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人工智能还没准备好接受基金经理的工作

人工智能在理财方面有多好?从一些人工智能驱动策略的最新表现来看,机器人似乎不会很快取代人类。

2018年8月,安本标准投资(Aberdeen Standard Investments)的量化团队推出了1000万美元的人工智能全球股票基金,押注算法在弄清楚复杂的要素投资世界方面比人类投资组合经理更有效。一年后,该基金业绩不如大盘反弹强劲,资产仅增长8%。机构投资者表示,他们将推迟承诺资金,直到他们看到更长的记录。

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从在线客户支持到面部识别再到自动驾驶汽车,人工智能已经渗透到我们生活的几乎每个领域。然而,事实证明,投资是机器学习最困难的挑战之一。

AQR资本管理公司机器学习主管布莱恩凯利(Bryan Kelly)表示,主要问题是金融市场数据。不像照片、道路交通信息或者棋牌游戏,市场数据是有限的,算法只能从过去的表现中学习。凯利说,“这不像自动驾驶汽车,你可以驾驶汽车,产生大量额外的数据。”“非常嘈杂但在金融市场中很少的数据的双重限制意味着,在没有人类洞察力的帮助下,机器自动识别良好的投资组合是一个很大的要求。”

表示,那些试图用AI预测股市或利率的人可能会得出有缺陷的分析,从而导致财务损失。他说,“你会发现,试图应用这些技术的幼稚的市场参与者陷入了困境。”“有一个风险是,你实际上没有足够的数据来有意义地训练算法。”

被吹捧为革命的东西已经被量化狂想曲使用了很多年。几乎所有的量化基金都使用机器学习来浏览社交媒体、新闻文章和财报。

盘安资产管理有限公司是一家总部位于波士顿的量化基金,规模为450亿美元。用自然语言处理来分析中国股票是相当有创意的。其机器学习工具通过零售行业的中国交易员在网络论坛上发布的帖子来搜索蜘蛛,并识别他们用来避开政府审查者的网络语言,政府审查者可能会压制负面语言,如对业绩不佳的讨论。例如,精明的中国博主已经将“垃圾”一词替换为发音相似的“辣鸡”一词。PanAgora的模型可以识别发音相似的单词以及它们被用于衡量对中国公司看法的上下文。

盘安也在考虑使用AI执行交易,发现简单分析发现不了的会计异常。股票主管乔治穆萨里(George Mussalli)说:“我们有很多(关于交易执行的)数据。现在,我们不需要在交易大厅使用轶事证据来做出所有这些单独的决定,但我们可以根据过去的结果做出更多量化的决定。”盘安的投资总监。

阿伯丁标准和其他组织转向机器人寻求帮助的原因之一是最近的市场环境。由于贸易紧张和倒挂的收益率曲线,这是全球增长的警告信号,投资者担心牛市的结束。但他们担心过早退出,错过周期结束时的回报。

但是机器投资者很难把握投资者情绪的波动。咨询公司普华永道(PwC)全球人工智能负责人阿南德拉奥(Anand Rao)表示:“如果市场变得不可预测,对人工智能来说总是更具挑战性。”“这次有不同的力量在起作用。然而,[2007年信贷市场泡沫的破裂也非常不同,正如[2000年互联网泡沫的终结]。有了更多的数据和更多的历史,人工智能基金会变得更好。”

到目前为止,机器似乎被这些市场搞糊涂了。在过去5年连续4年跑赢对冲基金研究公司HFRX股票对冲指数后,基于机器学习模型的法兴银行多空美股指数今年表现落后,回报率不到HFRX的一半。使用机器学习跟踪对冲基金的Eurekahedge人工智能对冲基金指数在2019年也表现不佳:截至8月31日,其Eurekahedge人工智能对冲基金指数的收益率为2.3%,而更广泛的HFRX指数的收益率为6.9%。

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