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人工智能对冲基金能否占领金融市场

发布时间:2021-04-27 01:30 编辑: 来源:

通过精细的计算,电脑每天可以执行数以百万计的电子金融交易,大大提高了速度及效率。然而,越来越多的重要金融交易决策开始依赖更加智能的算法。

业内原有金融交易公司和为数不多的初创公司正在探索,这种借鉴人工智能的金融交易科技是否能帮助他们战胜其他交易商。投资方们也很好奇,这一趋势是否会改变市场动态。

当然,包括桥水联合基金(Bridgewater Associates)、文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)、 德劭基金(D.E. Shaw)和 西格玛(Two Sigma)在内的量化对冲基金,早已使用了先进的算法。这些算法源自人工智能领域的相关研究。

过去几年里,人工智能热潮快速兴起,这归功于新型机器学习技法——尤其是深度学习 ——使得计算机能够在人类层面感知图像、文本和音频。现在的问题是,人工智能是否能同样感知财务数据。

显然,最新的进展引起了金融领域工程师的注意。

去年12月,在蒙特利尔举行的针对人工智能研究者的重要学术活动NIPS会议(神经信息处理系统进展大会)上,聚集了数千学术和工业研究人员,讨论新型机器学习算法的开发进展。通常而言,包括谷歌、脸书、 苹果、微软、亚马逊和IBM在内的大型科技公司会有偿设立招聘点,希望吸引最热门的新型人才。但在NIPS会议进行招聘的公司,将近一半并非科技公司,而是对冲基金和金融公司。

其中,包括英国大型投资公司英仕曼(AHL Man)。英仕曼多年来一直专注于使用统计方法制定投资策略。该公司的首席科学家安东尼•莱德福(Anthony Ledford)解释道,公司正在探索是否深度学习技术会有助于融资。“这是早期阶段,”莱德福说。“我们已经拨出大量资金用于测试交易。如果一切顺利,深度学习将进入测试交易”。

金融交易似乎是非常适合应用机器学习方法的领域,但实际上的效果目前还不清楚。在实时的交易数据中,找到微妙的模式与在数码照片中进行人脸识别是截然不同的。

学术专家同时发出警告。牛津大学机器学习教授斯蒂芬•罗伯茨(Stephen Roberts)说,深度学习可能适用于“寻找隐藏的趋势、信息和关系,但在处理金融领域的问题上还存在不确定性。”

罗伯茨还指出,深度学习可能是个相对缓慢的过程,且不能通过其他统计方法来提供担保行为。他说,通常针对金融领域的人工智能,存在一定程度的炒作。人工智能是个非常宽泛的话题,很多正在使用的统计技术均被冠名为人工智能或机器学习。不过一些专注于人工智能的新型金融公司可能已有所头绪,这其中就包括旧金山的Sentient、纽约的Rebellion Research、以及香港投资公司 Aidyia。

针对相对较新的人工智能技术,最具前景的一项用途,可能用于以新闻、公司报告、或社交媒体等形式,处理非结构化的自然语言数据,以便深入了解公司、货币、商品或金融工具的未来表现。

艾迪亚(Aidyia)由著名的人工智能研究员本·格策尔(Ben Goertzel)创立,他同时是汉森机器人(Hanson Robotics)的创始人和开源人工智能项目OpenCog主席。Aidyia于去年开始交易,格策尔表示,相比当前多数对冲基金所使用的技术,他的公司采用的方法更加具有野心,从进化编程、概率逻辑、以及混沌动力学中获取灵感。

“我们的系统接收各种信息,包括世界各地交易所的价格和数量,各种来源的多语言新闻、宏观经济和公司会计数据等等”,格策尔告诉TR君。“然后研究这些不同因素如何相互关联,并基于历史数据研究,学习成千上万具备预测价值的预测模型,”这有助于指导公司的投资。

显然金融公司存在增加自动化的趋势。提供金融行业数据的Preqin公司报告称,去年40%的对冲基金是“系统的”,这意味着它们依靠计算机模型进行决策。

然而,并非所有人都相信金融领域的人工智能革命迫在眉睫。另一家英国交易公司温顿资本管理(Winton Capital Management)的创始人兼首席执行官戴维•哈丁(David Harding),对机器学习和人工智能相关炒作持怀疑态度。“如果我眯起眼睛,看看这家公司,我想说的是,这或多或少是我们在过去的30年里一直在做的事,”他说。

哈丁还记得,1990年代初神经网络的兴起产生了许多创业公司。“人们开始说,“存在了不起的新型计算技术,开启了新世界的大门”,他回忆说。“好吧,我可以告诉你这些公司都已经成为历史了——什么也没留下。”

AHL Man 的莱德福同样警告那些认为机器学习技术可以提供财富捷径的人:“记住市场的残酷,不要过于乐观,但也不要太沮丧。”

via:自麻省理工科技评论

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