混合智能！预测更精准的未来！(Cindicator白皮书探索)

Cindicator是一个利用混合智能的方式实现预测结果的系统。

关于预测市场，可能很多同学还是有点不明觉厉的感觉。大家可能的理解就是：彩票，经济和政治事件等。这种理解当然是对的，只是可能大家出了听过香港买马，经济指数预测等，还不知道这个是如何使用的。那我今天就通过介绍FiveThirtyEight这个很出名的预测公司来给大家做个简单科普。

其实做预测的公司还是有挺多的：Gallup, Rasmussen Report, Surveymonkey。有兴趣的同学可以自己研究一下，那为什么单单介绍FiveThirtyEight呢？

从 “538” 这个名字你就不难猜出它和选举的关系——这是美国选举人的数量。每个州有一定选举人，当一个州的选民投票结果出来后，该州的所有选举人都会投给第一名候选人。

美国大选本质上是二选一，所以“猜”谁赢不是特别难。FiveThirtyEight 厉害的地方在于，它除了准确地预测上两届谁成功当选外，还在 2008 年准确地预测对了 49 州的选举人票结果；2012 年更是预测 50 个州选举人票结果全对。

在其页面上，我们可以看到，

关于政治的：

关于体育的：

同时FiveThirtyEight的创始人Nate Silver也是一个传奇人物，他曾在毕马威担任过经济顾问的分析师，在 2004 年离职后在一家棒球网站 Baseball Prospectus 做了几年合伙人。期间他创建了 PECOTA 预测系统，评估球员未来表现和交易价值。最后他在2008年创立了目前的公司。就是这个帅哥。

他的厉害之处是，凭一个小公司就把正确的结果给预测出来了，那他是有什么特别的方法吗？因为我们知道预测的结果基本上和所需要的数据是成正比的，如果非死不可(Facebook)都很难预测准确，那Silver要做得更好的难度可想而知。因为数据的不全面，必然会导致输出结果的偏差。他的做法是：

对部分未知的状态用主观概率进行预测，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。（备注：Cindicator也是使用这个贝叶斯公式的）

好了，说了这么久，必须得引入正题了。因为Cindicator所说的混合智能就是这种按照社区内的主观预测（这里所选择的主观预测提供者当然都是大牛级别的，通过概率经验值得出人数足够多的时候有2%的预测者的预测准确度非常高），然后通过人工智能分析这些主观预测，然后建立自己的策略。 （非常希望你能听懂我的表述）

**什么是Cindicator? **

Cindicator创建社会-技术基础设施，以便在新型经济高度不确定的情况下做出有效决策。

我们将大量不同金融分析师和全套的机器培训模型结合到统一系统，并为有效管理传统金融和加密市场上的投资者资本开发混合智能基础设施。--《白皮书》

什么是混合智能？

混合智能——人类和机器的技术共生。--《白皮书》

该协同效应可以在越来越不确定的世界中做出更加准确的决议，并为其成员和整个社会带来利益。

当然听起来似乎不太可能，但是我们共同的科技偶像Elon Musk已经在几个月前已经宣布成立了他的Neuralink， 脑机接口公司，简单说就是计算机和人脑的互相阅读与理解。（我进去看了一下，网站的建设应该在开始中，不过由于内容太过于超前，我无法解读太多，温馨提示：他们在大量招人哦）

混合智能对于生态系统：

价值

1）用于投资者自身或者许可经理有效和安全管理投资者资本的技术和分析基础设施；

2）分析师货币化自身智能资产且不给自有资金带来风险的可能性；

3）在市场不确定的条件下做出投资决策的工具和资料；

4）行业、预期、可能性和市场增长点的切实分析；

5）加密-资本指标和评级。

这里说的混合智能也就是预测者（或者精确的说：超级预测者--指那2%的人群）和人工智能的混合，这个前提是这个系统里提倡的是集体投资决策。

为什么需要集体投资？

现在，大部分风险投资交易都是由“集团(Syndicate)”所独享，他们由几个投资者同时参与一轮交易。 这一趋势逐年增加。 除了涉及合作伙伴风险基金的联合交易之外，每年都会出现特定的协会/集体投资会（Angel List是最有名的例子）。什么是Angel List

大部分风险投资者（或其他）投资者更喜欢集体交易而不是个人投资的原因是什么，尽管与竞争对手分享有利可图的投资似乎没有任何意义？

这种交易结构的一个原因是使用集体情报系统对风险对冲潜在的组合思维错误，单个投资者可能会很容易出现情绪影响的误判。而在一个"集团(Syndicate)"中，里面的成员在能力和过往投资的经验可能都是非常不同的，这就提供了对整个创业公司的不同视角，让大家可以从各个角度来看待团队和潜在的风险。

现在想象一下，专业投资者的集体情报与人工智能技术相结合，基于大量实时数据（包括出口数量，特定地区股票市场情况，劳动力市场情况， 甚至创业者在社交网络中的行为），根据具体市场情况来作出的判断，而且是不带情绪的判断，无疑准确度会远远超过大部分普通人（ 大多数种子和种子阶段的投资者承认情绪是投资决策的主要驱动因素。）

接下来，我们具体谈谈这个系统是怎么运作的。

Cindicator平台内的上千名分析师每天在回答一系列涉及不同金融资产、宏观经济指标以及对市场有巨大影响事件的专门问题时，做出大量预测。

示例:

-预测7日内比特币价值的最高和最低水平;

• Tesla股份在周五市场会议结束之前能否突破345美金?

-根据6月2日的报告，美国失业水平是否会升高至4.9%?

-在开展ICO的第一个星期，Bancor能否达到$100M?

-在未来三个月弹劾特朗普的可能性有多大?

所获得的数据组被输入到由机器研究模型(数据净化、聚类方法、线性回归、贝叶斯模型、 升、random forest和决策树、遗传算法和神经网络)组成的数学模型，在模型内处理大型数据、计算分析师信任权重和识别系统性错误、消除噪声和产生最终修正的交易信号或数据集，以便融入贸易战略。不同类别非集中分析师和人工智能(机器学习、基于多个动态反馈的自学模型)集体智慧的协作是我们混合智能系统的基础。

--《白皮书》

在这个系统里，有两部分职能：

人类智能：这里会有不同的智慧小组，每个成员根据自己的能力做预测，当然通过他们的预测水平可以得到不同评级，以及代币奖励。

在这个平台上(有点像在Steemit上那样)，每个人的权重是不一样的，根据跟人的水平和所拥有的代币(CND)来决定。

人工智能：集体人类智能的决策结果，将会做微初始的大数据，作为Cindicator的数据养料要培训人工智能学习。

举例

说了这么多，来看看官方发表的一些例子，这里摘录3条让大家看看可以对什么内容做预测：

案例一：

对Cindicator提问：唐纳德特朗普行政部门积极的美国商业方法可能会促使美联储提高利率，那么6月14日星期三美联储会否提高利率呢？

混合智能答案：提高的概率为66%。

事实是：当天美联储确实提高了利率。

案例二：

对Cindicator提问：百思买有限公司(BBY)将于8月23日星期二在市场开市前报告2016年第二季度的业绩。华尔街预计每股收益(EPS)为0.43美元。百思买公司的每股盈余是否会超过华尔街共识?

混合智能答案：Best Buy公司的报告将有73%的概率高于华尔街共识。

事实是：发布的EPS竟然高于共识，公司股价在一天内上涨超过10%。

案例三：

对Cindicator提问：在第一轮投票前剩余不到两周。在法兰西2017年总统大选期间，极右翼候选人玛丽娜·勒庞在社会民调占据首位。第一轮将于2017年4月23日举行。玛丽娜·勒庞会进入第二轮吗?

混合智能答案：机会有80%。

事实大家都知道了，确实如此。

前期Cindicator的主要工作是收集人类智能的数据，然后开始加入人工智能，最后嘛.....脑洞大开，就想使用Elon Musk的概念，直接脑机链接，进行更高效的预测，最终的目的就是希望机器能完全学会人类高手的逻辑判断方式。（也不知道是高兴还是悲哀好，大家推动着机器替代人类）

从总体来讲，Cindicator通过师从人类专家来提升对未来的判断有一个最大的好处，那就是预测确实需要数据，而这个数据已经有高手在提供了。从官方的表述来看确实如此。那也许你会问，这些数据足够吗？靠谱吗？那也许我们得再看一下Cindicator的发展历史了。

1）神经网络和深度学习;

2）实施基于强化学习的交易机器人，将独立分析市场并从自己的错误中学习知识

3）开发现代化数学模型，以便构建市场预测模型;

4）与一流大学的科学家(Stanford, Berkeley, Princeton,圣彼得堡国立大学)和企业(Google Research, IBM)开展金融、数据科学与ML/DL领域内的协作与合作;

5）计划实施平台交易机器人;

6）开发market2vec算法(金融资产数据的向量表示)。

Roadmap

项目进展路线图
看来项目还是有一定沉淀的，从2014 年底开始，到2015年已经有一个人群预测平台了。

代币分配

代币分配也还算合理，20%归团队。

三位创始人：

CEO：具有Big Data和Predictive Analytics领域8年公司创立经验的技术企业家。在莫斯科国立鲍曼技术大学毕业后，本应去设计航空飞船，但是对IT产品的好奇和渴望注定了我的创业之路。童年所读的阿伊再克 阿兹莫夫“基础”一书在15年后促成了Cindicator的问世。黑天鹅思想家、预报员、Cindicator 团队三项全能的队长。

CTO：发明者、企业家、分布式应用程序开发者。10岁时开始编程。帆船运动和数学-信息奥林匹克比赛的冠军，在复杂问题的快速非经典解决方案上表现强大，具有非常规的方法。参与深度心理学、人类和机器意识的研究、复杂系统的相互促进以及理性认识之外的神经沟通和研究。

COO：技术外包、医疗和金融分析领域内 IT-公司的创始人。独特的经验——为交易者、科学家和开发商团队创建统一技术。彼得堡文化生活和启动运动的积极参与者，以及圣彼得堡国立精密机械与光学学院的老师。

几位重要的顾问：

Charlie Shrem: Jaxx钱包的COO. (我本人就在使用Jaxx)

Reese Jones: 奇点大学的生物物理学家和联合创始人。 他是硅谷的老将，在他的帮助下产生了很多多个公司，创新和专利。 他热衷于为健康，生物，移动和互联网等新兴技术领域建立基础设施。 擅长跨领域，跨平台资源整合。

可以欣赏一下Reese Jones在TED上的风采，点击观看视频 （不过得科学上网）

从团队的阵容来看，还是靠谱的，因为这么庞大的计划，确实需要强强联合来整合资源。

投资价值：

1）概念超级棒，混合智能，预测市场，脑机交互，还能说什么？

2）预测市场肯定是一个大市场，光金融交易就可以吸引很多资金。

3）已经运营相当长时间，项目不至于是空气。
建议你可以使用一下他们的应用, iOS下载：Cindicator.

下图是今天最新的预测事件，是关于欧元对美元的预测，你可以输入你的预测值，当然你可以随便输入，但是长期偏差大的预测者，当然会被系统记住的。😄

2017.9.8最新预测事件

下图是已经完成预测的结果，这是对Ripple（瑞波币）从2017年9月7日到2017年9月13日的价格波动区间的预测。（有兴趣的朋友，紧密关注看看对不对）

已完成预测事件

投资风险：

1）永远那句话，不是团队大就没风险了，能不能做成没人知道，毕竟已经不少的预测市场的竞品存在

1. 混合智能是否真的有效，很难说，人类的经验与机器的结合到底会好多少？很难说。

3）集体智慧让我想起了那本书《乌合之众》，群体偏移可能让市场短期无效。

最后，简单介绍几种预测市场的不同之处。

1）Augur，一个基于以太坊智能合约的去中心化预测市场。

  特点：用户自由创建预测事件，又REP的持有者进行投票得到结果。

2）Gnosis是另外一个同样基于以太坊智能合约的去中心化预测市场。

   特点：采用一个默认情况下中心化的信息中介(Oracle)来判断预测事件。

3）Bodhi， 全新的基于区块链的去中心化预测市场。结合了Augur和Gnosis各自的有点。

4）Cindicator, 是结合合同只能和人类智能的混合智能预测市场。

这个项目我自己挺喜欢的，只是今天得到官方邮件通知，我们不能参与了。等待二级市场吧。

希望你能喜欢我的分享。

Eric／2017年9月8日

公众号：qianjinrugu_01 (昊无边）