對沖基金Systematica引入一種新型人才來處理數據 - 彭博社

萊達·布拉加來源：Systematica Investments作為量化對沖基金經理，萊達·布拉加在2008年聘請了她的第一位人工智能博士，以建立計算機主導的交易策略。最近，她需要一種新類型的計算機科學家。

在過去兩年中，這位150億美元的資金管理者招募了一支“特徵工程師”團隊，以審查公司收集的不斷增長的數據，以尋找交易者可以獲得利潤的線索。

Systematica Investments，是最大的女性領導對沖基金之一，組建了一支六人研究團隊，以引入和格式化新的信息來源用於投資。他們每週整合一個新的數據集，包括一些非常規的數據，如從首席執行官和政策制定者的演講中提取情感的人工智能。該團隊最近考慮投資一個評估語氣的程序。

“十年前的數據集是時間序列，”Systematica的創始人兼首席執行官布拉加在悉尼的採訪中説。“不再是了。現在的數據集是任何東西，一組圖像，事物的數據庫。那X軸是什麼？我不知道。”

Systematica並不是唯一一家轉向替代數據的投資公司，在這個機器學習突破帶來新挑戰和機遇的行業中。除了提高生產力，人工智能還導致了新數據的爆炸，這需要更多的員工。

支出還説明了對對沖基金行業的擠壓，因為客户對管理費用的厭惡加劇，而專業人員和系統的成本不斷上升。

布拉加説，不僅僅是專家。她表示，位於英國澤西島的公司的畢業生入職薪資在過去五年中翻了一番以上。

由Systematica管理的量化策略今年迄今表現不一。布拉加表示，在其三個趨勢跟蹤程序中，一個上漲了4%，而另外兩個則下跌了約3%到4%。截至九月中旬，其多策略程序的回報超過7%。

該公司於2015年從邁克爾·普拉特的藍溪資本管理中分拆出來，以開發趨勢跟蹤交易算法而聞名。它將這些算法應用於全球最具流動性的資產類別，包括股票、債務、貨幣、金屬和農產品。該公司的旗艦藍趨勢基金在2022年因全球衝擊而獲得了爆炸性的一年，因為這些衝擊為其提供了新的趨勢可供捕捉。

不到五年前，所有這些數據處理都是“阿爾法研究”的一部分，或者説是公司的投資團隊，布拉加説。“如今，數據的體量大得多且如此具體，”她補充道，“這已經不再適合他們的領域。”

信息的強度對行業產生了影響，推動運行量化策略的基金要麼變得更大，要麼退出，布拉加説。

“投資行業的未來完全基於技術，”她説。“歸根結底，你在可擴展的自由裁量層面上能做多少？”