。

    就像这一次,苹果某个研发基地出现意外事故、导致了一些研发资料损失、有可能引起苹果搬迁、减少本社区就业岗位和高级人才/优渥租客密度本来这只是多小的一个利空消息?

    但所有持有这块房地产垃圾债的炒家、就都通过其人工智能算法瞬间抛售,导致瞬间振幅远远超过实际损失预期的三四倍之多。这不是算法自动交易的原罪,又是什么呢?这时候,只要有一个不借助自动判定交易的个人投资者,敢赌‘一两年内肯定会发生这么一波微小的黑天鹅事件’,他就有可能获利

    并不是我需要赌到多大的黑天鹅,而是算法这个帮凶,让天鹅的尺寸可以比过去小很多,连一根鸟毛都能构成人工判断时代的黑天鹅了。”

    周克洋洋洒洒地把他的解释,高谈阔论地说完,辛雨真已经彻底折服了。

    “你去微电子系真是埋没人才,当初要不是你的社会注意倾向不方便表达,真该让你来经济系、研究怎么拯救资本主义的。”辛雨真由衷地赞叹道。

    虽然周克的理论还有一些瑕疵,但已经不重要了。

    投资理论领域,最讲究的还是你有没有实际获利。只要你投资准了,并且可以大致像模像样地解释清楚你自以为为什么赢,别人就得服你。

    就像那些股评家,口才再好,再是天花乱坠,要是推荐的股票都不能让股民赚钱,还会有屁的信徒?

    至于不服的人,在胜利者面前也只能先憋着,除非等这个胜利者下次失手了,再来打脸。

    当然,如果胜利者本身口才实在太烂,以至于报了答案给他、让他倒果为因证,他都无法说出个过程来,那还是会在大赚的情况下被人diss打脸的。

    但周克显然不是这样的人。

    他跟辛雨真站在吧台角落高谈阔论的过程,也因此吸引了一大票看客。

    经济学家们,本来就是世界上最不要脸的一群人,无论给他们什么结果,他们都能证明出来。

    所以,稍微了解了一下周克刚才的战绩,那些人纷纷开始各抒己见,表达“为什么我也早就知道按照这个年轻人的投资理念,这么干肯定会赚”。

    就像那些股评家们,在看到任何一支股票大涨之后,都能说出这只股票之所以活该暴涨的理由。

    维根斯坦本来看到周克在那儿哗众取宠,还有点不忿,想迂来打打脸,然而那些师兄和教授们的附和,让他很快脸色灰败,颓然而退。

    虽然那些师兄和教授,本意并不是帮周克说话,而是通过附和与解释周克,来显摆他们自己的解释力经济学家们,最喜欢解释的就是导致投资市场波动的时事热点。

    因为只有刚刚发生的时事热点,才能确保谁都不是提前做好功课准备的,这时候显摆的才是随机应变的能力。苹果公司研发基地出现的事故、导致本市房地产垃圾债市场产生联动波动。这么新的投资分析案例,而且属于比较罕见的事件,他们怎么能不趁机发表一下高谈阔论呢。

    周克成功地让自己和那些人之间,暂时有了共同立场的利益。

    “英翠丝汀。”

    终于,这边的讨论,引来了几个从气场上看就颇有威望的老人。

    听到这声“英翠丝汀”,所有人都安静了下来。

    “拉斯罗夫教授!”

    “班吉尔教授!”

    一堆经济学者,看到诺贝尔奖得主亲自走了过来,纷纷肃然静默。

    周克也是第一次亲眼看到拉斯罗夫教授。

    对方是一个年近七旬、皮肤看起来有很多白化斑的衰弱老朽,头发也是地中海型秃顶。但是浑身的衣装显得非常肃穆,举手投足就有一股坚定的力量。

    “酒会快开始了,大家自便吧,不要在乎我我跟这位年轻人私下聊几句。”拉斯罗夫教授语气非常缓慢而轻柔地说,不过他的话效果非常明显,刚才围在那儿的人,一下子就全部散了。

    “真是狗s运,刚好赶上今天这种日子,又是拿芝加哥的投资时事赚了一小笔,就逮到在拉斯罗夫教授面前露脸的机会了!唉,我宁可少赚那300万美金,哦不,是倒贴300万美金,换一个在教授面前显示才华的机会”一小撮博士生和年轻讲师,纷纷在内心懊悔,又忍不住羡慕周克。

    辛雨真见状,本来也想低调地退到一边。不过拉斯罗夫教授却是叫住了她。

    “辛小姐,你是他朋友吧?那就不用避了。”拉斯罗夫教授显然是人精,虽然拿过诺贝尔奖,但依然知道混经济系的人,最重要的还是政府关系。

    谁让芝大有悠久的输出颜色歌命和休克疗法优良传统呢。这里的经济学家,都是最紧跟美国政府主旋律的。

    拉斯罗夫稳住辛雨真之后,才仔细打量了周克几眼,用并不居高临下的语气,沉稳地问:“你是班吉尔教授的学生对吧?对于人工智能在投资领域的未来发展,你似乎很不看好?不要拘束,随便说说你的看法吧。”

    “谈不上看法,不过确实是不看好从‘深度学习’诞生的那一天起,就注定了这个时代的人工智能,永远无法解决多目标处理的问题。而投资界经过多年的血腥博弈,发展到今天,单一目标的权衡,已经走到头了。未来经济必然会有越来越严重的多目标权衡倾向,这是机器搞不定的,必须让人类亲自来抓主要纲领。”

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