猜猜這瓶紅酒多少錢─使用機器學習來做價格預測

有一本書《什麼都能算，什麼都不奇怪：超級數據分析的祕密》[1]，書中提到一般葡萄酒的品酒專家都會採取「含酒吐出」的品酒方法，來判斷葡萄酒品質（就像漫畫《神之雫》裡所描繪的，有點像漱口）。不過，能受知名葡萄酒專家讚賞的葡萄酒，身價也會跟著大漲。只是，品酒專家要喝到葡萄酒，通常得等到葡萄採收四個月後。而且他們必須在酒還在發酵時，就能準確預知葡萄酒未來的品質（當然，預測率未必能百分之百）。

為了解決這個問題，普林斯頓大學的經濟學家艾森菲特（Orley Ashenfelter）透過數據分析，來評估法國波爾多葡萄酒的品質。他研究波爾多地區數十年來的氣候資料，並根據1952至1980年的統計資料，發現收成時雨量少，再加上夏季平均溫度高，就能生產出品質較好的酒。

艾森菲特發展出以下的公式，如圖1所示：

任何人只要輸入任何年份的氣候統計數字，就能預測當年度的葡萄酒品質，並且根據這項預估值，來評估（或預測）葡萄酒的價格。艾森菲甚至發展出更複雜的公式，來預測超過100家酒莊的葡萄酒品質。

事實上，2015年，另一名叫做崔斯坦‧佛萊徹（Tristan Fletcher）英國研究員想要了解機器學習技術的侷限所在，決定將複雜的人工智慧技術應用於價格混亂的高級葡萄酒定價領域，來比較這些新技術和傳統資產交易技術之間的優劣。

有趣的是，葡萄酒的交易成本很高，主因是它的交易量不大，因此買賣的人通常需要承受較高的單位價格。而葡萄酒也不像股票那樣，交易頻率很高，愛好者常常一次會買兩箱，然後把其中一箱喝掉，等待一段時間後，再將另一箱以更高價格賣掉，而這樣的方式除了可以喝到酒之外，還可賺回之前的酒價差額。這就好像，如果你手上剛好有兩張絕版郵票，如果撕掉其中一張，另一張馬上價格飛騰。

佛萊徹的團隊開始從Liv-ex 100紅酒指數，收集約100種最受歡迎的高級葡萄酒的數據。他們對這個資料集以「高斯過程迴歸」和更複雜的「多重任務特性學習」來測試。結果發現，有一半葡萄酒的單日價格會呈現明顯的負相關性，也就是如果它們在某一日的價格上升，次日的價格就會下降。換言之，高級葡萄酒的價格走勢的確可以預測。

佛萊徹認為，類似的機器學習技術未來很有可能應用於其他小眾資產交易，像是古董車、絕版書籍甚至是藝術品。但是，其他資產的交易都與高級葡萄酒非常不一樣，它們之間不會一致。

不過，傳統的葡萄酒評論家，對這類預測法很不以為然，並且批評說，這樣的做法，對品酒師的權威是一項重大的挑戰。而如果預測方法非常準確，恐怕會有許多人就要失業。透過數據分析，人們在葡萄剛剛採收時，就能預測未來的葡萄酒品質，這對想要買喝酒的人來說，確實會有不小的助益。

最後，數據分析的應用非常多元，不但葡萄酒的品質都能「計算」出來，甚至棒球教練，即便未曾與球員見過面，也能透過數據，評斷出他的潛力。

提醒您，喝酒不開車，開車不喝酒

[1] Ian Ayres，《什麼都能算，什麼都不奇怪：超級數據分析的祕密》（Super Crunchers：Why Thinking-by Numbers Is the New Way to Be Smart），張美惠譯，時報出版，2008年10月30日。

作者：蘇宇暉（台科大管研所博士生）、羅凱揚（台科大企管系博士）

繪圖者：張庭瑄