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人工智能在管理資金方面有多好?

倩倩 ? 來(lái)源:lq ? 作者:網(wǎng)絡(luò) ? 2019-10-08 11:46 ? 次閱讀
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人工智能在管理資金方面有多好?從一些AI驅(qū)動(dòng)的策略的最新表現(xiàn)來(lái)判斷,機(jī)器人似乎不會(huì)很快取代人類(lèi)。

2018年8月,阿伯丁標(biāo)準(zhǔn)投資公司(Aberdeen Standard Investments)的量化團(tuán)隊(duì)啟動(dòng)了一個(gè)1000萬(wàn)美元的人工智能全球股票基金,押注算法比人力投資組合經(jīng)理更能有效地弄清因素投資的復(fù)雜世界。一年后,該基金的表現(xiàn)不及更廣泛的股市強(qiáng)勁反彈,其資產(chǎn)僅增長(zhǎng)了8%。機(jī)構(gòu)投資者表示,他們將推遲承諾資金,直到看到更長(zhǎng)的記錄。

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從在線客戶(hù)支持到面部識(shí)別再到自動(dòng)駕駛汽車(chē),人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的幾乎每個(gè)領(lǐng)域。但是,事實(shí)證明,投資是機(jī)器學(xué)習(xí)最困難的挑戰(zhàn)之一。

AQR Capital Management機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人Bryan Kelly表示,主要問(wèn)題是金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)。與照片,道路交通信息或國(guó)際象棋游戲不同,市場(chǎng)數(shù)據(jù)是有限的,算法只能從過(guò)去的表現(xiàn)中學(xué)習(xí)。凱利說(shuō):“這不像自動(dòng)駕駛汽車(chē),您可以在其中駕駛汽車(chē)并生成大量額外數(shù)據(jù)。”“非常嘈雜的數(shù)據(jù)的雙重局限性,而在金融市場(chǎng)中卻很少,這意味著要機(jī)器自動(dòng)識(shí)別良好的投資組合而又不借助人類(lèi)洞察力,這是一個(gè)很大的要求?!?/p>

說(shuō),那些試圖使用AI預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)或利率的人們可能會(huì)得出有缺陷的分析,從而導(dǎo)致財(cái)務(wù)損失。他說(shuō):“您會(huì)發(fā)現(xiàn)嘗試應(yīng)用這些技術(shù)的天真的市場(chǎng)人士陷入困境?!薄按嬖谶@樣的風(fēng)險(xiǎn):實(shí)際上您沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)有意義地訓(xùn)練算法?!?/p>

被吹捧為革命的東西已經(jīng)被定量的狂想曲使用了多年。幾乎所有定量基金都使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)瀏覽社交媒體,新聞文章和收益報(bào)告。

PanAgora資產(chǎn)管理公司是一家總部位于波士頓的規(guī)模達(dá)450億美元的量化基金,在利用自然語(yǔ)言處理分析中國(guó)股票方面頗具創(chuàng)造力。它的機(jī)器學(xué)習(xí)工具通過(guò)零售業(yè)的中國(guó)貿(mào)易商在網(wǎng)上論壇上發(fā)布的帖子搜尋蜘蛛,并識(shí)別他們用來(lái)避開(kāi)政府審查員的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ),這些審查員可能會(huì)壓制負(fù)面語(yǔ)言,例如對(duì)業(yè)績(jī)不佳的討論。例如,精明的中國(guó)博客作者用語(yǔ)音類(lèi)似的詞語(yǔ)“辣雞”代替了“垃圾”一詞。PanAgora的模型可以識(shí)別出聽(tīng)起來(lái)相似的單詞,以及它們用來(lái)衡量對(duì)中國(guó)公司的看法的上下文。

PanAgora還在考慮使用AI來(lái)執(zhí)行交易并發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單分析無(wú)法發(fā)現(xiàn)的會(huì)計(jì)異常。股票主管喬治·穆薩利(George Mussalli)表示:“我們擁有大量(關(guān)于交易執(zhí)行的數(shù)據(jù)),現(xiàn)在,我們無(wú)需使用交易臺(tái)上的軼事證據(jù)來(lái)做出所有這些單獨(dú)的決定,而是可以根據(jù)過(guò)去的結(jié)果做出更加定量的決定?!?PanAgora的投資總監(jiān)。

Aberdeen Standard和其他機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)向機(jī)器人尋求幫助的原因之一是最近的市場(chǎng)環(huán)境。由于貿(mào)易緊張局勢(shì)和收益率曲線倒掛,閃耀著全球增長(zhǎng)的警告信號(hào),投資者對(duì)牛市的結(jié)束感到擔(dān)憂。但是他們擔(dān)心退出得太早而錯(cuò)過(guò)了周期后期的回報(bào)。

然而,機(jī)器投資者也難以把握投資者情緒的波動(dòng)。咨詢(xún)公司普華永道(PwC)全球人工智能負(fù)責(zé)人阿南德·拉奧(Anand Rao)表示:“如果市場(chǎng)變得不可預(yù)測(cè),那么對(duì)AI來(lái)說(shuō)總是更具挑戰(zhàn)性?!薄斑@次有不同的力量在起作用。但是,[2007年信貸市場(chǎng)泡沫的崩潰也非常不同,[2000年網(wǎng)絡(luò)泡沫的結(jié)束]也是如此。有了更多的數(shù)據(jù)和更多的歷史,人工智能資金將會(huì)變得更好?!?/p>

到目前為止,機(jī)器似乎被這些市場(chǎng)所迷惑。在過(guò)去五年中有四年表現(xiàn)優(yōu)于對(duì)沖基金研究公司的HFRX股票對(duì)沖指數(shù)之后,法國(guó)興業(yè)銀行基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的多空美國(guó)股票指數(shù)今年以來(lái)一直落后,回報(bào)率不到HFRX的一半。追蹤使用機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)沖基金的Eurekahedge人工智能對(duì)沖基金指數(shù)在2019年的表現(xiàn)也不佳:截至8月31日,其Eurekahedge人工智能對(duì)沖基金指數(shù)的收益率為2.3%,而更廣泛的HFRX指數(shù)的收益率為6.9%。

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