Dalla scatola "nera" alla scatola bianca

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Grandioso avanzamento nell'intelligenza artificiale in questi giorni. Il passo avanti, forse quello definitivo, dopo il quale non penso occorra piu' altro.

Le implicazioni nel trading e negli investimenti sono facilmente immaginabili.

Artificial intelligence beats eight world champions at bridge | Artificial intelligence (AI) | The Guardian

Explainability is a hot topic in AI.

“Most of what the general public have heard in recent years about machine learning is based on black box systems such as AlphaGo, which is unable to explain to human beings how decisions are being made,” said Muggleton.

Instead, NooK represents a “white box” or “neurosymbolic” approach.
 
Circa un anno fa, lessi un articolo di un gruppo di azioni selezionate dalla AI, grazie al cielo non le ho comprate ma le misi a fare un portafoglio da seguire sul sito “investing”, il risultato fu deludente a dire poco, perdite a due cifre percentuali dopo manco un mese, peccato che l'ho cancellato poi.

Sinceramente comincio a dubitare un po' di questa AI applicata ai mercati.

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Anzi no!:D

Ecco l’articolo, il portafoglio ricostruito immaginando di aver comprato le azioni in apertura il giorno seguente e quindi il 4 marzo 2021 registra al momento una performance positiva del 28.5%

L'Intelligenza Artificiale indica le 5 azioni del Ftse Mib meglio posizionate per battere il mercato - FinanzaOnline
 
Ultima modifica:
Circa un anno fa, lessi un articolo di un gruppo di azioni selezionate dalla AI, grazie al cielo non le ho comprate ma le misi a fare un portafoglio da seguire sul sito “investing”, il risultato fu deludente a dire poco, perdite a due cifre percentuali dopo manco un mese, peccato che l'ho cancellato poi.

Sinceramente comincio a dubitare un po' di questa AI applicata ai mercati.

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Anzi no!:D

Ecco l’articolo, il portafoglio ricostruito immaginando di aver comprato le azioni in apertura il giorno seguente e quindi il 4 marzo 2021 registra al momento una performance positiva del 28.5%

L'Intelligenza Artificiale indica le 5 azioni del Ftse Mib meglio posizionate per battere il mercato - FinanzaOnline

L'intelligenza artificiale spesso e' strumentalizzata per ragioni commerciali, oppure per ignoranza della matematica.
Nel suo libro sull'AI, Wilmott inserisce -con una doverorsa premessa espressa a malincuore - temi come la regressione lineare, la retta dell'equazione, il metodo dei minimi quadrati perche' molti credono che una parte della matematica che non conoscono affatto costituisca anch'essa parte dell'intelligenza artificiale.
 
La grandissima novita' di questa macchina che gioca a bridge e' la sua capacita' di mostrare le tecniche di apprendimento, che precedentemente non era possibile nel caso delle macchine che hanno vinto a Go oppure a scacchi.

Da qui si diceva che le reti neurali sono una scatola "nera", in quanto sono noti i risultati ma non i procedimenti.

Nel caso di questa macchina che gioca a bridge emerge la possibilita' di insegnare agli umani come perfezionarsi nel gioco.

Analogamente, le macchine che nasceranno in futuro ispirate da questa macchina che gioca a bridge potrebbero insegnare a noi trader le tattiche, dopo averci mostrato come le hanno scovato.

E questa l'avrai capito, la parte piu' importante del processo di apprendimento: insegnare a pescare il pesce dandoti la canna in mano, non portarti la pescata in tavola pronta da cucinare. :)
 
Per i cultori dell'AI: c'e' stato in questi giorni un risultato che molti giudicano straordinario, sebbene io lo consideri inferiore a questo raggiunto nel bridge.

Si tratta del programma GPT-3 che era stato acquisito da Microsoft in quanto capace di scrivere articoli in cui non si riesce a distinguere che in realta' il programma "ci gira intorno" al tema senza esprimere contenuti originali e pregevoli.

Questo programma sarebbe uno strumento straordinario per scrivere tesine di laurea ingannando i relatori piu' ingenui.

Oppure per vincere concorsi statali senza aver studiato.

Oppure per creare partiti politici "simil Chance il Giardiniere" attraverso comizi populisti dai contenuti all'apparenza irreprensibili.

Per evitare tutti questi rischi e soprattutto i rischi di diffondere fake news a tappeto, Microsoft dopo l'acquisizione aveva deciso di non rendere pubblico il programma e nemmeno il codice.

La novita' di questo programma e' che ora e' in grado di produrre autonomamente scritture per sceneggiati o riduzioni televisive. In pratica - se ho ben capito e nel caso non fosse cosi' mi scuso anticipatamente - il programma di intelligenza artificiale prende a caso un testo di un romanzo o di un qualsiasi testo e ci ricava automaticamente una sceneggiatura, ricostruendo ambienti, personaggi, costumi, luci, etc.
 
Capisco che quelli come me che non ne sanno nulla di AI, a parte una sfuocata e confusa idea di come potrebbe funzionare, di AI non dovrebbero nemmeno parlare.

Tuttavia alcune considerazioni possono essere fatte anche da un profano credo.

  1. Immagino che nei grandi e famosi hedge found come Citadel e Reinassance coi soldi che hanno il livello di cui parli lo avranno superato da un pezzo e se ne guardano bene dal farci sapere che gioca bene anche a bridge.
  2. Se andate sul sito di Citadel per esempio vi sono una serie di figure richieste, nessuna di queste parla di AI. Attention Required! | Cloudflare ma neanche una dico, mi sembra strano.
  3. Sul sito di Renaissance invece ne cercano 1 che faccia ricerche in ML e 1 programmatore. Renaissance Institutional poi altri che gestiscano meglio le reti.
Quindi di tutto di piu AI, ML, RN, AG ecc.. e poi Citadel viene multata dalla SEC per aver fatto “front running” ai suoi clienti. :D

https://www.sec.gov/litigation/apdocuments/3-19798-2020-07-29-answer-to-oip-with-exhibits-1-6.pdf

Pagina 5

“Citadel has been fined for trading ahead of its clients, See FINRA letter of acceptance, waiver, and consent No. 2014041859401, July 16, 2020”

Da qui mi taccio e lascio parlare chi sa sull’argomento.
 
Se andate sul sito di Citadel per esempio vi sono una serie di figure richieste, nessuna di queste parla di AI

Come accennavo sopra, l'attuale AI e' "black box", per cui non serve personale altamente specializzato. Basta immettere dati in entrata, possibilmente della miglior qualita', e le reti neurali massimizzeranno con facilita' il raggiungimento di qualsiasi funzione obiettivo. Nulla e' dato conoscere in una black box dei processi di analisi e trasformazione dei dati.

Questa AI che hanno inventato per giocare e' bridge e che ha stracciato ben 8 campioni a Parigi, e' filosoficamente del tutto diversa da una black box: e' una white box. A differenza dell'altra e' capace di spiegare agli umani l'approccio empirico che ha utilizzato e le procedure e le trasformazioni effettuate, rendendo trasparente e comprensibile all'uomo ogni suo passaggio.

Ne sparo una finale, nel tentativo di spiegare quanto tu hai rilevato. Dato che per quanto e' intuibibile dall'articolo postato non esistono (ancora) dei programmatori in grande numero di scatole bianche, Citadel e Renaissance non li troverebbero con delle semplici inserzioni alla ricerca di personale.

Forse magari qui sul forum c'e' qualche esperto di intelligenza artificiale simbolica o, come la moda pretende di definire, intelligenza artificiale "neurosimbolica" che potra' smentirmi e ne sarei certamente lieto perche' imparerei una tassonomia piu' chiara del rapporto e della differenza esistente tra scatole bianche e scatole nere nel machine learning.

Ciao
 
Il famoso computer Alpha Go che ha stracciato il supercampione coreano Lee See Dol a Go era una scatola nera.
Anche l'altrettanto famoso computer Alpha Zero che ha stracciato il Re dell'algoritmo tradizionale fondato sull'architettura di Von Neumann, chiamato Stockfish (il pesce Baccala' in italiano) e diretta evoluzione del programma Deep Blue che sconfisse Kasparov e' una scatola nera.

Ovviamente i giocatori di go e quelli di scacchi non si accontentano di una macchina basata su una scatola nera che sappia analizzare le loro partite e consigliare mosse migliori di quelle che hanno giocato in partite del passato. Vorrebbero apprendere dalla macchina come si puo' migliorare il proprio livello quantitativo di gioco.
Purtroppo questo obiettivo non e' possibile attraverso una scatola nera e da quanto leggo sembra che sia un obiettivo che non sara' mai raggiungibile, a meno che non inventino reti neurali che sappiano esprimersi attraverso simbolismi comprensibili all'uomo.

Si e' suggerito ad esempio che negli scacchi bisognerebbe giocare prematuramente l'apertura di pedone di torre "h2-h4", nel tentativo di emulare Alpha Zero che gioca tale mossa spessissimo, in contraddizione ai principi classici del gioco che si sono cumulati in centinaia di anni di pratica di gioco tra umani. Ebbene, spesso chi gioca la mossa di apertura di pedone di torre consigliata in talune posizioni dal computer Alpha Zero finisce per perdere la partita, perche' non possiede una comprensione cosi' sofisticata come possiede la rete neurale.

E' come se tu ti mettessi le scarpe da football e cercassi di tirare le punizioni dalla distanza in cui le calciava Roberto Carlos nella speranza che il pallone possa prendere le sue stesse traiettorie micidiali. Avrai una delusione totale.

Altrettanto e' accaduto anche con il Go, con i campioni del mondo cinesi che nulla capiscono della strategia della macchina fino a quando si rendono conto che la loro posizione e' meritevole di abbandono. Questo e' esattamente l'effetto "black box".
 
Vorrei portare un piccolo contributo ricordando alcuni elementi interessanti emersi quando la creatura di DeepMind si confrontò con alcuni giocatori umani a StarCraft II invece che a giochi più "rigidi" come quelli menzionati; la differenza in questo caso è che il giocatore deve agire su due livelli distinti: una microgestione delle proprie pedine che è un frenetico gioco di riflessi e una macrogestione della partita che è invece incentrata sul raccogliere risorse naturali, costruire un esercito e manutenerlo al meglio in attesa di trovare il momento opportuno per annientare l'esercito avversario.

Se non ricordo male, la versione finale di "AlphaStar" (questo il nome dell'IA) si dimostrò ovviamente fortissima: capace di microgestire ogni singola pedina e ovviamente di rendere massimamente efficiente la gestione dell'economia; allo stesso tempo, però, ricordo che DeepMind non riuscì a far imparare per apprendimento rinforzato ad AlphaStar alcuno schema vincente come invece accade nelle classiche "gym" in cui il pupazzo deve evitare di finire nel fosso o la macchina deve parcheggiare senza fare il paraurti agli altri autoveicoli.

Alla fine DeepMind fu costretta a ricorrere a una tecnica diversa: invece di lasciare che l'IA imparasse in autonomia come affrontare un gioco con fin troppi gradi di libertà, AlphaStar fu addestrata su una enorme base dati di partite giocate da giocatori umani, quindi di fatto imparando da essi regole non scritte e che difficilmente potevano essere codificate allo stesso modo con cui si codificano quelle di giochi da tavolo tradizionali.

Questo può dirci qualcosa sui limiti dell'applicazione alla Borsa: per quanto l'apprendimento per rinforzo possa approssimare meravigliosamente bene tabelle di stato-azione-ricompensa su sistemi molto complessi, è pur sempre richiesto che delle regole esistano e siano definite; dopodiché la complessità del sistema può essere gestita mediante deep learning invece di codificare una enorme quantità di scenari e combinazioni di stato-azione-ricompensa come avviene nelle catene di Markov o di invetare funzioni da interpolare nei problemi economici classici di Value Function Iteration.

Ma, quando nemmeno le regole di base esistono, trovare una policy comportamentale ottimale non è banale.

A mio modesto avviso la Borsa non è troppo diversa da un gioco come StarCraft II: la microgestione degli ingressi e delle uscite deve andare a braccetto con la "comprensione" del contesto in cui queste avvengono se non ci sono vantaggi iniqui e tecnologici come la colocazione; una IA può imparare e migliore schemi vincenti di terzi a patto di poterli apprendere, eppure è proprio la ricerca di quegli schemi a essere il vero obiettivo... come una IA lasciata a se stessa non è stata in grado di capire come giocare a un gioco senza regole prima di aver potuto copiare gli esseri umani, allo stesso modo mi chiedo se una IA lasciata a se stessa possa capire delle regole "nascoste" nei mercati a forza di prendere ricompense sbagliando ingressi e uscite.

Con la differenza che in Borsa di umani capaci di prevedere ingressi e uscite da cui copiare non ce ne sono.
 
Vorrei portare un piccolo contributo ricordando alcuni elementi interessanti emersi quando la creatura di DeepMind si confrontò con alcuni giocatori umani a StarCraft II invece che a giochi più "rigidi" come quelli menzionati; la differenza in questo caso è che il giocatore deve agire su due livelli distinti: una microgestione delle proprie pedine che è un frenetico gioco di riflessi e una macrogestione della partita che è invece incentrata sul raccogliere risorse naturali, costruire un esercito e manutenerlo al meglio in attesa di trovare il momento opportuno per annientare l'esercito avversario.

Se non ricordo male, la versione finale di "AlphaStar" (questo il nome dell'IA) si dimostrò ovviamente fortissima: capace di microgestire ogni singola pedina e ovviamente di rendere massimamente efficiente la gestione dell'economia; allo stesso tempo, però, ricordo che DeepMind non riuscì a far imparare per apprendimento rinforzato ad AlphaStar alcuno schema vincente come invece accade nelle classiche "gym" in cui il pupazzo deve evitare di finire nel fosso o la macchina deve parcheggiare senza fare il paraurti agli altri autoveicoli.

Alla fine DeepMind fu costretta a ricorrere a una tecnica diversa: invece di lasciare che l'IA imparasse in autonomia come affrontare un gioco con fin troppi gradi di libertà, AlphaStar fu addestrata su una enorme base dati di partite giocate da giocatori umani, quindi di fatto imparando da essi regole non scritte e che difficilmente potevano essere codificate allo stesso modo con cui si codificano quelle di giochi da tavolo tradizionali.

Questo può dirci qualcosa sui limiti dell'applicazione alla Borsa: per quanto l'apprendimento per rinforzo possa approssimare meravigliosamente bene tabelle di stato-azione-ricompensa su sistemi molto complessi, è pur sempre richiesto che delle regole esistano e siano definite; dopodiché la complessità del sistema può essere gestita mediante deep learning invece di codificare una enorme quantità di scenari e combinazioni di stato-azione-ricompensa come avviene nelle catene di Markov o di invetare funzioni da interpolare nei problemi economici classici di Value Function Iteration.

Ma, quando nemmeno le regole di base esistono, trovare una policy comportamentale ottimale non è banale.

A mio modesto avviso la Borsa non è troppo diversa da un gioco come StarCraft II: la microgestione degli ingressi e delle uscite deve andare a braccetto con la "comprensione" del contesto in cui queste avvengono se non ci sono vantaggi iniqui e tecnologici come la colocazione; una IA può imparare e migliore schemi vincenti di terzi a patto di poterli apprendere, eppure è proprio la ricerca di quegli schemi a essere il vero obiettivo... come una IA lasciata a se stessa non è stata in grado di capire come giocare a un gioco senza regole prima di aver potuto copiare gli esseri umani, allo stesso modo mi chiedo se una IA lasciata a se stessa possa capire delle regole "nascoste" nei mercati a forza di prendere ricompense sbagliando ingressi e uscite.

Con la differenza che in Borsa di umani capaci di prevedere ingressi e uscite da cui copiare non ce ne sono.

Wow che sponda! :D :asd:

Non conosco StarCraft nello specifico, ma immagino che i motori RTS siano simili a quelli della serie Age of Empires.

Io programmavo i file AI di Age of Kings ("Blacksmith" era il luogo di sviluppo delle tecnologie militari); un anno ci fu proprio un contest fra università europee.

Per chi conosce il gioco, io mi confrontavo in multiplayer contro le AI di Cosmos e Alliance Empire al livello massimo.

Per la mia esperienza, a parte la maggior efficienza nell'approvvigionamento e nello sviluppo, il vero plus delle AI è nella capacità illimitata di "spionaggio e intelligence" rispetto agli umani che hanno solo due occhi. Dagli umani devono apprendere a quali obiettivi nemici dare le priorità.
 
Non conosco StarCraft nello specifico, ma immagino che i motori RTS siano simili a quelli della serie Age of Empires.
Immagino si somiglino un po' tutti, ma sono fuori dal giro rispetto a quando ero un ragazzino appassionato di videogiochi :)

Tuttavia ho guardato con interesse le partite di AlphaStar contro i migliori giocatori umani per capire quale fosse il suo vantaggio, ovvero se fosse "intelligente" nel senso di elaborare schemi e strategie inedite o semplicemente nel senso di microgestire tutto in un modo inarrivabile per un essere umano; ebbene, dai dati registrati durante le partite è risultato che il tasso di vittorie era quasi interamente spiegato dalla seconda componente: la possibilità di eseguire il triplo o il quadruplo delle azioni di un essere umano (non qualunque: giocatore professionista, quindi già velocissimo) all'interno di schemi semplici e collaudati con assunzione di rischi tutto sommato nella norma si è rivelato il fattore vincente.

Ricordo un po' di delusione da parte di DeepMind quando vincolarono AlphaStar a non poter "vedere" contemporaneamente tutto il terreno di gioco simulando i limiti di un essere umano e limitando la sua capacità di eseguire tantissime azioni contemporaneamente: l'IA non fu in grado di elaborare nuove, inedite, inaspettate strategie brillanti e perse le partite in quanto fin troppo prevedibile e ingannabile da giocatori esperti e navigati.

Il parallelismo coi mercati viene abbastanza naturale per spiegare come mai né Virtu, Citadel, Two Sigma etc. né D. E. Shaw, Renaissance Technologies, AQR Capital etc. cerchino disperatamente programmatori di IA da giochi da tavolo e invece spendano cifre astronomiche o in vantaggio tecnologico o per acquisire nuovi dati e per assumere chi li analizzi.
 
Immagino si somiglino un po' tutti, ma sono fuori dal giro rispetto a quando ero un ragazzino appassionato di videogiochi :)

Ho dato uno sguardo e sono uguali. E' sempre made in Microsoft.
Cambia solo l'ambientazione. Io preferivo quella medioevale.

Io abbandonai quando constatai la difficoltà di programmare operazioni di colonizzazione overseas. Magari è per questo che gli appassionati si sono spostati su StarCraft.

Tuttavia ho guardato con interesse le partite di AlphaStar contro i migliori giocatori umani per capire quale fosse il suo vantaggio, ovvero se fosse "intelligente" nel senso di elaborare schemi e strategie inedite o semplicemente nel senso di microgestire tutto in un modo inarrivabile per un essere umano; ebbene, dai dati registrati durante le partite è risultato che il tasso di vittorie era quasi interamente spiegato dalla seconda componente: la possibilità di eseguire il triplo o il quadruplo delle azioni di un essere umano (non qualunque: giocatore professionista, quindi già velocissimo) all'interno di schemi semplici e collaudati con assunzione di rischi tutto sommato nella norma si è rivelato il fattore vincente.

Ricordo un po' di delusione da parte di DeepMind quando vincolarono AlphaStar a non poter "vedere" contemporaneamente tutto il terreno di gioco simulando i limiti di un essere umano e limitando la sua capacità di eseguire tantissime azioni contemporaneamente: l'IA non fu in grado di elaborare nuove, inedite, inaspettate strategie brillanti e perse le partite in quanto fin troppo prevedibile e ingannabile da giocatori esperti e navigati.

Il parallelismo coi mercati viene abbastanza naturale per spiegare come mai né Virtu, Citadel, Two Sigma etc. né D. E. Shaw, Renaissance Technologies, AQR Capital etc. cerchino disperatamente programmatori di IA da giochi da tavolo e invece spendano cifre astronomiche o in vantaggio tecnologico o per acquisire nuovi dati e per assumere chi li analizzi.

E' quello che dicevo con "spionaggio e intelligence".
Nella modalità standard c'è la Fog of War e si vede solo quello che è nel campo visivo delle proprie unità. Invece nella modalità "dio" tutti possono vedere ogni cosa in ogni luogo. Manovrare in continuazione delle unità per spiare cosa fa il nemico è estremamente faticoso per gli umani. Per le AI è una task in più da inserire. Nella modalità "dio" fare zapping sulla mappa è già meno faticoso per il giocatore esperto, ma è comunque estenuante dover prendere decisioni velocissimamente.

I file di AI sono file di testo in cui vengono codificati dei trigger spaziali e temporali per il movimento delle unità e per lo sviluppo delle tecnologie. Il motore RTS del gioco dispone le risorse in modo casuale ma non troppo e la AI viene addestrata a sfruttarle nel più breve tempo possibile nella parte iniziale non competitiva. Per la parte competitiva la AI viene addestrata ad individuare gli obiettivi su cui concentrare le unità offensive, che poi svolgeranno da sole la propria attività seguendo la programmazione intrinseca del motore RTS.

Per quanto riguarda la finanza, l'analogia potrebbe essere inversa. Fissato un trigger considerato affidabile, ad esempio basato sulla volatilità, la ricerca potrebbe spostarsi su quale dei vari sottostanti monitorati viene a trovarsi nelle condizioni ideali.
 
Qualcuno ha notato quanto io sia sadico ? :p
Nel titolo avevo invertito volontariamente le virgolette, che andavano apposte su "scatola bianca" e non su scatola nera, dove non ci vanno. Il neologismo e' infatti e solo "white box".

Noto che ugualmente che nonostante la provocazione non colta sono riuscito ad abboccare ugualmente un paio di pesci sul tema.

Di quelli buoni, da farci il "brodetto" (questo invece va correttamente virgolettato, perche' pochi conoscono che il pesce non pregiato si puo' cucinare con sale, pepe farina e aceto che nella cucina povera dell'Alto adriatico va sotto il nome di brodetto di pesce)
 
O.T. Per i pesci catturati all'amo

Ipotizzando un sicuro haircut ai TDS italiani per le note vicissitudini (deficit pubblico fuori controllo, erogazione di vari bonus edilizi e non come i 200 Euro con coperture inesistenti come l'extragettito sulle energetiche, tasso di recupero dei 1.100 miliardi stimato al 3% da parte di Ruffini in audizione al senato, etc.) qualcuno si ricorda come venne stabilito l'haircut in Grecia ?


Domande:

Tutti i titoli greci haircuttati allo stesso corso secco?

E il Coefficiente dell'inflazione greco, il C.I., haircuttato pure esso a 1 o conservato sopra il par ?


Notavo che cii sono titolo finiti oggi sotto 80 (il 2051 0,15% indicizzato e il Futura 2037)

Se l'haircut venisse fissato a 70 ugualmente ci sarebbe un appeal per i titoli quotati ad 80 rispetto ai titoli quotati a 130 (Btpi 2041, esempio)

Poi torniamo in tema, ma penso che questa domanda sia di interesse generale
 
Ricordo un po' di delusione da parte di DeepMind quando vincolarono AlphaStar a non poter "vedere" contemporaneamente tutto il terreno di gioco simulando i limiti di un essere umano e limitando la sua capacità di eseguire tantissime azioni contemporaneamente: l'IA non fu in grado di elaborare nuove, inedite, inaspettate strategie brillanti e perse le partite in quanto fin troppo prevedibile e ingannabile da giocatori esperti e navigati.

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Alpha Star e' l'esatto opposto di quanto avvenuto nel campo del Go.
Qui l'AI ha elaborato nuove, inedite ed inaspettate strategie brillanti che Lee See Dol, il supercampione coreano, non riusci' nemmeno a capire nella loro profondita' concettuale fino a poco tempo prima dell'abbandono della partita. Allo stesso lo svolgimento della partita gli apparse come una nuova intelligenza venuta da Marte, che fosse scesa su questo pianeta a spiegargli come stanno davvero le cose nel Go.

Ci si poteva aspettare che l'AI sovraperformasse nel puro calcolo l'umano, come avvenuto nel caso di Kasparov nel 1997 contro Deep Blue che giocava posizionalmente in modo pessimo rispetto al russo.

Invece AlphaZeroGo non era superiore all'uomo nel calcolo puro, in quanto aveva elaborato delle strategie puramente qualitative, ma non legate ad un gioco posizionale, bensi' ad uno stile intermedio. Spesso si opera una distinzione draconiana nei giochi tra strategia, che richiede comprensione del modello e tattica, che richiede calcolo puro nel computer e nell'uomo.

Deep Mind e' riuscita a creare nel Go un terzo approccio, cioe' una combinazione di strategia e tattica, in cui la profondissima comprensione del modello si disinteressava del tutto agli aspetti del gioco che gli umani chiamerebbero "materialisti".

Purtroppo, come gia' evidenziavo all'inizio del 3d, ci rimangono completamente oscuri i processi simbolici di Alpha Go e del suo successore AlphaZero Go che si potrebbero riprodurre negli uomini con dei processi cognitivi.

Cio' che appare e' nulla altro che una black box, da cui escono mosse straordinarie e infallibili.

Deep Mind ha poi proseguito ricercando una terza strada, apparentemente assurda: nei giochi non vengono fornite nemmeno le regole, che a sua volta la macchina dovra' capire con l'apprendimento venendo segnalate ad essa, come guida, che talune mosse sono irregolari. Mi ricordo che dovrebbe esistere anche negli scacchi una variante del genere (forse KriegChess ?) in cui due giocatori muovono i pezzi alla cieca e l'arbitro terzo segnala di volta in volta se una mossa e' regolare o meno.

Questa terza strada di Deep Mind, l'evoluzione di Alpha Go (rete neurale con algoritmi Hand Crafted), poi di Alpha Go Zero (No Hand Crafted solo applicazione delle regole del gioco), si chiama Mu Zero (rete neurale "Tabula Rasa", apprende le regole da sola).

Molto interessante il risultato del terzo esperimento: MuZero supera a Go entrambe le versioni precedenti.
 
O.T. Per i pesci catturati all'amo

Ipotizzando un sicuro haircut ai TDS italiani per le note vicissitudini (deficit pubblico fuori controllo, erogazione di vari bonus edilizi e non come i 200 Euro con coperture inesistenti come l'extragettito sulle energetiche, tasso di recupero dei 1.100 miliardi stimato al 3% da parte di Ruffini in audizione al senato, etc.) qualcuno si ricorda come venne stabilito l'haircut in Grecia ?
Se non ricordo male, in caso di haircut è sempre subentrata una nuova gerarchia: non più preferibili i titoli con le classiche metriche di disallineamento e/o marcato roll-yield bensì quelli più vicini al prezzo di "taglio".

Spesso - finché lo spettro del taglio di capelli non si manifesta per davvero e la curva si inverte - questi titoli a prezzo più basso sono anche quelli più lunghi, ovvero quelli che danno virtualmente anche il tempo di ristabilire un rimborso a 100 una volta sanata l'emergenza.

Con la Grecia mi pare che, una volta messa sul piatto l'ipotesi di haircut, la curva invertí e i titoli cominciarono a scambiare al recovery rate, come in tutti i casi simili (vedi obbligazioni ucraine di recente).

Comunque ti ricordo che i nostri BTP hanno le CAC per casi come questo, e che comunque prima dovrebbe intervenire il MES a imporre misure draconiane volte a favorire il pagamento degli interessi sul debito.
 
Se non ricordo male, in caso di haircut è sempre subentrata una nuova gerarchia: non più preferibili i titoli con le classiche metriche di disallineamento e/o marcato roll-yield bensì quelli più vicini al prezzo di "taglio".

Spesso - finché lo spettro del taglio di capelli non si manifesta per davvero e la curva si inverte - questi titoli a prezzo più basso sono anche quelli più lunghi, ovvero quelli che danno virtualmente anche il tempo di ristabilire un rimborso a 100 una volta sanata l'emergenza.

Con la Grecia mi pare che, una volta messa sul piatto l'ipotesi di haircut, la curva invertí e i titoli cominciarono a scambiare al recovery rate, come in tutti i casi simili (vedi obbligazioni ucraine di recente).

Comunque ti ricordo che i nostri BTP hanno le CAC per casi come questo, e che comunque prima dovrebbe intervenire il MES a imporre misure draconiane volte a favorire il pagamento degli interessi sul debito.

Ottimo, non ricordavo bene il caso greco.

Ipotizzando a breve il getto della spugna di Draghi, o elezioni autunnali con vittoria di coalizioni indesiderate, il best buy in tale scenario sarebbe costituito appunto dai titoli con prezzo piu' basso e scadenza piu' lunga. Esempi il Futura 2037, il "Matusalemme" 2067 e l'indicizzato 2051 tutti a meta' strada oggi tra i 70 e gli 80 di corso secco e sui quali il taglio di capelli non sarebbe cosi' fastidioso come avverebbe nel caso fossero colpiti il 2044 o il 2041 indicizzato.

Ad ogni modo non ti consiglio di chiamare "MISURE DRACONIANE" quelle imposte dal MES; rischieresti 15 anni di ban dal forum.

Il mio consiglio e' chiamarla, in ossequio agli avvenimenti presenti:

OPERAZIONE FINANZIARIA "SPECIALE" sul portafoglio dei risparmiatori italiani :D
 
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Reazioni: mkg
Per quanto riguarda l'attivazione delle CAC, ricordo che ai tempi della loro introduzione curai una analisi per l'istituzione per cui lavoravo allora basata su diversi studi Bankitalia e volta a capire quali sarebbero stati gli impatti sul rischio di credito (c'era da capire se fare trading spicciolo CAC vs. "normali").

Alla fine ne emerse un impatto molto curioso sul merito di credito, non lineare, e nessun margine di arbitraggio.

Il punto è che alla fine all'emittente stesso conviene averle, ma solo se sei ad altissimo merito di credito oppure a bassissimo: nel caso dell'Italia, una situazione molto delicata.

Un altro punto oscuro è legato all'attivazione di clausole come queste all'interno dei meccanismi europei, da sempre dimostratisi un circo mutevole e instabile persino all'interno dei propri regolamenti.

Due parole sul MES: più che toccare i patrimoni, mi aspetto qualcosa di analogo a quanto accaduto in Grecia ai bei tempi, dove per anni i trasferimenti dello Stato a privati (es. pensioni) e imprese furono tagliati drasticamente.

Considerato che oltre un terzo del Paese sta in piedi solo grazie all'erogazione delle pensioni, comunque vada finirà in rivolta e tumulti sociali; questa previsione facilissima anche senza econometria :)
 
Torniamo in Topic. A me sembra che le istituzioni e le autorita' di vigilanza e di controllo non abbiano ben chiara la distinzione tra white box e black box.

Lo deduco da comportamenti recenti da parte di Consob e Ivass, oltre che dall'Agenzia delle Entrate che di recente ha magnificato l'uso dell'intelligenza artificiale per catturare gli evasori fiscali. Ma passero' oltre su questo annuncio, ricordando al dottor Ruffini il celebre detto che forse non conosce: "Garbage in Garbage Out", augurandogli comunque successo per l'iniziativa.

Il presidente della Consob, Savona, sta magnificando da anni l'uso del deep learning, e non e' affatto chiaro che uso ne intenda fare nell'ambito del suo servizio.

Stesso comportamento elucubrativo nei confronti del machine learning ha avuto ieri la Ivass

Ivass avvia indagine conoscitiva sull’utilizzo degli algoritmi Machine Learning Assinews.it

L’analisi dell'Ivass è finalizzata a comprendere l’utilizzo di questi algoritmi di intelligenza artificiale in processi chiave: ma come si sta cercando di spiegare in questo 3D le imprese assicuratrici non sono in grado di spiegare come vengono svolti i processi chiave stessi in machine learning, casomai sono in grado di spiegare i risultati a cui sono giunti gli algoritmi.

La mia impressione e' che le autorita' italiane di vigilanza e controllo temano l'uso del machine learning solo perche' non si applicano per conoscere l'intima essenza e natura dello svolgimento di tali processi svolti in modalita' black box, che rimane oscuro sia a loro ma sia anche agli utilizzatori stessi che ne dovrebbero riportare i soli risultati essendo impossibilitati a dedurre i processi chiave della backpropagation, del training, del rinforzo etc.

Mai sottovalutare ad ogni modo l'intelligenza informatica dei novantenni come il prof. Savona :)
 
Ultima modifica:
Sempre in TOPIC, mi rivolgo a tutti con un quiz sui mercati ORDEN DRIVEN che implica una possibile risposta personale "white box" da determinare.

La richiesta verte sulla strategia da applicare al quiz in cui dovete esplicitare la risposta che dareste in base a qualsiasi ragionamento (deduttivo, induttivo, abdutivo, probabilistico) e poi confrontarla alla risposta che darebbe una black box neurale, cioe' che risposta darebbe un'AI allenata su milioni di casi reali.

Il quiz e' il seguente:
in un book illiquido trovate in open una proposta di vendita al meglio, che produce un prezzo theo open chiaramente vantaggioso per l'acquirente. Ma sapete anche che ci sono molti operatori in competizione contro di voi che cercheranno, prima dell'open, di ristabilire un equilibrio economico dei prezzi, come prescrive la teoria generale.

Quale e' il ragionamento piu' razionale economicamente da parte di una white box umana, evitando di assumere comportamenti che possono essere passibili di normative market abuse ?

Alcune risposte possibili nel rispetto delle normative market abuse:

RISPOSTE WHITE BOX

A) lasciate stare, e' una vendita civetta al meglio che poi verra' tolta
B) immettete una PDN al meglio anche voi per un quantitativo pari alla PDN in lettera -1 pezzo (al fine di non far variare il theo open)
C) immettete una PDN per un quantitativo pari alla PDN in lettera -1 pezzo al prezzo dello slot immediatamente inferiore al primo slot disponibile nel book a prezzo determinato
D) ??

RISPOSTA "BLACK BOX"

- Alleno una rete neurale a simulare la % di BID da 1 a 100% immessa al meglio, dove l'intervallo da 1 a 100 e' determinato dalla black box in relazione ad esperimenti empirici condotti con strategie ottimali partendo con l'apprendimento dallo scratch in relazione alla quantita' e alla qualita' degli interventi da parte di operatori concorrenti.

Credo che se l'esperimento black box venisse condotto con tutti i crismi, la risposta al quiz da parte della black box dovrebbe convergere verso una % di circa 2/3, che equivale grosso modo alle risposta white box che vennero date in quiz similari proposti negli anni 70 da parte di (vado a memoria) Rapoport, Gardner, Hofstaedter
 
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