AI 占领华尔街,听听这位华尔街归来的CEO怎么说

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AI 占领华尔街,听听这位华尔街归来的CEO怎么说

图片来源@视觉中国

10月18日,号称世界上第一支由AI(人工智能)进行投资决策的ETF(交易所买卖基金)——AI Powered Equity ETF(NYSE Arca: AIEQ)在纽交所上市。

从表现上看,这只AI基金上市前三天轻松跑赢美股大盘,不少评论高呼人类基金经理、分析员的终结者来了。然而在此之后,它的表现又急转直下,上市首个月,一方面跑输了标普500,同时还跌破了自己的发行价。

虽然AIEQ上市时间较短,此时对其业绩进行评判并不适宜,但近年来AI对于资管行业的冲击明显,“AI战胜华尔街”、“智能投顾替代基金经理”的论调频出。但是与此同时,也有业内人士认为,人工智能正在基金界吹起一个大泡泡。“泡沫论”和“替代论”的同时浮现无疑值得关注。

在这一背景之下,以下疑问成了解开问题的关键:基金经理和分析员们与AI的工作界限在何处,AI投资与量化交易的真正区别是什么,高盛、美林等美国大行近年来的裁员之举与人工智能的“入侵”有着何种关联?

对此,钛媒体专访了通联数据公司CEO 王政。其为美国普林斯顿大学物理学博士,曾任巴克莱全球投资公司基金经理、博时基金股票投资部总经理、ETF及量化投资总监等职。

从履历上看,王政横跨了资产管理、金融信息平台研发和大数据研究等不同领域,关于AI是否能取代华尔街,这位从华尔街归国创业的CEO的观点或许值得参考。

人工智能,仍是助手

“人工智能给人带来的价值就是对海量数据进行处理,在量上、在及时性上,机器比人更有优势,所以它更多的是扮演研究员和基金经理助理的角色,辅助他们解决一些非常复杂的、费时费力的工作。”

在王政看来,目前在基金界,人工智能仍然只是人类的“助手”。

而AI处理的这些“复杂的、费时费力的工作”与当下的大数据勃兴密不可分,数据的维度、广度都有大幅度的提升,传统的用人去做分析研究的方法就难以实现了。在王政看来,“以前我们更多的可能是瞎子摸象,每个人都看到一小块,缺乏一个大数据把所有东西整合起来、关联起来,从全局来看投资的面貌。”

据其介绍,华尔街在十年前就已在用自然语言处理和机器学习去做投资模型。比如,用机器读分析师的报告,去了解这些分析师对每个股票的观点和情绪;将电话会议所有的语音内容通过机器转成文字,从文字中再抽取信息,以此理解上市公司的电话会议。

相对而言,基金经理的不可替代性在于,在整个投资的逻辑、创新思维、以及对一些新的事物发生时做出快速反应方面要更强于机器。当然,人类的智能也是有限的。例如,2007年次贷危机的爆发就与市场的贪婪有着密切关联。

总体而言,王政认为人工智能的发展可以分为三个阶段:弱人工智能、强人工智能、超人工智能,即在初始阶段,机器只做一些基础的工作,慢慢的,机器就会掌握学习能力,学习了以后就会像人一样可以提升自己了,最后它还将具备创新能力。但在目前,其尚处于第一个阶段。

从量化到AI

在AI界与投资圈的交界地带,量化交易是一个绕不开的话题。按照定义,量化交易是指从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。有观点认为,量化等同于AI。

而王政认为,以上两者有着很多相似之处,但是同时存在显著的差别。

相似之处在于,量化投资与AI投资的最基本逻辑其实是一致的,都是把原来人做投资的分析的方法、框架能够抽取出来一些模型去学习。

但两者本质的差异在于,量化是要求人把投资规律总结出来,然后做成一个模型,让机器去执行任务。人告诉机器该怎么做,它就按照那个方式去做,人的程序写错了它也不管,它就按照那个既定程序去做。

“所以这是把一种能力教给了机器,但这个能力是对还是错,机器不管,因为它没有自我学习的能力。”王政对钛媒体表示。

这也就导致了量化基金常常在出现亏损后,并不能及时“智能”地转换投资策略。

而AI投资则需要在量化的基础上更进一步——去教会机器自我学习的能力,从这个角度看,王政认为AI投资其实是量化投资的升级版。在王政看来,从量化投资到未来的智能投资,最关键的一点不是让机器去帮我们做什么事情,而是怎么样教机器能够学习、提升。

华尔街“裁员史”

关于AI与投资圈的另一个争议点是,近两年被反复炒作的“AI战胜华尔街”的论调究竟是否靠谱?

有不少报道提及,2000年顶峰时期,高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了600名交易员,替投行金主的大额订单进行股票买卖操作。但时至如今,这里只剩下两名股票交易员“留守空房”。

在王政看来,这只是技术对于金融行业长期以来的改变之一,自动化流程减少了很多基础类的工作岗位,高盛等投行近期裁撤的员工也正是如此。

王政回溯了一出简要的华尔街裁员史:

在计算机未出现以前,交易是在一个大厅里面进行的,有很多秘书在交易员之间传纸条,那个时候你看纽约的交易所经常是很嘈杂、很乱的。由于通讯技术、互联网技术的发展,想如何买卖,机器都可以撮合了,最初的交易员就失业了。

此后,基金公司、券商还有一些交易员仍然在工作,他们的任务是每天给系统下单,我要买什么,我要卖什么等等。现在随着技术的发展,这些也可以自动化起来了,基本上机器也可以干很多事情了,这类的交易员现在也消失了。

此前已有业内人士指出,此轮高盛被裁的交易员仅局限于场内交易员、执行交易员、做市商以及卖方销售,而非有自主交易权限、属于难以复制型人才的自营交易员。

总结来看,那些仅仅是帮助客户完成交易订单成交的交易员正在逐渐失业,而那些在市场获取投机收益的交易员目前并无失业之虞。

王政以工业革命对于农业带来的影响为例,“工业技术的革新提高了农民种田的机械化程度,导致有很多农民失业了,有一部分失业农民到城镇,但最终还是有一批农民要去管理这些农场,要制定计划,要让机器什么时候干活,只是农民的比例就比以前低很多了,这就是技术对整个行业结构产生的变化,金融行业也一样。”

那将来在投资领域,AI会取代人类,占领华尔街吗?

“从现在人工智能行业的发展趋势来看,朝着这个方向是必然的。不过,目前为止还离得很远。”王政说道。(本文首发钛媒体,作者/蔡鹏程)

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