2016年3月，AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；

2016年末2017年初，AlphaGo在中国棋类网站顶着“大师”的名号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；

2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜；

不久后，DeepMind团队又推出了AlphaGo Zero，在与AlphaGo进行对弈时取得了100-0的碾压式胜利。

听到这些新闻，我们不禁会感叹，科技发展之迅速，人工智能之强大。那么AlphaGo究竟是靠着什么能力才能战胜诸多高手专家，甚至被围棋界公认AlphaGo的棋力已经超过了人类职业围棋顶尖水平呢？

答案就是——神奇的强化学习。

什么是强化学习？在初高中的生物课堂上我们经常会听到一类实验——巴普洛夫的条件反射试验。

该实验分为四个阶段，第一阶段将食物放进狗的口中，狗自然分泌了唾液；第二阶段，在狗看不见的地方发出铃声，此时狗并不会分泌唾液；第三阶段在狗进食前，发出相同的一段铃声，之后看到食物的狗就分泌了唾液，重复该阶段多次；第四阶段即使不给狗递上食物，光摇铃铛，狗就分泌了唾液。

这个试验和强化学习有什么关系呢？其实，强化学习就是模仿生物学习的过程，巴普洛夫试验实际上就是狗学会听到铃声就分泌唾液的学习过程，通过食物这个奖励来不断强化狗听到铃声就分泌唾液的行为，而强化学习本身就是通过奖励来不断强化某一行为的学习过程。

AI的强化学习，其实就类似以上的过程，将AI放在某个特定环境中并采取行动，而环境如何对AI的行动做出反应将由一个已知的或未知的模型来决定。AI可以通过做出行动从一个状态A进入到另一个状态B，AI能够进入什么新状态则由状态间的转移概率决定。每当AI执行了一个动作，环境会根据这个行为给予一定的奖励作为反馈。

在上述这一过程中，转移概率和奖励反馈均由模型来定义。而模型可以是已知的也可以是未知的。对于已知的模型，我们就可以通过动态规划来找到相应的最优策略，而对于未知的模型，可以通过模拟模型本身而后继续进行模型已知的强化学习，在大多数的应用场景中，模型都是未知的。

那么强化学习在金融领域又有什么应用呢？

目前，强化学习主要应用于量化投资的领域，包括投资组合管理、单资产交易信号、交易执行、期权对冲和定价等等。

比如投资组合管理，本质是如何完成好灵活分配资产权重获得更高超额收益的问题，现有的基金的解决方案大多是对股票的基本面进行分析，对该支股票的各个维度进行打分，衡量它的涨价潜力，从而买入涨价潜力高的股票并增加权重，卖出有较大可能亏损或评分相对较低的股票，是一个多时间序列上的权重分配问题，而强化学习可以很好的胜任这一工作。强化学习的目标设定灵活，可以考虑交易手续费、风险等因素，同时强化学习可以直接生成对应资产的权重，可以更加灵活的进行权重分配。

强化学习以它独特的优势占据了量化投资的一片天地，但新技术的运用当然也会面临一些挑战，面对模型未知的情况下如何更好模拟预测模型？如何更加灵活的设计和应用模型？训练集和测试集的分布差异怎么有效降低？

新技术的诞生总是伴随着无穷无尽的挑战和质疑，强化学习究竟能够走多久，走多远，时间会告诉我们答案。