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撰文：Nishant Kumar、Taylor Hall
金融业在人工智能中看到了未来，但是找到它的领先优势并非易事
“失败率约为90%，“算法的失败方式简直层出不穷”
量化投资基金Man AHL的首席科学官安东尼·莱德福(Anthony Ledford)和同事一起苦战三载，终于开发出了一套机器学习系统，它可以在海量数据中自己找寻新的投资理念。他们用它来帮助AHL Dimension基金实现多元化投资，该基金在截至9月的三年内年化回报率为7.1%，高于对冲基金3.2%的平均回报率。但是，莱德福对人们有关机器学习这类人工智能将改变投资方式的说法并不买账。他说：“虽然这里有货真价实的科学元素，但并不像人们所说的那样，有些东西其实是营销手段，正是这一点让我感到不愉快。”
机器学习
深受过去八年表现落后困扰的对冲基金行业正努力借助机器学习来应对自身难题。像桥水联基金(Bridgewater Associates)样的业内巨头和高桥资本管理(Highbridge Capital Management)等规模偏小的对冲基金都在开发或投资于机器学习领域。毕马威(KPMG)近期调查显示，58%的基金经理认为机器学习将给对冲基金的运作方式带来中等至较大的影响。ProtégéPartners首席执行官杰弗瑞·塔伦特(Jeffrey Tarrant)指出，就像优步(Uber)改变了交通出行一样，机器学习和数据科学必将对投资管理产生巨大影响。
但是这需要投入大量的时间和金钱，而且还要对失败有高度的容忍。Superfund Asset Management前资深量化投资分析师以及量化交易系统平台Quantiacs的创始人马丁·弗莱勒(Martin Froehler)表示，根据他的经验，在实战测试中机器学习算法的失败率约为90%，而且“算法的失败方式简直层出不穷”。
Two Sigma Investments的联合创始人戴维·西格尔(David Siegel)在9月的彭博峰会上指出：“我担心人们对现有技术的潜在能力抱有不切实际的期望。”曾在麻省理工学院学习人工智能的西格尔对这项技术在许多领域的表现都印象深刻，他告诫说：“机器学习系统很容易在高度自信的情况下犯错。”
多元化投资与量化基金
量化对冲基金Florin Court Capi-tal的首席执行官道格拉斯·格林尼格(Douglas Greenig)表示，在单一市场上，一个优秀交易员的投资业绩通常能够跑赢算法。机器学习的主要强项在于从数百个市场中寻找模式，而人类每次只能管理十几个仓位。格林尼格表示：“多元化投资让你拥有优势。”他正使用这项技术来测试人们自己观察到的技术模式是否具备预测价值。他说：“如果你24小时不间断地在300个市场上进行交易，那么你不可能看完所有的图表。”但是人工智能可以做到。
为了采用机器策略，投资者可以选择一组涵盖甚广的证券以及可能影响股价的数据。基金经理将设置一个业绩目标，然后要求计算机从中寻找似乎能够预测回报率的潜在模式——可能是某种违约风险溢价加上债市收益率曲线的某一特定斜率。每位量化基金经理都希望能找到这样的“信号”来为投资下注。
有些系统之所以跑偏是因为设计者允许计算机在太多数据中随意徜徉。这些非结构化搜索可能挖掘出毫无意义的模式。举例来说，如果美国国内生产总值和标准普尔500指数紧跟着英国的凶杀率涨跌，那么这种随机模式不具备可重复性，也无法提供制胜的投资策略。虽然其他相关关系可能没有我们的例子这样明显不靠谱，但它们同样也只是机缘巧和的结果。
量化基金也可能因为提高模型复杂度、加入太多参数而招致失败。而且，即使量化基金在数据中发现了一个可靠信号，将它投入市场实战后仍可能表现不佳，因为买卖证券行为本身就会影响价格。
计算机科学家塔克·巴尔什(Tucker Balch)名下的Lucena Research公司正在为对冲基金开发机器学习，他在假设测试中发现有一个策略能带来相当可观的风险调整后回报率。但这一策略在真正的市场交易中回报惨淡，因为它依赖于大量购买交投量很低的股票。一旦买盘启动，股价就会迅速攀升，使得该策略无法在目标价格上完成交易。巴尔什表示：“即使我们只是稍稍涉足市场也足以影响价格，抹去我们本可能从这种交易策略中获得的回报。忽略你自身的市场影响会令你自己处于危险境地。”
意外事件
机器学习也很难应付英国脱欧公投或恐怖袭击这样的意外情况，因为此类事件的历史数据不足，无法在它们何时发生以及将如何搅动市场的问题上构建有价值的模型。野村证券国际(Nomura Securities International)董事总经理约瑟夫·梅兹里斯(Joseph Mezrich)说：“你最好以天气预报员为榜样——你所说的一切都只是概率。而且有些事情就像地震一样，根本就无法预测。”
编辑：陈雨凡、黄彤彤
翻译：微微
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