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AI人工智慧投資報酬率,是一般對沖基金2倍

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發表於 2017-7-9 15:36:54 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
預測各國政經大事壓注暴賺,越來越難電腦投資更準?索羅斯之子認輸辭職
[size=0.8em]撰文者:楊少強 |出刊日期:2017-07-06 來源:商業週刊:1547


AI投資報酬率,是一般對沖基金2倍
「我能生存,是因為我肯認錯。」金融大鱷索羅斯(George Soros)曾如是說。他的長子羅伯特(Robert),日前辭去家族管理基金總裁一職,理由是電腦投資更準。這除了實踐其父認錯哲學外,亦為「人腦vs.電腦」論戰再添一筆。
演算法震撼金融業
但越準,越難有超額報酬
索羅斯有五名孩子,他退休後將其家族基金(Soros Fund Management)交由長子羅伯特打理,日前羅伯特辭去該基金總裁及主席,並宣布未來將轉型為提供客製化投資策略,但更引人注目的是他將淡出總體交易(macro bets)。
預測總體事件並壓注||如過去做空英鎊、狙擊港幣等,皆索羅斯成名作。不過羅伯特掌管的索羅斯家族基金,近來已逐漸淡出總體交易,理由是投資機會「乏善可陳」,原因就在電腦自動化交易。羅伯特稱「電腦模型預測越準,越難創造超額報酬。」
羅伯特之言反映出投資界的趨勢:目前對沖基金有三分之一交易是用演算法完成,全球最大資產管理公司貝萊德(BlackRock)、全球最大對沖基金橋水(Bridgewater)、華爾街龍頭之一——摩根大通等,都引入演算法及自動化交易,今年六月《經濟學人》稱電腦投資「已開始震撼金融界」。
過去電腦做的是「勞力」工作,例如二○一六年六月,摩根大通安裝一個軟體,號稱每秒能處理一萬二千份商業貸款合約,若要人工審查這些合約,須耗掉律師及貸款專員三十六萬個小時。
但如今電腦已可「勞心」,如高盛的量化交易部門,利用電腦演算法的語言處理技術,讀遍分析師寫的上萬份公司財務報告,根據其內容的「正面」與「負面」文字數量對比,編製出「情緒指數」,並以此來擇股。
這類電腦投資乃是「機器學習」(ML),它是人工智慧的一種,過去應用在電子商務,從龐大數據裡找出客戶偏好,如今被投資界用來從數百個市場裡找出趨勢,反觀人腦一次只能處理幾個市場。

諮詢機構Opimas預估,二○二五年華爾街從資產管理到證券交易各部門,總計將減少二十三萬個工作機會,科技與資料處理的工作卻逆勢成長。以電腦投資的對沖基金,六年來年度報酬率是傳統對沖基金近兩倍。
[size=0.95em]對沖基金界,AI 投資派勝出

失敗率跟投資風險高
電腦仍無法完全取代人力
雖然電腦投資是大勢所趨,但也不乏質疑聲音,一是技術上失敗率高。近年來對沖基金報酬低迷,視機器學習為救命草。然而他們實際行動後發現,從雇用電腦科學家,到開發、測試、上線交易,不只要花數年時間,還須忍受極高的失敗率。分析師佛洛勒(Martin Froehler)對彭博新聞網稱,機器學習會以無數種人類料想不到的方式出錯,其失敗率高達九○%。
技術出身的專家亦有疑慮,量化交易基金Two Sigma創辦人西格爾(David Siegel),乃是電腦科學博士,他稱人們對電腦投資有太多不切實際的想像,「機器學習很容易以極高的可能性出錯。」另一位量化交易基金創辦人格林(Douglas Greenig),他是數學博士,稱近來電腦投資的預言「大部分都是嘴炮」,他認為這些言論六五%是行銷伎倆,「只有三五%是真材實料。」
第二種質疑來自投資風險。「新債王」岡德拉克(Jeffrey Gundlach)就說「我根本不相信電腦能取代人腦投資。」他認為電腦演算使每個人的投資組合都一樣,「這代表當他們決定要賣出,市場就崩盤了。」
對沖基金元盛(Winton)執行長哈定(David Harding),本人擁有物理學位,他認為對沖基金評估資產風險,須仰賴大規模運算,這類任務就適合用電腦完成,「但電腦離自己做決定還很遙遠,完全不需要人腦是不可能的。」

華爾街龍頭之一的摩根大通(JP Morgan),近年來減少交易員,增雇電腦工程師,但其執行長戴蒙(Jamie Dimon)說,電腦化不代表將裁員——至今年三月底止,摩根大通員工數反較去年增四%。戴蒙認為未來二十年公司員工數只升不降,人們對電腦取代人腦的擔心「反應過度」。
電腦能否取代人腦,取決於經濟學法則:任何生產要素在邊際上皆可替代,電腦化程度越高,增加的邊際價值越低,此時改聘人腦就相對划算。因此一些技術專家說,人工智慧未來完全取代人工,經濟學與現實都否決這種說法。
事實上電腦vs.人腦,就和史上無數次機器與勞力的關係一樣,決定勝出者不是技術,而是成本效益。從汽車vs.馬車、電郵vs..寄信,到如今電腦vs.人腦。對人們來說,想不被取代,只有設法使自己變得比電腦更有利,這才是電腦投資風潮下最可靠的自保之道。本文完




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