AI炒股,真的來了!
今天下午,私募機構“止于至善投資”官宣:
AI管理的止于至善1號,成立于2018年4月,目前由國金證券托管。
【資料圖】
據(jù)中國證券投資基金業(yè)協(xié)會網(wǎng)信息,截至今年一季度,這只基金存續(xù)規(guī)模低于500萬元。
這……看起來只是試試水啊。
真的如此嘛?
01AI > 人
其實,用人工智能搞投資,不算什么新鮮事。
GPT-4就帶有薦股的功能。
而在更早之前,2015年就有科學家對北美市場近6萬支基金中,挑選出類型明確、有業(yè)績數(shù)據(jù)的826支進行調(diào)研。
這些基金,有人類經(jīng)理管理的、有AI管理的,也有人和AI一起管理的。
調(diào)研的結(jié)果,他們用“Paradoxically”(荒謬的)一詞來形容。
成績最好的,居然是AI管理的基金,平均月回報率約為0.76%,比人類基金經(jīng)理的0.25%,高51個基點!
更糟糕的是人和AI共同管理的基金,平均月回報率只有0.07%。
“原來人類并不擅長投資,只擅長拖后腿嗎?”
為了徹底弄清這個問題,研究人員采用一種人機對決策略,即做多AI主導的基金,做空人類主導的基金,重復資產(chǎn)定價模型進行回歸分析。
進行了一次又一次驗證后,結(jié)論依然不變:AI的投資能力高于人類。
2017年,AI Powered Equity ETF,世界上第一只由AI進行選股的基金正式誕生。
它全年日夜不間斷工作,對全美數(shù)千只掛牌股票持續(xù)不斷分析,包括企業(yè)公告文件、季度財報、新聞以及社群文章等。然后從當前經(jīng)濟形勢、未來趨勢出發(fā),再深度分析后,挑選出包含70支股票的投資組合。
據(jù)最新披露,AIEQ重倉股主要有亞馬遜、谷歌、蘋果、Livongo Health、微軟和Teladoc Health。
總之,聽起來好牛逼的樣子。
幾年過去,戰(zhàn)況如何?
累計漲幅21.42%,嚴重落后于納斯達克指數(shù),明顯無法戰(zhàn)勝市場。
但是,如果換一個角度看,又不一樣。
在近三千只美國股票ETF和混合ETF中,AI Powered Equity ETF同期累計漲幅排名第328位,戰(zhàn)勝了80.87%的同行。
因為能力還不夠完善,它還遠不是最頂尖投資者的對手。但戰(zhàn)勝絕大多數(shù)人,綽綽有余。
既然如此,資金選擇用腳投票。
高盛集團CEO曾透露,在那一波沖擊中,幾乎所有交易員被算法替代。高盛在紐約的股票交易柜臺,高峰期有600名交易員,后來只剩下2名。取而代之的是200名軟件工程師,在開發(fā)維護他們的算法。
這引起行業(yè)的巨大恐慌,基金經(jīng)理們也開始擔憂自己是否也會被淘汰。
2020年,據(jù)研究公司Morningstar報告:在美國股市,由人工智能管理的股權資產(chǎn)已達到4.3萬億美元,首次超過人類管理的資產(chǎn)。
AI早就接管了華爾街的投資。
據(jù)報告,在美國,人工智能管理的基金規(guī)模占市場的35%,占到機構股票的60%和交易額的60%。
它們不僅能執(zhí)行買賣指令,還能一刻不落地實時監(jiān)控經(jīng)濟走向,自動調(diào)整資金配置。
甚至,用人類無法理解的方式,創(chuàng)造自己的投資規(guī)則。
而此時此刻,距離1956年人工智能Artificial Intelligence這個詞被提出,才六十幾年。
如此短的時間,它憑什么就從幻想走進現(xiàn)實,成為資本市場的主導力量之一呢?
更重要的是,你真的放心把錢交給AI管理嗎?
02必然趨勢
運作一只基金,本質(zhì)上,是對信息流的掌握和對資金流的調(diào)度。
最大的風險在于,可能因為信息獲取不及時,有時出現(xiàn)資金錯配,導致虧損。
信息是市場最重要的資源,所以金融業(yè)一直都是最先擁抱信息革命的,讓自己更快、更準確。
從最初的股票交易所,大家只能扯著膀子在大堂喊話;到如今每秒都在更新數(shù)據(jù)的電子信息屏。
時至今日,你的手機or電腦,比你知道更多經(jīng)濟內(nèi)幕,已經(jīng)是不爭的事實。
當傳統(tǒng)基金經(jīng)理們還坐在辦公桌前,盯著公司財報收集信息的時候,AI早已通過大數(shù)據(jù),創(chuàng)造了評估公司的新方法。
它可以通過衛(wèi)星觀察有多少車停在商店外,有多少個糧倉或石油罐正在被灌滿,有多少艘船舶擠人港口;
它甚至可以使用抓取技術,在海量的新聞資訊中搜索出表示正面或負面觀點的單詞,獲得更新鮮、更真實的,對公司業(yè)績判斷有價值的信息。
而且,今年是AI技術的爆發(fā)之年,相關技術一日千里,隨著處理事件的增加,AI的大數(shù)據(jù)處理能力也在不斷增長,人類獲取新信息的能力被遠遠甩在身后。
這是可以確定的事情。
更重要的是,不僅能力強,還:便宜。
還有哪個詞比這個更有誘惑力?
公開數(shù)據(jù)顯示,在美國,AI掌管的被動型基金,每年僅收取所管理資產(chǎn)的 0.03%-0.09% 作為傭金;而基金經(jīng)理的管理費是AI的 20 倍。
甚至,有的理財公司都干脆宣布把交易費用降到了零。
低成本帶來了空前高漲的股票交易量,散戶可以隨意在手機上購買股票。
在這方面,人類所管理的基金,幾乎就沒有什么優(yōu)勢。
但說歸說,自己的血汗錢,真的放心交給非人類管理嗎?
AI強是強,但也很可能會對股價造成更頻繁、更突然的沖擊。
這種擔憂并非空六來風,早有先例。
比如“算法共識”。
2010年5月,交易所交易基金價格的崩潰式下跌,導致美股短短幾分鐘內(nèi)蒸發(fā)了超過 5% 的市值,原因是很多算法在這一瞬間都做出了拋售的決策。
2016年10月,同樣因為“算法共識”,導致英鎊突然暴跌,2分鐘內(nèi)創(chuàng)下英國脫歐公投以來的最大盤中跌幅……
但是,這點后患并不能阻礙機構們的熱情。
一旦發(fā)現(xiàn)可行,為了效率,為了money,為了不被甩開,它們只能大步趕上。
在資本市場,當終點領獎臺就在看得見的前方,跑線上并排站著博爾特和蘇炳添,不會有人質(zhì)疑前方的終點是不是真正的終點,或者腳下的跑道究竟通向何方。
03尾聲
阿西莫夫的科幻世界中,在底層邏輯上給人工智能設置了三大定律,保證它們作為工具,無法威脅到主人。
但很多事情的發(fā)生,并非主觀意識造成的。
AI本身的存在,自然是沒有惡意的。
它只是正常工作,就已經(jīng)無可避免地對現(xiàn)代社會造成沖擊,導致部分人失去飯碗。
我們普通人往往是最慘的:
還沒搞清楚電商的時候,搞電商的發(fā)財了;
沒搞清楚區(qū)塊鏈的時候,玩區(qū)塊鏈的發(fā)財了;
還沒搞清楚直播的時候,玩直播的發(fā)財了;
雖然現(xiàn)在同樣還沒搞清楚人工智能,但是確實已經(jīng)體會到快失業(yè)了。
現(xiàn)在,幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)公司都在嘗試利用AI提高效率,這意味著不再需要那么多勞動力,于是裁員和優(yōu)化就開始了。
當然,也不必過于悲觀。
比如,現(xiàn)代電腦1天的運算量,相當于8.64億個計算員工作一整年。它當然不會剝奪這么多人的工作機會。
相反,隨著電腦的出現(xiàn)、計算能力的提升,涌現(xiàn)出了大量的原來并不存在的計算需求。
以前只有在軍事、科學等專業(yè)領域才需要大量的計算,而計算普及后,運行一個簡單的3D游戲的計算量,就超過50年代的算力總和。
電腦替代了計算員的工作,但是卻創(chuàng)造了計算機產(chǎn)業(yè)、航天產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代制造業(yè)、現(xiàn)代辦公、數(shù)字娛樂等無數(shù)新的產(chǎn)業(yè)和工作機會。
而這里面的許多崗位,在 1950 年的時候,甚至連最聰明的人都無法想象。
只不過,現(xiàn)如今,等AI把我們?nèi)〈?,再?chuàng)造新的工作,或許是下一代人的事情了。
這中間必然存在陣痛期。
還是之前的觀點:
每次科技進步都會迅速淘汰一批人——而它對人類社會產(chǎn)生的收益,往往要在一代人以后,才能顯現(xiàn)。
等到技術真正成熟,人類能完全享受技術帶來的便利時,或許是下一代的事情了。
如果忽視陣痛,這種未來已經(jīng)足夠美好。
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