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[導(dǎo)讀]   如今人工智能被人高度的吹捧,認(rèn)為是無(wú)所不能,特別是在尋找投資方面能力超出了人類,有人將人工智能和巴菲特進(jìn)行PK,誰(shuí)會(huì)贏呢?巴菲特對(duì)此事尚未置評(píng),但我們可以看出AI的局限性開始凸顯出來(lái)。

  如今人工智能被人高度的吹捧,認(rèn)為是無(wú)所不能,特別是在尋找投資方面能力超出了人類,有人將人工智能和巴菲特進(jìn)行PK,誰(shuí)會(huì)贏呢?巴菲特對(duì)此事尚未置評(píng),但我們可以看出AI的局限性開始凸顯出來(lái)。

  工智能(AI)在尋找投資機(jī)會(huì)方面的能力超出了人類,但它也有明顯的局限性。以下為原文內(nèi)容:

  大型并購(gòu)?fù)ǔ2焕谫I方的股東,這是巴菲特多年來(lái)在交易中堅(jiān)持的一個(gè)原則。倫敦對(duì)沖基金溫頓(Winton)設(shè)計(jì)了一個(gè)AI來(lái)測(cè)試這個(gè)原則,為此,研究人員收集并分析了美國(guó)1960年代以來(lái)的近9000宗交易的數(shù)據(jù)。

  測(cè)試結(jié)果是:巴菲特這個(gè)原則站不住腳,大型并購(gòu)案本身并不會(huì)造成價(jià)值損失。

  巴菲特對(duì)此事尚未置評(píng)。

  AI有多大的潛力?

  溫頓是一個(gè)300億美元的對(duì)沖基金,它有一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì),其主管丹尼爾o米切爾(Daniel Mitchell)表示:“這個(gè)測(cè)試防止了我們?cè)谔摷傩盘?hào)下進(jìn)行交易,避免了資金損失。”

  雖然在過(guò)去幾十年里出現(xiàn)過(guò)很多次雷聲大雨點(diǎn)小的情況,但現(xiàn)在,AI它正在一步一步地占領(lǐng)投資界。將AI作為基石戰(zhàn)略或研究工具的公司不僅有Two Sigma和高盛這樣的巨頭,也有Schonfeld Strategic Advisors這樣的小公司。

  曼氏集團(tuán)首席執(zhí)行官盧克o埃利斯(Luke Ellis)認(rèn)為,AI將慢慢占據(jù)投資界。該公司已經(jīng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)在幾個(gè)對(duì)沖基金上投資了大約130億美元。埃利斯在接受采訪時(shí)表示,10年后,AI將涉足該公司的所有活動(dòng),不管是執(zhí)行交易,還是幫助挑選證券。

  “如果計(jì)算能力和數(shù)據(jù)量以目前的速度持續(xù)增長(zhǎng),那么機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)在25年內(nèi)涉足99%的投資管理。”埃利斯說(shuō):“它將參與我們生活的方方面面。我不認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)所不能。但是它可以幫助我們把很多事情做得更好。”

  AI 將改變工作的性質(zhì)

  全球有30萬(wàn)人在從事資產(chǎn)管理工作(包括基金經(jīng)理、分析師和后臺(tái)工作人員),Opimas咨詢公司對(duì)金融公司進(jìn)行調(diào)查后發(fā)現(xiàn),到2025年,AI將會(huì)導(dǎo)致這個(gè)數(shù)字減少9萬(wàn)人。

  除了曼氏集團(tuán)和溫頓這樣的量化先驅(qū)者,其他所有公司幾乎都面臨著困難。

  只有少數(shù)科學(xué)家可以設(shè)計(jì)出能盈利的策略。投資者很難掌握這種能力,所以一些人保持觀望態(tài)度。而且這種技術(shù)和數(shù)據(jù)的高昂成本也已經(jīng)讓一些公司承受了費(fèi)用壓力。

  但機(jī)器學(xué)習(xí)在尋找投資機(jī)會(huì)方面的能力超出了人類水平,讓人無(wú)法無(wú)視這項(xiàng)技術(shù)。一些企業(yè)現(xiàn)在使用AI梳理社交媒體和智能手機(jī)上的凌亂數(shù)據(jù),快速(比分析師快)預(yù)測(cè)收益和銷售額,從文檔中解讀高管的情緒,以及制定整個(gè)策略。

  瓦森特o達(dá)哈(Vasant Dhar)在20年前創(chuàng)立了首批機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)沖基金之一,他說(shuō):“發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)這樣簡(jiǎn)單的事情將更多地由機(jī)器去做。它們可以產(chǎn)生假設(shè),測(cè)試假設(shè),然后告訴人類:‘這個(gè)機(jī)會(huì)很有趣,要深入挖掘,’機(jī)器可以增添價(jià)值,它改變了人類工作的性質(zhì)。”

  AI的局限性

  雖然AI很強(qiáng)大,但它的局限性也很明顯。AI缺乏想像力,缺乏人類預(yù)見事件的能力(不管是政治事件還是宏觀經(jīng)濟(jì)事件)除非這種事件之前發(fā)生過(guò)很多次。比如,對(duì)沖基金經(jīng)理約翰o保爾森(John Paulson)預(yù)見到次貸危機(jī)即將到來(lái),但人工智能就完全預(yù)見不到,因?yàn)樗鼪]有足夠的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,無(wú)法形成意見。

  瓦森特o達(dá)哈也是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)和商務(wù)學(xué)教授,他說(shuō):“機(jī)器難以預(yù)測(cè)危機(jī),因?yàn)槊總€(gè)危機(jī)都是獨(dú)一無(wú)二的。人們擅長(zhǎng)解釋危機(jī)之類的事情,有時(shí)還可以預(yù)測(cè)它,但我們的預(yù)測(cè)常常是錯(cuò)的??纯催^(guò)去幾年人們對(duì)利率的預(yù)測(cè)就知道了。”

  在AI時(shí)代,基金經(jīng)理和他們對(duì)市場(chǎng)的看法將發(fā)揮主要作用,無(wú)論這些看法是對(duì)是錯(cuò)。而基本面分析師面臨的威脅就比較大了。

  一些經(jīng)驗(yàn)豐富的、善于利用大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)專家可以從金融公司拿到100萬(wàn)美元的年薪。而那些研究公司基本面的分析師就拿不到太多錢了,他們可能需要學(xué)習(xí)編程來(lái)保住自己的工作。

  一個(gè)案例

  下面我們來(lái)看看資產(chǎn)管理公司Acadian Asset Management的案例。該公司位于波士頓,在過(guò)去五年里資產(chǎn)規(guī)模飆升了79%,達(dá)到930億美元。

  經(jīng)理對(duì)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)的直覺是該公司多空策略之類的基礎(chǔ)。然后他們部署機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提煉20個(gè)最有影響力的因素,其中既包括現(xiàn)金流,也包括欺詐這種不尋常的事件,它們可以推動(dòng)做出更好的預(yù)測(cè)。然后這些因素被注入到一個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng)中,在幾個(gè)月或者幾個(gè)季度內(nèi)對(duì)約1萬(wàn)種不同的股票進(jìn)行持倉(cāng)。

  Acadian量化全球宏觀研究主管瑞安o斯蒂夫(Ryan Stever)說(shuō),公司的經(jīng)理和分析師是多面手:他們對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)有很深的理解,而且?guī)缀趺總€(gè)人都會(huì)寫代碼,并且擁有市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)。

  Acadian正在人工智能和大數(shù)據(jù)上投資,以便更好地預(yù)測(cè)一家公司業(yè)績(jī)關(guān)鍵指標(biāo),比如銷售額之類。如果Acadian能在某家公司正式發(fā)布銷售數(shù)據(jù)之前就準(zhǔn)確估算出數(shù)字,這無(wú)疑是個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。

  “使用機(jī)器學(xué)習(xí),你可以更快、更準(zhǔn)確地獲得指標(biāo)。”Acadian的選股研究主管維斯o陳(Wes Chan)表示,“如果確實(shí)效果好,這就是件大事了。”

  AI尚未戰(zhàn)勝巴菲特

  對(duì)于一些公司來(lái)說(shuō),更大的野心就是搞定深度學(xué)習(xí)——谷歌搜索和特斯拉公司自動(dòng)駕駛汽車的背后就是這種人工智能。深度學(xué)習(xí)機(jī)器模仿了我們大腦中多層神經(jīng)元的活動(dòng),對(duì)人類指令的需要比較少——它可以發(fā)現(xiàn)東西,即使人類不告訴它要找到的是什么東西。

  于爾根o施密德胡伯(Jürgen Schmidhuber)是現(xiàn)代人工智能的奠定者,也為一些對(duì)沖基金擔(dān)任顧問(wèn),他說(shuō):“你會(huì)發(fā)現(xiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在各種交易中變成更好的預(yù)測(cè)者和更好的工具。許多交易將通過(guò)自學(xué)習(xí)算法來(lái)執(zhí)行,只需要少量高層人士偶爾輸入人類的決定即可。這離我們并不遙遠(yuǎn)。”

  終究來(lái)說(shuō),AI的前途將取決于它的賺錢能力。目前也有一些完全自動(dòng)化的AI策略在運(yùn)行,它們的業(yè)績(jī)一般,比股市不足,比對(duì)沖基金有余。數(shù)據(jù)顯示,在截至2016年的六年時(shí)間里,13個(gè)AI基金平均年回報(bào)率為10.6%。

  選股人只要能為投資者帶來(lái)像樣的回報(bào),就不愁沒有工作。

  雖然AI推翻了巴菲特的一個(gè)選股原則。但是從2011年到2016年,巴菲特的公司平均年回報(bào)率是12.5%。機(jī)器尚未擊敗這位傳奇投資人。

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