第一章 回归 （三）
陈启8岁的时候，就被爱好编程的父亲开始培养编程的基础知识和基本技巧，小学毕业后计算机方面的知识已经相当的全面，算法的功底也相当的扎实了。他从初中开始，投身于国际信息奥林匹克的竞赛准备，高中就获得了这个赛事的金牌。同时得益于天赋，与从小就受到严格训练，陈启不仅在计算机技术方面出类拔萃，更是将计算上升到了信仰的高度，他相信人类的未来完全取决于计算能力的发展。站在代表着计算的未来和人类文明未来的量子计算机前，陈启身体不禁微微发抖，但思想却如恒星般闪光。没有具体的原因，只是精神力量的爆发，陈启此时对这一点更加地深信不疑：他将在这台量子计算机上做出改变世界的成就！
接下来的日子，三人就在亚历克斯负责的量子计算机实验室开始了极具挑战性的工作。正如陈启所说，亚历克斯和千羽的工作更多是具体的事务：理论和方向已经确定，两人的工作就是做着不同组合的实验，期待发现能产生更多的纠缠量子对，以及能让纠缠时间更长、受到外界干扰所带来的退相干影响最小的最佳方法。虽然实验的设计需要很高的学术水平和对问题深刻的理解，但是做的日常工作却是简单的、重复的，如同爱迪生在发现具有商业化意义的电灯丝之前数千次的反复试验一样，两人的工作就是实验、失败、再试验的循环。陈启却完全不一样，虽然他的工作状态也是个循环：发呆、暴走、 再发呆。每天一到实验室，在舒服的休息区往沙发上一躺，两眼就瞪着天花板发呆。不知过了多久，突然一跃而起，一言不发地冲出实验室，4、5个小时后才回来，然后又在沙发上发呆。千羽开始每次都要问他去哪了，每次的回答都是一样：散步去了。千羽有次实在是好奇，跟着他的后面，发现陈启真的就是沿着公路不停地走，对跟在后面的千羽完全没有觉察。千羽实在跟不动了，回到实验室。等他回来后根据他的速度和时间计算了一下，发现每次陈启出门基本上要走上20公里！陈启每次针对其余两人询问的回答就是：“别管我，现在无可奉告！”被试验折磨得身形憔悴的两人，有时候看着瘫坐在沙发上发呆的陈启，恨不得把他暴打一顿泄愤。但两人转念一想，就算把他打一顿，他还是这样闭关入定，也只能使劲克制住自己的冲动，最多恨得牙根痒痒，而事实上却无可奈何。
挑战是实实在在的。两个月过去了，亚历克斯和千羽方面的进展也是乏善可陈，亚历克斯变得有些焦躁。这一天，亚历克斯和千羽越来越严重的焦虑被陈启的异常举动暂时地缓解了。陈启居然不发呆了！从他暴走后回到实验室，出乎意料地打开了传统电脑，开始编写起代码来了。两人对视一眼，好像是受到陈启取得“巨大进展”的鼓舞，焦躁的情绪居然慢慢消散，又能集中精神于枯燥乏味、反反复复的实验了。可惜好景不长，陈启日复一日地编写代码，对整个项目的进展也没有一丝的贡献。亚历克斯和千羽关于某些问题的分歧越来越大，终于有一天在实验室大吵了起来。陈启仍然坐在吵得不可开交的两人之间，对他们的战争充耳不闻，而是紧张地盯着显示器。千羽的忍受终于到了临界点——和亚历克斯这种强势的人共事是需要很大的毅力，通常下属会用对上司的敬畏或者对丧失工作的恐惧来强迫自己去服从，但正巧千羽这两点都不具备，所以当她觉得需要坚持己见的时候，她是不会退让的。
“亚历克斯，我是不会让步的！这是我的专业领域，我可以明确地告诉你，你的选择是错误的！你的坚持让我觉得受到了侮辱！你要是坚持，我就辞职！” 千羽难得一见地如此强硬，但是同时，她的情商让她留有分寸——她有意选择有陈启在场的情况下和亚历克斯摊牌，就是希望陈启能够起到缓解僵局的作用。谁料想被她寄予希望的陈启，此刻不但没有显示出缓解气氛的打算，反而突然嘣的一拳砸在桌子上，然后大叫了一声：“是的，亚历克斯，就该让它这样！”陈启突如其来对亚历克斯的支持，使得亚历克斯和千羽都被震住了，千羽呆呆地望着他，眼泪止不住地流了出来，不知道为什么陈启这个时候抛弃了她。陈启的脸上却一脸的兴奋，转过头突然看到带着泪痕的千羽正在收拾东西，从侧面看过去，她纤细的身躯微微地发抖，他再转过头看看亚历克斯，看到亚历克斯一脸的诧异和难以名状的表情。亚历克斯喃喃地咕哝道：“这个，陈启，我很高兴你能支持我，不过，不过，我没有预计到你这么激烈的态度……”陈启这时才意识到这个世界不仅只有他一个人，赶紧转向千羽，双手按着她的肩膀，轻轻地把她的身体拧过来，然后帮她抹去泪痕，紧张而又轻柔地说道：“千羽，对不起，我不是这个意思，你知道我永远都不会放弃对你的支持！”
“那你刚才是什么意思呀？” 千羽倒是相信陈启的话，不过她也觉得有些委屈。
陈启放开双手，又恢复了一脸的兴奋：“有希望了，我找到了突破口！”他的这句话一下子扭转了压抑的气氛，因为亚历克斯和千羽都知道他口中这句话的分量。
“这两个月，我冥思苦想到底怎么样才能发挥出量子计算机并行计算的优势。抛开那些量子化学、核爆模拟等过于专业的领域，一般通用领域的应用都需要找到一个实际的突破口，我选择了我最熟悉的金融领域来作为这个突破口。”陈启边说边把屏幕展示出来——荧幕上有一个时间序列的图表，上面有两条如胶似漆的曲线相互纠缠在一起，从横轴的左边原点滑过银屏抵达了右边纵轴。“这个图表是这两个月思考的成果！我需要仔细给你们讲讲，因为它不仅涉及到金融领域的应用，还指明了通用化的一个途径。”
亚历克斯和千羽一直在物理领域钻研，对其它领域的专业知识所知甚少，对陈启毕业后所从事的金融交易其实也是充满了好奇。现在有个机会能够在本职工作范围内，听听陈启关于交易的知识和领悟，而且还是做出了突破的情况下，两人都变得饶有兴致起来，刚开始争吵带来的不快也烟消云散了。
“股票市场本质上来说就是一个连续的拍卖行，不间断的报价形成了一个连续的时间序列曲线。从道琼斯编制出了指数，从而股票价格或者指数的历史能够通过时间序列图表画出来后，几乎所有的市场参与者都试图通过这样的图表来预测未来价格的走势。沙巴克在1932年发表《技术分析与股票盈利预测》一书标志着根据历史走势分析预测股票成为了一门学问。但是之后很长时间，这种方法和学问一直缺乏现代科学理论的支撑，更多的是一种经验主义，就像是中国的传统医学和西方所谓的星座与性格的关系等等。这种方法被称之为技术分析。与技术分析相对的是称为基本分析，由本杰明·格雷厄姆于1934年出版的《证券分析》一书奠定基础，由他的学生、大家都知道的股神巴菲特发扬光大。基本分析本质上就是通过从公司、行业和宏观经济着手，对一个公司的价值进行分析和估值，并与市场价格进行比较从而做出买入卖出的决策。 这两种方法都是在股市诞生后半个世纪之内发展出来的，到了20世纪后半叶，新的思想更新了股票的分析方法。1970年尤金·法马提出的有效市场假说，认为完美市场中的股票价格只是随机游走的，也就是说对明天股价的预测最精准的方法就是使用今天的股价而已。而更早一点的时间，威廉·夏普在他的老师哈里·马科维茨投资组合的理论基础上提出了新的资本资产定价模型，开启了现代金融定价模型的序幕，也就是因子模型。说到这些，你们应该很熟悉了，其实和物理中的某些分析方法是差不多的。因子模型从单因子发展到了数十个、数百个乃至数千个因子。但是真正有效的因子并不多。比如2012年的时候就有三个学者发布一篇论文，名为《巴菲特的ALPHA》指出：使用6个独立的因子就能把股神巴菲特传奇的投资经历描述出来。再往后，人们发现因子起作用是有时效性的，某些时候这些因子有效，其它时候另外的因子有效，但是却也很难做出预测哪些因子在哪些时段有效。21世纪初，众多所谓的人工智能算法脱颖而出，当然我们以现在的角度看，当时这些深度学习的算法都是漏洞百出，但是当时的人们似乎看到了使机器服务于人类的终极解决方案，任何难题都往机器学习算法上套。股市的预测也用机器学习的各种算法轮番轰炸，结果看似前途无限的方法，实际上却是没有一点进展。极度失望之余，有人又把机器学习算法，套用在因子有效性预测上，这条路似乎是个正确的方向，但是稳定性却是很差，研究了很多年，也很难达到生产性的应用。当然，除了这些主流的方法，还有很多的方法应用于不同频率的股票数据，比如日内几分钟的，几小时的，或者更长几周的、几月的等等，有些偶尔比较成功，但是市场容量很低，不是主流。
“事实上，人类作为一个整体对市场走势预测这类问题的理解能力并不是很强，很大一部分原因来源于人脑需要并行处理的数据相当的多而复杂，而且这些并行任务之间会相互地交织、影响——如果你们使用编程语言写过并行任务的话，就知道各个任务没有规则地改变变量的值完全就是一场灾难。相反，有些简单的哺乳动物反而能够凭借简单的生物反射做到对市场的预测，其准确程度远超在这个领域专业的人类。”
听到这儿，亚历克斯和千羽表现出难以置信的表情。陈启笑了笑，接着说：“我这样说完全是因为历史上发生过的一项非常有趣的尝试。在2010年左右，有个奥地利的艺术家，叫马科维奇，后来转行成为一位金融从业人员。他做了一个实验，把一群小白鼠作为实验对象，对，这个实验可以被称为生物金融实验。他把外汇的行情转化为钢琴的音符：当价格上涨的时候，他就奏出高音，下降的时候，他就奏出低音。然后他就让小白鼠来预测接下来的涨跌，并且用食物和电击来进行奖励预测对的和惩罚预测错的，每天训练5个小时，持续了3个月，最后挑选出预测的胜率高于52%的小白鼠。更绝的是他让这些“冠军基金经理”相互交配，繁殖出第二代。最神奇的事情出现了，第二代的小白鼠更是青出于蓝，其中冠军中的冠军胜率甚至达到了57%，这个胜率在人类外汇交易员中完全就是天方夜谭！他这个实验其实就是使用生物学习替代了机器学习，而且似乎相当的成功。”
因为兴奋，陈启的语速很快，说完了历史，他停下来喝口水，也为即将说到令人激动的部分卖个关子。
“说到这儿，你们有没有注意到什么？股票分析快200年的历史，我说了几分钟基本上就把主要的方法说完了。意味着什么呀？”
陈启从座位上站了起来，又激动地来回走动。
“说明一切都是空中楼阁，不值一提？”千羽试图沿着他的思路去猜测。
“不完全是！股市是大众的游戏，不像物理那样是上帝的语言。相对论只要没有被更完备的理论取代，我们都可以用它来计算宇宙和天体的运动。但是股市不是这样——大众认为对的就是对的，就会反应到市场上。而大众的智慧并不会比你我高出很多，高到能发明出无穷无尽或者难以被理解的方法。到现在为止，分析预测的方法顶多不超过100种。有了数据、有了方法，我们还缺什么呢？”
“计算？”千羽的思维紧跟着陈启。陈启“啪”的一个响指，“完全正确！但是计算量极其的庞大，传统计算机根本不可能。不过，现在我们有了这个！”陈启手指量子计算机，两人明白了他的意思。
“你有了具体算法了吗？”亚历克斯显然更关心陈启对项目进展的实际贡献。
“最近的工作就是在验证这个想法。我用传统计算机写了一个模拟的市场，模拟了100个市场参与者，以及最多10种分析预测方法并提供这些方法需要的外部数据，频率是日线，也就是以天为单位。很明显外部数据有多少天，我们就能得到多少天的市场历史行情数据。请注意，这10种方法对市场的影响力——也就是说，有多少份额的资金被哪些方法使用——完全是随机的，因此，数据出来之前，我们无法知道当天市场是什么样子。”
“然后你用量子计算机去预测市场？”亚历克斯的兴趣好像越来越被激发起来，迫不及待地问了出来。
“完全正确！量子计算机的算法设定为50-500位市场参与者，同样的10种方法以及同样的外部数据。我们来看看结果。”陈启将屏幕转向他们：“预测了10年，每日市场的方向——也就是对涨或者跌的判断——正确率为100%！涨跌幅度预测的正确率超过90%！” 陈启张开双臂，像是要将整台电脑拥入他的身体。
作为一个受过严格物理分析训练的专业人员，千羽在被震惊之前，理智还是支撑她以最严谨的方式进行最后的确认：“你的意思是说，假设整个金融市场的参与者有限，进行分析的方法有限，且全部或者至少主要的方法已知，并且进行分析的外部输入数据已知的条件下，市场完全可以做到被准确预测？”
“理论上是完全可以做到的！我们再继续这个过程看看。”陈启同时启动了传统计算机和量子计算机，随着量子计算机给出一个百分比数据，传统计算机也紧接着给出一个百分比的值，代表当日股票指数收益率的预测值和实际值，两者的正负号完全一致，数值也非常地接近。
“哇嗷！你是怎么编写量子计算机算法的？”亚历克斯作为一名物理科学家，感到震撼之余，对专业的好奇比起心灵的冲击更能主导他的大脑。
“这就是我接下来要说的更重要的事情了！”陈启以更加出人意料的方式回答，他的两位听众一时难以想象，比刚才说的算法更重要的事情会是什么。“这个模拟只是很小规模的，放大到真实市场的复杂度，我们假设计算能力能够跟上，具体的效果肯定会有些折扣。虽然我有信心将这个模型转化为一个极其成功的交易策略，但是这个目前不是最重要的。现在最重要的是这个算法具有通用性！通用性才是我们现在的圣杯！”
亚历克斯听到这儿，再也坐不住了，跳起来一把抱住陈启，“你有通用应用的方法了！”千羽赶紧把他从陈启身上扳开，“快放开他，让他赶紧说下去！”
“市场模拟使用的量子算法是这样的：先把与市场参与者相同数量级的逻辑量子比特进行纠缠，然后将纠缠的量子与头一天的外部数据一起进行10种算法的运算，由于量子的叠加态性质，这种运算后就能得到所有组合条件下市场当天的收益率。然后保持其叠加态，再输入第二天的外部数据，得到第二天叠加态的数据，以此类推。完成一定数量的训练——比如1000个交易日——之后，将实际的每日收益率数据用特定的函数去和叠加态所有数据运算，造成叠加态的坍缩。这样的运算结果就会得到概率最大的一个数字，这个数字就是我们需要的预测收益率！”
“等等，这个算法听起来很熟悉！”千羽迷惑地打断了陈启，但是自己却迷失在努力搜寻大脑里面的记忆中。
“深度学习中有监督学习算法！”亚历克斯首先完成了记忆搜索。
“太对了！你们都是天才！正是已经被抛弃了的有监督学习算法！但是只是表现形式相似，内涵却大相径庭！深度学习使用了类似大脑的神经元结构，一层叠一层，叠上几千层，最后用复杂的结构代替了人类可以理解的因果关系来描述目标，这导致了人类难以理解的求解过程和难以找到原因的错误。这也是深度学习没有成为人工智能的最终解决方案而被束之高阁的原因。而今天我们这个量子学习算法，其实我们更加搞不懂背后的原理，就像我们从来没有搞懂过纠缠的量子为什么会有超距作用，为什么会有双缝干涉现象等量子效应一样。现在只是知道，当我们把叠加态的量子使用已知数据坍缩后，得到最大概率的数字正好就是我们需要的。对原理最好的猜测就是在最后的坍缩过程中，量子自然而然地“记住”了得到正确的每日收益率的模式，并将这个坍缩模式应用于最新的数据。由于叠加态的维度在数量级上远远地大于深度学习，效果就不能同日而语了。”
陈启终于结束了讲解，肾上腺素的分泌也回归正常，这才感到口干舌燥，浑身疲惫。
“那就意味着以前被深度学习所背叛了的、所有人工智能应用都能重新启航了？”亚历克斯毕竟是个全球顶级商业公司中大有前途的项目的主管，商业嗅觉比其余两人要敏感得多。
“大概是吧，起码理论上应当如此。不过我们还有相当长的路要走。”仿佛在附和陈启的判断，显示器上，正在显示的两条模拟结果的收益率曲线，原本紧紧地缠绕在一起，现在却开始分叉，并且相隔越来越远、越来越远。
陈启感到非常的诧异，正准备去检查是否程序出现了问题，千羽却毫不慌张地解释：“这就是退相干造成的了！量子计算机不能长时间地运行，否则周围的环境会使纠缠的量子逐渐坍缩，错误率会越来越大。亚历克斯，这就是我们的工作了。陈启做出了如此重要的贡献，我们不能拖后腿呀！”千羽盯着分叉的曲线，一副任重道远的神态。