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)來判斷，機(jī)器人似乎不會(huì)很快取代人類。

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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從在線客戶支持到面部識(shí)別再到自動(dòng)駕駛汽車，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，算法只能從過去的表現(xiàn)中學(xué)習(xí)。凱利說：“這不像自動(dòng)駕駛汽車，您可以在其中駕駛汽車并生成大量額外數(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洞察力，這是一個(gè)很大的要求。”

說，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：“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。”“存在這樣的風(fēng)險(xiǎn)：實(shí)際上您沒有足夠的數(shù)據(jù)來有意義地訓(xùn)練算法。”

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)別他們用來避開政府審查員的網(wǎng)絡(luò)語，這些審查員可能會(huì)壓制負(fù)面語言，例如對(duì)業(yè)績(jī)不佳的討論。例如，精明的中國(guó)博客作者用語音類似的詞語“辣雞”代替了“垃圾”一詞。PanAgora的模型可以識(shí)別出聽起來相似的單詞，以及它們用來衡量對(duì)中國(guó)公司的看法的上下文。

PanAgora還在考慮使用AI來執(zhí)行交易并發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單分析無法發(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，我們無需使用交易臺(tái)上的軼事證據(jù)來做出所有這些單獨(dú)的決定，而是可以根據(jù)過去的結(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來說總是更具挑戰(zhàn)性。”“這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。”

到目前為止，機(jī)器似乎被這些市場(chǎng)所迷惑。在過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%。