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透過大數據演算提高獲利 原物料自動交易成了顯學

2018-08-04 04:06經濟日報 編譯/廖玉玲

多年來,匯率、股票和利率等金融商品的投資者都是運用演算法、機器學習和人工智慧(A...
多年來,匯率、股票和利率等金融商品的投資者都是運用演算法、機器學習和人工智慧(AI),協助他們把數據轉換為成功的交易。現在,連原物料商品交易商都設法要讓自家的資訊協助他們從商品價格的波動中獲利。 圖/網路照片
多年來,匯率、股票和利率等金融商品的投資者都是運用演算法、機器學習和人工智慧(AI),協助他們把數據轉換為成功的交易。現在,連原物料商品交易商都設法要讓自家的資訊協助他們從商品價格的波動中獲利。

法國公用事業集團EDF旗下交易公司EDFT商業長畢森旭特(Philipp Büssenschütt)表示,「我們希望能提取出數據,併入演算法,再以機器學習進行,以改善交易決策,最後目標就是提高獲利」。

這家法國集團的交易部門正投入各項資源,讓所有數據「中央化」。而EDFT不是唯一一家這麼做的公司。獵人頭業者Human Capital的史都華說,商品交易這一行每個人都醒悟,數位化的時代已經來臨。

在一個交易商有著專業知識的產業裡,要爭得超越對手的領先地位,把過去20年累積下來的資訊「民主化」一直是一項挑戰。

多年來,匯率、股票和利率等金融商品的投資者都是運用演算法、機器學習和人工智慧(A...
多年來,匯率、股票和利率等金融商品的投資者都是運用演算法、機器學習和人工智慧(AI),協助他們把數據轉換為成功的交易。現在,連原物料商品交易商都設法要讓自家的資訊協助他們從商品價格的波動中獲利。 圖/網路照片
但獲利承受愈來愈大壓力是不爭的事實,因為他們在氣候、貨物追蹤等資訊上的優勢已經大不如前。主要交易商的股東權益報酬率(ROE),也就是衡量股東投資的資金所獲得獲利的指標,已經大幅下滑。

部分石油和金屬交易商在2000年代中期的報酬率一度高達50%至60%,但近來已降到15%上下。農產品交易商的報酬率向來較低,但連他們的利潤也都下降,例如業界最知名的ABCD四家公司:ADM、彭吉(Bunge)、嘉吉(Cargill)和路易達孚(Louis-Dreyfus),最新一季的ROE都只剩個位數。

因此,愈來愈多交易商都希望提高競爭力,方法就是讓電腦程式處理自己累積多年交易實體原物料的資訊,試著形成一些更好的交易模式。

曾在摩根大通服務、後來出任商品追蹤軟體製造商Vortexa公司董事長的艾米科說,在農產品、金屬或能源交易領域裡,交易商都在試著收集大量數據,並運用機器學習的演算法,希望找到連結價格和波動的模式。例如嘉吉兩年前開始建立自己的全球數位團隊,如今已有75人聚焦數位創新和籌劃,數據科學團隊則有12人。在此同時,電腦模組和演算法程式對商品期貨價格的影響力也愈來愈大。畢森旭特說:「我們注意到,愈來愈多交易用演算法執行,市場的基本面和價格卻也愈來愈失衡。」

根據美國商品期貨交易委員會(CFTC)2017年的的研究,在2012到2016年間,芝加哥商業交易所(CME)幾乎三分之二的原油期貨合約都是自動交易,比率高於先前的54%。黃豆和小麥合約以自動化交易的比率也從39%升抵近50%。

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