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未來投資大預測五之四/AI打敗巴菲特的日子快要來了?

2018-01-31 21:46經濟日報 編譯/林聰毅

彭博資訊
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隨著科技的日新月異,人工智慧(AI)與機器學習幾乎無所不在,連華爾街也難以倖免。投資界專家坦承,從資料中獲得見解能力的學習機器,正準備經手99%的投資交易,猶如「AI大戰股神巴菲特」。

為因應這股潮流的到來,倫敦避險基金Winton推出的人工智慧,試驗用波克夏董事長巴菲特的一個老原理來從事交易:大型收購案通常會傷害買方的股東。

研究人員蒐集與分析從1960年代以來的近9,000樁美國收購交易。Winton說,實驗的結果是巴菲特的理論不成立,大型收購案不會破壞股東價值。

在這檔300億美元避險基金領導一組資料科學家的米契爾說:「這使我們不會根據錯誤訊號交易,也避免虧錢的可能性。」在Winton以外,Two Sigma和高盛集團等貨幣管理公司,以及Schonfeld策略顧問等小公司,也紛紛採用AI為重要策略或研究工具,AI正宣告它是投資業的未來。

AI接管投資界的時代即將來臨

曼恩集團(Man Group)執行長艾利斯(Luke Ellis)認為,AI接管投資界的時代即將到來。這家在倫敦管理1,035億美元的公司,已經在幾檔使用機器學習的避險基金投資約130億美元。

他說,在十年內AI將在曼恩所做的每件事中扮演要角,從執行交易到協助挑選證券等。

艾利斯說:「假如運算能力及資料的產生以目前的速率持續成長,那麼不久的將來,機器學習可能參與99%的投資管理。在我們的生活中,它將無所不在。我不認為機器學習是我們所做每件事的解答,它只會使我們在許多事方面做得更好。」

人類付出的代價恐將很慘重。根據顧問業者Opimas對金融機構的調查估計,在2025年前,AI將使全球30萬個資產管理工作只剩9萬個,包括基金經理人、分析師及後端作業人員。

像曼恩、Winton等量子運算先驅,已在其AI的革命中取得先機。但採用AI所遭遇的阻礙幾乎嚇退所有其他人。能建立賺錢策略的科學家少之又少,投資人很難掌握這個魔法,有些人因而退居場邊,再加上這項科技與資料的成本很高,對已遭逢資產流向被動式基金壓力的公司來說,是個不算輕的負擔。

機器學習比分析師更快預測公司獲利與營收

機器學習具備找尋超出人類能力範圍以外投資機會的本事,使這項科技的吸引力大到難以忽視。有些公司現在使用AI預先整理社群媒體與智慧手機凌亂的資料,比分析師更快預測公司的獲利與銷售,而且可從文件中解讀主管的情緒並且製定整體策略。

20年前成立首批機器學習避險基金的達哈爾(Vasant Dhar)說:「機器做更多發掘機會的瑣事。」在SCT資本管理公司主持3.5億美元Adaptive Quant交易計畫的達哈爾說:「他們可以成立假設,測試它們,然後告訴人類『這很有趣,再挖深一點』。機器增添更多價值,它改變了人類的工作性質。」

不斷吞噬資產的貝萊德(BlackRock)及先鋒集團(Vangurad Group),未來管理的規模可能高達20兆美元。因此,AI的策略也須應付來自被動式投資的攻擊。

指數型及智慧試驗版的基金威脅AI在挑選價值或成長股的優勢,但機器學習正展示它可以在這波被動潮取得領先,並利用以往發現的市場模式,搖身變成高級版的智慧試驗投資。

多年來投資人受夠了資產管理公司遜色的績效,也願意對這種新投資方法買帳,自2010年以來在量子基金(許多已運用AI)的資產激增86%至9,400億美元。

避險基金研究(Hedge Fund Research)指出,2016年一些避險基金大咖遭遇830億美元的資金流出,相形之下,量子基金流入了130億美元,這個趨勢持續至去年9月。

儘管AI有強大的資料威力,限制也不小。AI缺乏想像力或人類預期事件的能力(從政治到總體經濟),假如這類事件以前沒有以同樣方式發生過很多次。

例如,避險基金經理人鮑森(John Paulson)當年看到次貸危機即將崩跌,AI在那時是沒有任何線索可循,因為它並沒有足夠的相關歷史資料可供比較與提供意見。

也是紐約大學資料與企業教授的達哈爾,若沒有依據可供參考,機器是無法預測危機,因為每件事都是獨特的,「人類擅長推理類似危機的事情,有時可以預測,但我們經常是猜錯,看看過去幾年對利率的預測,便能知曉」。

想保住飯碗?操盤人與分析師也要學習科技與編程式碼

無論對或錯,基金經理人及其對市場的看法,將在AI時代扮演重要角色。至於研究基本面的分析師,則面臨更大的威脅。

基金公司或資產管理業者有時要付將近100萬美元的年薪,給有經驗且會利用大數據的機器學習專家,這使研究公司基本面的分析師薪酬變少,他們可能必須學習編程式碼,以保住工作。

去年因不敵量子基金競爭而收掉其避險基金Nevsky資本公司的泰勒(Martin Taylor)說:「在營收持續下滑的情況下,主動型基金管理公司被迫花更多錢在工程師上,業者們將被迫削減在人類股票分析師的支出,以保護利潤。」「這令人類十分沮喪。」

量子基金業者Acadian資產管理公司在過去五年資產大增79%至930億美元,它為未來的角色如何改變,提供了一個重要線索。

經理人對經濟趨勢的直覺,是Acadian公司擬定多空及其他策略的基礎,然後量子基金業者利用機器學習重新定義與改進20個最具影響力的因素,從現金流到詐欺等不尋常事件,再以這些經濟題材做出更好的預測。然後將這些因素放進一個自動化系統,在未來幾月或幾季對大约1,000檔股票設定持有部位。

量化全球總體經濟的研究部門主管史提佛(Ryan Stever)說,Acadian的經理人與分析師都是博學多聞之人:他們對統計學有深刻了解、幾乎每個人都能編寫程式碼,而且都有豐富的市場經驗。

這家總部在波士頓的公司正在投資AI及大數據,以更精準預測銷售這類衡量公司績效的關鍵指標。假如Acadian可以在企業公開發布前賭對銷售資料,就擁有相對優勢。

選股研究部門主管韋斯.陳說:「你可以利用機器學習更早、更快且更精準獲得指標。」「如果有用,那就非常重要了。」

AI打敗巴菲特的日子快要到來

有些公司的野心更大,想要掌握深度學習,操控一種可以啟動Google搜尋與特斯拉(Tesla)自駕車的更聰明AI。如果深度學習機器能大致能模仿我們大腦的多層神經元,那麼需要人類下的指令就會更少了。它們能夠主動發現,而無須告知它們要找什麼。

協助奠定現代AI系統、目前是多家避險基金顧問的史密德胡伯(Juergen Shcmidhuber):「你將會看到神經網絡成為各種交易的更好預測指標及更棒工具。」「許多交易將由自我學習的演算法執行,一些高層人士偶而會投入人類的決定。不久將來就會如此。」

最後,AI的未來取決於其賺錢能力。今日一小撮完全自動化的AI策略已經開始了,根據Eurekahedge指數,它們的績效擊敗了更廣泛的避險基金業,但不是股市。

至2016年的過去六年來,13檔AI基金的年度平均報酬率為10.6%。相形之下,股神巴菲特領導的波克夏,從 2011至 2016年的年度報酬率為12.5%,AI目前雖未擊敗這位傳奇性投資人,但這個日子也許很快就會到來。

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