“席卷”華爾街 AI操盤利弊分析
幾天前,來自華爾街的巨頭摩根大通宣布了一個(gè)有意思的消息,該公司即將使用全球首創(chuàng)的機(jī)器人來進(jìn)行他們的全球股票算法交易。而摩根大通之所以敢于做出這樣的嘗試,正是因?yàn)樗麄冊(cè)缇驮跉W洲利用這一新人工智能項(xiàng)目嘗到了甜頭。
這個(gè)被摩根大通內(nèi)部稱為L(zhǎng)OXM的人工智能,主要的功能就是以最優(yōu)惠的價(jià)格和最快的速度執(zhí)行客戶的要求。它能通過過往的無數(shù)筆真實(shí)和模擬交易,學(xué)習(xí)該如何處理股權(quán)交易,然后用最合適的方式賣掉大筆股權(quán)。最重要的是,這樣的操作還不會(huì)影響市場(chǎng)價(jià)格。
摩根大通內(nèi)部人士對(duì)于LOXM評(píng)論是,其定價(jià)策略已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過基準(zhǔn)水平。
AI恐怕將在短時(shí)間內(nèi)“橫掃”交易席位
眾所周知,要想做一個(gè)稱職的操盤手,必須要保持高效的效率和果斷的決策,但是人無完人,在瞬息萬變的金融市場(chǎng),沒有人能夠保證從不虧損。實(shí)際上,即使是再牛X的AI系統(tǒng),也不能保證萬無一失。
但是,AI卻還是在一步步的取代人類操盤手,比方說華爾街知名投行高盛集團(tuán)位于紐約的股票現(xiàn)金交易部門,其操盤手的人數(shù)已經(jīng)從2000年600人,減少到了現(xiàn)在的2人。20年不到的時(shí)間,AI幾乎“橫掃”交易席位。
其實(shí)一個(gè)普通操盤手的核心工作在于,通過獲取市場(chǎng)信息,結(jié)合自己對(duì)市場(chǎng)的判斷,適時(shí)進(jìn)行投資交易決策。而這也正是AI的優(yōu)勢(shì)所在:
AI更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集和運(yùn)算能力遠(yuǎn)超人類。無論是宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)還是市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù),AI的搜集和整理速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類,再結(jié)合內(nèi)嵌的算法模型,就能夠短時(shí)間內(nèi)做出投資決策。
深度學(xué)習(xí)的“輔助”下AI比人類更容易掌握市場(chǎng)規(guī)律。人類操盤手做出的投資決策往往基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和傳統(tǒng)的方法論,而AI則可以根據(jù)以往市場(chǎng)規(guī)律和市場(chǎng)大環(huán)境因素,在深度學(xué)習(xí)之后,迅速的做出相應(yīng)調(diào)整。
失手的可能性更低。人類操盤手的操作風(fēng)險(xiǎn)以及道德風(fēng)險(xiǎn)都是不定的,這也讓金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)著隨時(shí)有可能出現(xiàn)重大損失的風(fēng)險(xiǎn)。如果使用AI操盤,首先在“忠誠(chéng)度”上就不必?fù)?dān)心,而且其犯錯(cuò)的幾率也是微乎其微。
所以,像高盛和摩根大通這樣的知名金融機(jī)構(gòu)自然愿意啟用AI進(jìn)行交易,在現(xiàn)代高頻交易模式下,為流動(dòng)性資本提供更大的交易優(yōu)勢(shì)。
但是,也有不少反對(duì)的聲音,他們認(rèn)為AI這種現(xiàn)代技術(shù)已經(jīng)打破了傳統(tǒng)的市場(chǎng)體系。除此之外,AI也有其在金融領(lǐng)域的弊端。
AI操盤的三個(gè)弊端
“過度擬合”如同人類的過度自信
相信有過炒股經(jīng)歷的朋友,一定有過過度自信的時(shí)刻,因?yàn)槟愫芸赡茉谡莆樟艘粋(gè)走勢(shì)規(guī)律之后,就認(rèn)為掌握了對(duì)同一問題的全部規(guī)律性認(rèn)識(shí)。AI同樣如此,因?yàn)樵跈C(jī)器學(xué)習(xí)中,模型越是復(fù)雜、需要納入的變量越是多,就越容易出現(xiàn)過度擬合的問題。放在金融領(lǐng)域,找到避免這類假規(guī)律的方法,正是阻礙AI能夠全面應(yīng)用的核心問題。
說不清道不明的決策原因
無論是高盛還是摩根大通,他們的AI操盤手在做出一個(gè)投資決策之后,都沒法給出一個(gè)解釋。如果AI的決策能一直為這些機(jī)構(gòu)賺錢,這一問題肯定沒人在乎,但是AI也有失手的時(shí)候,這時(shí)的投資機(jī)構(gòu)就希望能弄清楚其決策背后的原因。
AI掌握的歷史數(shù)據(jù)有限
要知道,金融市場(chǎng)誕生的時(shí)候計(jì)算機(jī)可是連模型都沒有,而且在歷史上出現(xiàn)的多次金融危機(jī),很多都是由于一些“場(chǎng)外因素”造成的。如果高頻交易系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集只能夠追溯一二十年的話,那么機(jī)器學(xué)習(xí)將受限于數(shù)據(jù)量不夠,而無法進(jìn)行長(zhǎng)線投資。而且,缺失的歷史數(shù)據(jù),也有可能讓AI難以規(guī)避可能會(huì)再度來臨的金融危機(jī)。
所以說,現(xiàn)階段有了AI加持的金融機(jī)構(gòu),或許能夠替代人類操盤手,并且為金融機(jī)構(gòu)帶來更為穩(wěn)定的收益,但是其自身的弊端也是很難規(guī)避的。未來隨著AI的持續(xù)發(fā)展,必然會(huì)有更多的金融崗位被它取代,只是在關(guān)鍵時(shí)期的重要決策,恐怕還是離不開人類的智慧。
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