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首頁 財經 人工智能深度學習神經網絡

人工智能深度學習神經網絡

用如此有限材料,可以作出這樣精彩分析,那就不是技術而是魔術了。與其亂來,何不去得更盡?

曾國平 作者: 曾國平
2021-12-29
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標籤: 元宇宙匯率專家數據數據分析機器權威經濟金融指標術語電腦運算能力
只是當方法威力愈大,行外固然亂吹得不亦樂乎,行內濫用、誤用亦愈見普遍。(Shutterstock)
只是當方法威力愈大,行外固然亂吹得不亦樂乎,行內濫用、誤用亦愈見普遍。(Shutterstock)
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這個題目聽起來夠厲害吧?是的,就如「元宇宙」忽然無處不在,對科技一竅不通的人都莫名其妙地成了專家,另一類廣泛被濫用的術語,就是機器學習、深度學習等的數據分析方法,老是常出現,雖然講者未必知道自己在講什麼,聽者也未必知道自己在聽什麼。

何謂專家的權威?

在人人都是專家、KOL無所不懂的年代,將事情說得高深莫測、拋出大量術語才是生存之道。說得太簡單太清楚,反而會失去專家的權威。

沒興趣做專家,也就不怕給大家一個簡單形容:你想「教」電腦程式做一件工作,可以是捉棋,可以是預測經濟走勢,可以是推斷消費者行為,可以是看圖辨認事物,關鍵是你手頭上有足夠的數據,以及為表現訂立一個清楚準則(如捉棋是為了贏、預測為了準確),那你就可讓電腦程式自動去「學習」,在數據中找尋提升表現方法,探索出肉眼看不到的蛛絲馬跡,就此而已。

那堆霸氣十足的字眼,反映的主要是電腦程式「學習」方式的差異(例如模仿人腦運作的人工神經網絡),以及使用者參與程度的高低(由步步指導電腦程式,到完全自由放任)。

這類數據分析方法的長處,是利用愈來愈強大的電腦運算能力,可將數據中有用的資訊榨乾榨盡,在不少情況下表現勝過一般統計模型。

數據分析是技術還是魔術?

只是當方法威力愈大,行外固然亂吹得不亦樂乎,行內濫用、誤用亦愈見普遍。且分享最近兩次親身經歷。話說有項研究,目標是預測匯率每日走勢,結果就將匯率連同其他數十個經濟金融指標,一併交給幾個機器學習的最新方法處理。研究中的圖表數字洋洋幾十頁,結論是要預測今日匯率,關鍵在於昨日匯率,其他指標相比下並不重要。

其實,行內過去幾十年已有共識,匯率表現跟隨機行走(random walk)不容易分得開,昨天匯率往往是今天匯率的最佳指標。這樣勞師動眾地小題大做舊事重提,除了告知世人自己懂得使用機器學習的程式,根本沒有其他意義。

另一項研究更誇張。同樣是動用一堆複雜機器學習方法,將所有術語都搬了出來,連用一堆估算加上五顏六色圖表,乍看之下相當專業,只是細心一看,原來一輪花式表演背後,數據其實只有20個數字。

用如此有限材料,可以作出這樣精彩分析,那就不是技術而是魔術了。與其亂來,何不去得更盡?我提議利用人工智能機器學習睇相睇風水,如Machine-Learning Feng Shui(簡稱MLFS)又或I Ching with Artificial Intelligence(簡稱ICAI),結合東西方智慧,極有震懾效果,絕對有得諗。

原刊於《am730》,本社獲作者授權轉載。

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曾國平

維珍尼亞理工大學經濟系助理教授。「經濟3.0」作者。Facebook 專頁:http://www.facebook.com/economics3.0
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