华尔街谈AI炒股:股市素质上就不是AI能赢的范畴
跟着GPT-4闪亮退场,人类突然发现代码写小说、画图、做曲的程度已经能和实人媲美。一贯奔驰在进修新常识路上的股民们不免会提问:股市的杀手级AI在哪里?
根据美国媒体最新颁发的访谈,热炒AI股的华尔街基金司理们,似乎其实不相信在可预见的将来内会呈现比人类更强的“炒股AI”。
为什么AI做不了基金司理?
起首需要强调的是,华尔街自己其实不排斥AI,并且仍是最热衷于利用新手艺的行业,包罗下单、风控等投资环节早已交给算法处理。文艺复兴科技基金的开创人、数学家身世的吉姆·西蒙斯从40年前就起头研究“算法炒股”,颠末了多年的勤奋,他们末于实现利用机器进修识别过往市场走势的形式,来生成可以盈利的交易战略。
但擅长内卷的投资市场至今没有涌现大量“AI基金司理”,自己也阐了然问题。同时知恋人士也表达,文艺复兴科技用到的手艺愈加依靠统计学,而不是更先进的AI东西。
哥伦比亚资管的董事总司理Jonathan Larkin解读称,大大都的量化交易员仍倾向于“假设优先”的工做体例。他们会起首成立一个假设,阐明为什么可能呈现某种反常现象,然后围绕那个假设构成一个模子。
AI炒欠好股票那件事自己,也能用AI的原理来阐明。即使是不怎么好用的GPT-3模子,背后也有1750亿个参数,蕴含了人类文明上千年积淀的常识。但大大都的对冲基金在操练本身的模子时,只会利用诸如价格等市场数据。
曾经在量化基金公司D.E.Shaw担任高管的Jon McAuliffe阐明称,投资范畴的AI情况是判然不同的,我们没有无限量的数据来搀扶帮助我们运行无限大小的模子。
更重要的是,股票市场的数据自己也存在浩荡的“噪音”,使得操纵过往数据阐明或揣测市场将来走势十分困难。财报、手艺图形、市场情感和其他的金融数据恐怕只能阐明一部门股票异动,剩下的都是无法计量的“噪音”。因而,机器进修的模子只能识别差别市场数据的相关性,但没有预言将来走势的才能。
关于“AI基金司理”而言,愈加致命的是股票市场的多变性。与语言大致不会发作剧变差别,上市公司发作猛烈改变自己,也是股市日常的一部门。换了新的治理层、做出严重战术决策,仍是遭到外部经济或政治情况影响,城市在极短的时间内重塑股票的前景。那也使得依靠汗青数据和持久趋向的AI更无所适从。
与此同时,AI的缺点也会被无限放大,并且形成的后果也会愈加严峻。哪怕是利用最新模子的ChatGPT,也时不时会犯一些明显且初级的错误。假设用股市来类比,最接近的情状应该是“乌龙指”。假设“AI基金司理”老是犯一些初级错误招致客户资金吃亏,想必也不会有人把钱交给机器人来治理。
金融科技公司Proven的CEO Richard Dewey表达,投本钱身就是一件具有匹敌性的工作,此中也包罗操纵他人犯错来盈利。那也是为什么文艺复兴科技、D.E. Shaw等基金公司仍需要雇佣大量的博士。在信息“嘈杂”且受人类行为反应轮回影响的市场中,人类自己仍然是必不成少的。
当然,科技打破的乐趣就在于打破人类的认知蚕房。眼下也有一群相信AI能重塑投资市场的人们,正在勤奋证明上述的看点都是错的。
往年,三名曾在出名AI公司DeepMind任职的高级人员在布拉格兴办了名为EquiLibre的机器进修基金。
EquiLibre的结合开创人兼CEO Martin Schmid阐明称,他们摘用的“强化进修”是一种机器进修形式,此中计算时机因为各类交易投资决策遭到“赏罚和奖励”。那项战略将会适用于股票和债券,就像国际象棋、扑克等其他游戏一样。EquiLibre目前还在操练模子中,尚未起头现实投资。
来源:财联社