克利夫·阿斯內斯的人工智能雙胞胎預示着人類基金經理的終結 - 彭博社

Aaron Brown

AQR的克里夫·阿斯內斯展望投資的未來。

攝影師：喬·布格維茨/彭博社

對沖基金高管克里夫·阿斯內斯表示，人工智能在執行他工作的一部分方面變得“令人煩惱地更好”。他所在的AQR資本管理公司部署的人工智能正在結合投資因素，構建超越市場的投資組合，這曾是阿斯內斯的專長。“人工智能現在正在找我，”他在一次最近的採訪中對彭博電視説。

幾乎正好七年前，阿斯內斯曾對金融時報表示懷疑，稱大數據和機器學習是危險的，因為它們發現了太多虛假的模式，即使是真實的模式也很快在市場中被競爭消滅。然而，像一個優秀的投資組合經理，他還是有所保留地説：“我們在摸索。如果我們的前幾次實驗取得成果，我們會做更多。如果我們發現我們擅長這個，它將成為AQR更大的一部分。”

彭博社觀點勒龐比劍更強大不，消毒牛打嗝不會使你的牛奶變酸或污染你的奶酪與農民作對是一場危險的遊戲非洲人要求獲得更多的自然資源財富回到2010年，再往前推七年，我記得當時對量化投資中人工智能的早期熱情。人工智能算法的突破和計算機處理能力的提升使許多投資經理產生了淘金熱的心態，而量化投資者似乎處於第一批挖掘母礦的有利位置，因為他們具備理解和應用人工智能的培訓和技能。但最初的結果令人失望——並不是糟糕，只是沒有達到技術愛好者和科幻迷所期待的那種改進。

但過去七年——通常以2017年Alphabet Inc.研究人員發佈的“注意力是你所需要的一切”為標誌——大大改變了局面，完全自動駕駛投資組合的夢想似乎觸手可及。

量化投資主要有三個步驟：識別 因子，如價值和動量，以預測未來回報；將這些因子的信號組合成最佳投資組合；以及執行交易以保持實際投資組合儘可能接近最佳投資組合。從2010年到2017年，人工智能在識別因子或組合信號方面表現不佳。它在交易方面有所幫助，但所取得的改進與標準方法相當，並不是質的飛躍。

在過去七年，從2017年到2024年，正如阿斯內斯所説，人工智能終於在因子識別和投資組合構建方面開始見效。但這並不是最大的故事。最令人興奮的進展在於，人工智能研究人員已經找到了不同類型的人工智能系統如何進行溝通。結合三種不同人工智能系統的協同效應應該遠大於每個步驟中的個體優勢。

例如，交易AI應該將有關軟價格或證券中不穩定交易量的新聞發送回因子識別和投資組合構建AI，而後者又應該相互發送見解以及給交易AI。這是老式對沖基金經理的一個關鍵優勢，他們自己進行研究、投資組合構建和交易。但在今天的大型量化對沖基金中，這些任務由不同的專家完成。

我們還沒有完全打破巴別塔的詛咒。儘管不同類型的AI系統可以進行溝通，但這仍然更像是一種洋涇浜的手語，而不是流利而精確的信息交流。

即使是最好的AI系統也無法擺脱偶爾出現的嚴重錯誤——這種錯誤是人類不會犯的——而即使是其中一個錯誤也可能破壞整個過程的有效性。這就是為什麼我們仍然需要人類在將每個AI系統的輸出作為輸入提供給下游系統之前進行檢查（從因子識別到投資組合管理系統）以及為什麼上游通信（例如，從交易系統到因子識別系統）受到限制或禁止。

但這些問題現在似乎可以通過一些算法調整和更多的計算能力來解決，這些是日常量化分析師需要處理的問題，而不是需要天才突破的事情。

除了上述三個核心投資過程步驟外，在2010年我們希望有三個間接輔助工具：AI編碼、監控和解釋。編碼是AI在量化金融領域的第一個成功案例；現在不再需要人們進行編碼，AI做得更好、更快、更便宜。但我們在監控任務上沒有成功——例如，讓AI發出某個因子未按預期行為的警報，或某些數據看起來可疑；在解釋事件上也沒有成功——例如，為什麼市場上某種價格關係崩潰。我在這些領域也看到進展，儘管比核心量化投資的進展要慢。

如果這一切都能實現，我們可能會看到我們所知的投資管理業務的終結。相反，每個人都可以擁有一個個人AI，它將個人信息——税務狀況、財務目標、收入前景——與卓越的市場知識結合在一起，並且永遠不會睡覺或分心。這些AI可以相互交易，無需人類干預。

毫無疑問，現有的投資經理將嘗試對專有的AI財務規劃和投資機器人收取費用，而金融科技公司將提供自己的版本，聲稱其技術優於專業的金融知識。我懷疑大多數人會讓像Alphabet或Amazon.com Inc.這樣的大公司提供高質量的免費版本，以換取這些公司從聚合數百萬個個人財務狀況和決策中獲得的極具價值的信息。對於那些具有一定技術素養和隱私需求的人來説，可能會有一些優秀的開源公共版本。但收取的總費用可能只是今天投資管理費用的一小部分。

我還想補充一點，投資管理業務只是眾多行業中的一個，AI將導致提供者的收入大幅減少，而個人消費者則獲得巨大的收益。

這不會立即發生，但我認為在五年內，投資管理領域的人工將為AI工作，而不是讓AI為他們工作。在十年內，一些早期採用者將開始嘗試個人AI財務經理。在二十年內，做出財務決策的人將像航空飛行員關閉GPS和自動駕駛儀，依靠操縱桿和死算飛行。

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