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【深度】量化大廠搶人,AI炒股真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?

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【深度】量化大廠搶人,AI炒股真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?

充滿噱頭和想象力的AI炒股真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?

圖片來源:圖蟲創(chuàng)意

界面新聞?dòng)浾?| 劉瀝瀧

界面新聞編輯 | 宋燁珺

今年以來,隨著ChatGPT等人工智能產(chǎn)品的快速迭代,AI炒股再度成為引人矚目的熱門話題。

特別是在知名私募巨頭幻方量化宣布探索通用人工智能(AGI),以及北京私募止于至善投資公告將啟用AI獨(dú)管產(chǎn)品之時(shí),投資圈里掀起了大討論,投資者李建成(化名)感到了前所未有的迷茫,“難道被量化收割了一波還不夠,以后又要被AI收割了嗎?”

充滿噱頭和想象力的AI炒股真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?

量化私募大廠打響AI爭奪戰(zhàn)

今年4月14日,千億量化私募幻方量化發(fā)文稱,將集中資源和力量,全身投入到服務(wù)于全人類共同利益的人工智能之中,成立新的獨(dú)立的研究組織,探索AGI的本質(zhì)。

一時(shí)間有關(guān)AI炒股的消息迅速傳播開來,不少網(wǎng)友們直呼“人工智能薅羊毛?”、“這是說基金經(jīng)理要失業(yè)了?”

不過,很快幻方量化CEO陸政哲站出來回應(yīng)稱,“探索AGI不是用來炒股的,我們做這個(gè)其實(shí)是完全獨(dú)立的大模型研究,和金融沒關(guān)系,長遠(yuǎn)的社會(huì)價(jià)值是我們的關(guān)注點(diǎn)。我們獨(dú)立于投資新成立了一個(gè)團(tuán)隊(duì),相當(dāng)于二次創(chuàng)業(yè),只是之前不在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè),是個(gè)外來者。我們本身要做有更大價(jià)值的事,要超越投資行業(yè)的事,但被曲解成AI炒股?!?/p>

雖然否認(rèn)了“探索AGI是為了炒股”,但是幻方量化在AI方面卻是布局已久。

公開資料顯示,早在2016年10月,幻方量化的第一個(gè)由深度學(xué)習(xí)算法模型生成的股票倉位就已經(jīng)上線實(shí)盤交易,至2017年底公司幾乎所有的量化策略都已經(jīng)采用AI模型計(jì)算。

2019年12月,幻方AI正式成立,致力于AI的算法與基礎(chǔ)應(yīng)用研究,2020年3月幻方量化總投資近兩億元打造的搭載1100張高端顯卡的「螢火一號(hào)」正式投用,為幻方的AI研究提供算力支持。2021年1月公司投入十億建設(shè)的「螢火二號(hào)」正式交付,2022年「螢火二號(hào)」取得了多800口交換機(jī)互聯(lián)加核心擴(kuò)展子樹的軟硬件架構(gòu)革新,突破了一期的物理限制,算力擴(kuò)容翻倍。

事實(shí)上,不只是幻方量化,界面新聞梳理發(fā)現(xiàn),不少百億量化私募巨頭都在積極布局AI領(lǐng)域。

念空科技在2018年5月開始機(jī)器學(xué)習(xí)策略實(shí)盤運(yùn)作,配備高性能GPU集群的服務(wù)器,使團(tuán)隊(duì)算力得到充分保障。到目前為止,公司深度學(xué)習(xí)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)全面替代傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)套利策略,應(yīng)用于全部股票中性策略產(chǎn)品中。

九坤投資CEO王琛曾公開表示,公司的投研遵循“AI原生”方法,“我們首先定義這套投資策略是一套AI架構(gòu),以AI作為底層功能來推動(dòng)我們整個(gè)研究思路、研究方法、研究邏輯的升級(jí)。我們現(xiàn)在的投研已經(jīng)百分之百由AI來驅(qū)動(dòng),當(dāng)然它深度疊加了我們對(duì)量化投資規(guī)律研究的一些經(jīng)驗(yàn)。”

鳴石私募也是直接將AI視為與“因子、優(yōu)化、風(fēng)控、交易”并駕齊驅(qū)的一環(huán),共同作為公司策略研發(fā)的五大環(huán)節(jié)之一。

百億私募因諾資產(chǎn)創(chuàng)始人、投資總監(jiān)徐書楠在接受界面記者采訪時(shí)表示,現(xiàn)在大部分的百億私募策略中都包含了人工智能模型。因諾資產(chǎn)于2018年開始在實(shí)盤中使用人工智能模型,如今已經(jīng)全面應(yīng)用于各策略領(lǐng)域。

在徐書楠看來,人工智能非常適合量化投資領(lǐng)域。量化投資主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行投資,而人工智能模型是一種非常有優(yōu)勢的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,特別適合大數(shù)據(jù)、非線性領(lǐng)域,因此,合適的人工智能模型具備在量化投資中有效應(yīng)用的基礎(chǔ)。過去幾年的投資業(yè)績已經(jīng)證明,人工智能模型可以在量化投資中獲得優(yōu)異的表現(xiàn)。

量化大廠們的AI角逐在“搶人大戰(zhàn)”中表現(xiàn)得尤為激烈。

界面新聞梳理發(fā)現(xiàn),在招聘網(wǎng)站上,幻方量化、九坤投資、靈均投資、佳期投資等眾多百億量化私募巨頭都已經(jīng)紛紛為AI相關(guān)的工作崗位開出了百萬級(jí)別的年薪。

面對(duì)量化大廠們來勢洶洶入局AI,不少投資者都懷有和李建成一樣的擔(dān)憂,他們普遍認(rèn)為AI早就已經(jīng)戰(zhàn)勝過世界圍棋冠軍,在醫(yī)療、法律、制造業(yè)等領(lǐng)域也在逐步取代人類,因此在炒股方面戰(zhàn)勝人類也是遲早的事情。

不過,在廣州某私募研究總監(jiān)張強(qiáng)看來,盡管人工智能的優(yōu)勢毋庸置疑,量化大廠們也在持續(xù)探索AI,但是AI在投資領(lǐng)域從研究到應(yīng)用存在兩大難以跨越的障礙。

一方面,影響市場表現(xiàn)的因素有很多,并不是所有的因素都是可以被數(shù)據(jù)化的,這也就意味著這部分不可被數(shù)據(jù)化的因素始終無法被機(jī)器所學(xué)習(xí)到,AI投資注定將存在一部分盲區(qū)。

另一方面,AI確實(shí)能比人更快也更全面地掌握影響市場的因素,但實(shí)際上A股的體量足夠大,投資者并不需要全面掌握所有的信息,只要能夠抓住主要矛盾就能捕捉到從中獲利的機(jī)會(huì)。而在抓住主要矛盾的過程中,人往往能夠更加及時(shí)地做出反應(yīng),AI因?yàn)橐冉?jīng)過一定的學(xué)習(xí)積累,所以特別是面對(duì)行情趨勢變化的時(shí)候,反應(yīng)會(huì)相對(duì)滯后。

小私募實(shí)力不夠先“占坑”

由于需要大量的算力和人力作為支撐,與財(cái)大氣粗的量化私募大廠相比,小私募顯然在這場AI爭奪大戰(zhàn)中處于明顯的劣勢。

即便是對(duì)AI炒股非常恐慌的李建成,實(shí)際上也不太把小私募們放在眼里,用他的話來說“這種事情是用錢砸出來的,沒點(diǎn)家底干不成?!?/p>

但是,不少小私募卻依然在積極擁抱AI,這種“野心”首先體現(xiàn)在產(chǎn)品命名上。

數(shù)據(jù)顯示,量化私募基金中名稱含有“智能”二字的產(chǎn)品數(shù)量自2020年到2023年從38只增長到78只。

圖:人工智能私募基金數(shù)量及分布情況

來源:私募排排網(wǎng)、界面新聞?wù)?/em>

其中,大部分以智能命名產(chǎn)品的私募基金,管理規(guī)模均處于0-5億元區(qū)間,最新的數(shù)據(jù)顯示,0-5億規(guī)模私募的人工智能基金數(shù)量占比已經(jīng)超過了75%。

圖:人工智能基金0-5億元規(guī)模占比情況

來源:私募排排網(wǎng)、界面新聞?wù)?/em>

今年6月1日,來自北京的止于至善投資在業(yè)內(nèi)搶先宣布將啟用AI獨(dú)管產(chǎn)品。

止于至善投資表示,擬安排公司4位研究員以及一個(gè)基于人工智能的機(jī)器人(暫定名為賽博坦),獨(dú)立管理5只不同的私募基金。這只即將由AI獨(dú)立管理的產(chǎn)品名為“止于至善1號(hào)”,在由賽博坦(AI)管理的同時(shí),將由止于至善投資總經(jīng)理何理監(jiān)督。

消息一出,立馬在投資圈里引起了軒然大波,其中不乏來自多方面的質(zhì)疑之聲。

第二天止于至善投資就自己“打臉了”,公司于6月2日再度發(fā)布公告稱,經(jīng)過團(tuán)隊(duì)的討論與反思后認(rèn)為,賽博坦(AI)真正的意義與價(jià)值是在于對(duì)現(xiàn)有止于至善價(jià)值投資體系的重塑與融合,而非主要用于交易,因?yàn)閺牡谝恍栽韥砜矗┺男徒灰撞⒉皇莾r(jià)值投資的主要盈利來源,更非團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢所在。

至此,一場AI獨(dú)管產(chǎn)品的鬧劇草草收?qǐng)觯窍嚓P(guān)話題卻依然引人熱議,其中的焦點(diǎn)議題無外乎AI獨(dú)管產(chǎn)品真的靠譜嗎?

對(duì)此,投資者白曉杰持懷疑態(tài)度,近年來他陸續(xù)體驗(yàn)過不少“智能選股”類的功能,比如東方財(cái)富的智能診股、同花順的愛問財(cái)?shù)龋傮w勝率極不穩(wěn)定,“很難想象讓AI來獨(dú)自管理產(chǎn)品,結(jié)果大概率將是災(zāi)難性的”。

徐書楠認(rèn)為,用人工智能獨(dú)立管理基金產(chǎn)品這個(gè)說法不準(zhǔn)確。

“如果說是用研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的人工智能模型來管理資金,那么已經(jīng)有很多機(jī)構(gòu)這樣做了,因?yàn)槿斯ぶ悄苣P捅揪褪且环N特殊的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型沒有本質(zhì)的區(qū)別。”

“如果說指的是由一個(gè)機(jī)器人來取代投資經(jīng)理,那么這屬于對(duì)人工智能模型的誤解。人工智能模型不能取代人,因?yàn)樗械娜斯ぶ悄苣P投际怯扇碎_發(fā)的,所有的改進(jìn)也都是由人做出的。量化投資中最重要的因素永遠(yuǎn)是人,而不是機(jī)器。”

念空科技董事長王嘯更加一針見血的指出,AI獨(dú)管產(chǎn)品是違背私募基金的契約合同的,一般來說,基金產(chǎn)品的第一責(zé)任人是基金經(jīng)理,如果換成是機(jī)器人的話是沒有辦法承擔(dān)責(zé)任的,王嘯甚至幽默地解釋道,“因?yàn)榭傄腥吮冲仯悴荒茏屢粋€(gè)機(jī)器背鍋吧?”

AI炒股的未來在哪里?

AI或許難以獨(dú)管產(chǎn)品,卻也實(shí)實(shí)在在的在私募投資領(lǐng)域扮演著日益重要的角色。

在百億私募玄元投資量化副總監(jiān)胡平看來,人工智能在A股投資中的應(yīng)用非常多樣化。在傳統(tǒng)的主觀投資方法中,人工智能提供了很多便捷的工具快速幫投資經(jīng)理與研究員獲得、處理信息;在量化投資方法中,人工智能的底層技術(shù)可以幫助投研人員從更多維的角度對(duì)市場建模并生成交易信號(hào)。無論是哪一種投資方法論,人工智能技術(shù)都可以提高投研的效率,并提高對(duì)市場認(rèn)知的精度。

據(jù)王嘯介紹,量化的整個(gè)工序分成四五塊,比如在挖掘到一系列因子的特征以后,需要把它擬合成為一個(gè)唯一的預(yù)測值,目前念空科技主要在這個(gè)步驟里面運(yùn)用了人工智能技術(shù)。

鳴石私募的投資策略更偏向于行為金融學(xué),應(yīng)用的依據(jù)主要是基于金融學(xué)邏輯基礎(chǔ)的因子挖掘(可解釋性)從研究方式和方法上更偏學(xué)術(shù)邏輯,AI人工智能主要是充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)大的非線性處理能力,將因子整合成信號(hào)。

百億私募黑翼資產(chǎn)創(chuàng)始合伙人、聯(lián)席CEO鄒倚天則表示,公司的投研體系是智能化、一體化、中心式的,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)、因子團(tuán)隊(duì)、建模團(tuán)隊(duì)、算法團(tuán)隊(duì)、交易團(tuán)隊(duì),各自有明確的分工,可以高效協(xié)作。目前這一套投研體系已經(jīng)較為成熟。在整個(gè)策略研發(fā)過程中,包括數(shù)據(jù)分析、因子挖掘、收益預(yù)測、組合優(yōu)化等環(huán)節(jié)中,都植入了人工智能技術(shù)。

不過,人工智能也存在著顯而意見的缺點(diǎn),張強(qiáng)將其總結(jié)為以下三點(diǎn):

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量:人工智能在炒股中對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高,如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不準(zhǔn)確,就會(huì)導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的不可靠。

2. 不確定性:股市是一個(gè)充滿著不確定性的環(huán)境,包括政策變化、國際關(guān)系、自然災(zāi)害等。這些因素對(duì)人工智能的預(yù)測能力構(gòu)成挑戰(zhàn)。

3. 過擬合問題:人工智能模型在過去的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,并不意味著在未來也能夠持續(xù)良好的表現(xiàn)。如果模型過于擬合歷史數(shù)據(jù),可能導(dǎo)致對(duì)實(shí)際情況的誤判。

界面新聞對(duì)比了自2020年以來量化產(chǎn)品與人工智能產(chǎn)品的收益表現(xiàn)情況,43個(gè)月以來,量化產(chǎn)品的平均收益率為44.45%,而人工智能產(chǎn)品的平均收益率僅為-2.14%,大幅跑輸了同期量化產(chǎn)品的收益表現(xiàn),這也在一定程度上說明,現(xiàn)階段人工智能對(duì)私募產(chǎn)品收益的貢獻(xiàn)并不多。

圖:人工智能產(chǎn)品和量化產(chǎn)品指數(shù)的收益情況

來源:私募排排網(wǎng)、朝陽永續(xù),界面新聞?wù)?/em>

對(duì)比2020年以來上證指數(shù)和人工智能產(chǎn)品數(shù)量的走勢情況,可以發(fā)現(xiàn)不管大盤表現(xiàn)如何,公布凈值的人工智能基金數(shù)量都并不多。一般來說,很多私募選擇不更新凈值情況都是因?yàn)闃I(yè)績表現(xiàn)不樂觀。

談及應(yīng)用今年以來大爆的ChatGPT來進(jìn)行量化研究,念空科技董事長王嘯告訴界面新聞?dòng)浾?,目前最大的問題是,OpenAI方面會(huì)限制流量使用,如果每個(gè)月超過了流量限額以后就沒法用了,而目前的限額遠(yuǎn)不能滿足量化私募的使用需求。

對(duì)于私募投資未來是否會(huì)被AI替代,界面新聞在采訪過程中發(fā)現(xiàn),有不少人像李建成一樣認(rèn)為這只是時(shí)間的問題。

而另一部分則抱有否定的觀點(diǎn),張強(qiáng)和白曉杰斬釘截鐵地認(rèn)為不可能,他們始終堅(jiān)信“人永遠(yuǎn)不可能被自己造出來的機(jī)器打敗?!?/p>

胡平給出的答案也是否定的,其認(rèn)為部分工作會(huì)被替代,尤其是模式固定的重復(fù)性勞動(dòng),如比各種數(shù)據(jù)、信息的獲取與清理,算法交易執(zhí)行等;但對(duì)于需要更多創(chuàng)造性與抽象思維的工作,人工智能還無法取代人類。從本質(zhì)來說,當(dāng)前人工智能的優(yōu)勢還是在于歸納,而人類的優(yōu)勢則在于演繹。

至于未來人工智能在投資領(lǐng)域會(huì)走向何方?

胡平認(rèn)為,專業(yè)投資者們會(huì)不斷將人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的成功方法論引入到投資中進(jìn)行嘗試。市場微觀定價(jià)越來越高效,市場將進(jìn)入弱有效市場。一旦形成了有效市場,當(dāng)前人工智能的作用反而將會(huì)大幅降低。

徐書楠?jiǎng)t進(jìn)一步表示,人工智能模型只是一種特殊的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,它的未來發(fā)展無法最終擺脫統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的范疇,只是模型研究越來越深、越來越廣、越來越精細(xì)。

(文中李建成、白曉杰、張強(qiáng)均為化名)

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今年以來,隨著ChatGPT等人工智能產(chǎn)品的快速迭代,AI炒股再度成為引人矚目的熱門話題。

特別是在知名私募巨頭幻方量化宣布探索通用人工智能(AGI),以及北京私募止于至善投資公告將啟用AI獨(dú)管產(chǎn)品之時(shí),投資圈里掀起了大討論,投資者李建成(化名)感到了前所未有的迷茫,“難道被量化收割了一波還不夠,以后又要被AI收割了嗎?”

充滿噱頭和想象力的AI炒股真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?

量化私募大廠打響AI爭奪戰(zhàn)

今年4月14日,千億量化私募幻方量化發(fā)文稱,將集中資源和力量,全身投入到服務(wù)于全人類共同利益的人工智能之中,成立新的獨(dú)立的研究組織,探索AGI的本質(zhì)。

一時(shí)間有關(guān)AI炒股的消息迅速傳播開來,不少網(wǎng)友們直呼“人工智能薅羊毛?”、“這是說基金經(jīng)理要失業(yè)了?”

不過,很快幻方量化CEO陸政哲站出來回應(yīng)稱,“探索AGI不是用來炒股的,我們做這個(gè)其實(shí)是完全獨(dú)立的大模型研究,和金融沒關(guān)系,長遠(yuǎn)的社會(huì)價(jià)值是我們的關(guān)注點(diǎn)。我們獨(dú)立于投資新成立了一個(gè)團(tuán)隊(duì),相當(dāng)于二次創(chuàng)業(yè),只是之前不在互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè),是個(gè)外來者。我們本身要做有更大價(jià)值的事,要超越投資行業(yè)的事,但被曲解成AI炒股?!?/p>

雖然否認(rèn)了“探索AGI是為了炒股”,但是幻方量化在AI方面卻是布局已久。

公開資料顯示,早在2016年10月,幻方量化的第一個(gè)由深度學(xué)習(xí)算法模型生成的股票倉位就已經(jīng)上線實(shí)盤交易,至2017年底公司幾乎所有的量化策略都已經(jīng)采用AI模型計(jì)算。

2019年12月,幻方AI正式成立,致力于AI的算法與基礎(chǔ)應(yīng)用研究,2020年3月幻方量化總投資近兩億元打造的搭載1100張高端顯卡的「螢火一號(hào)」正式投用,為幻方的AI研究提供算力支持。2021年1月公司投入十億建設(shè)的「螢火二號(hào)」正式交付,2022年「螢火二號(hào)」取得了多800口交換機(jī)互聯(lián)加核心擴(kuò)展子樹的軟硬件架構(gòu)革新,突破了一期的物理限制,算力擴(kuò)容翻倍。

事實(shí)上,不只是幻方量化,界面新聞梳理發(fā)現(xiàn),不少百億量化私募巨頭都在積極布局AI領(lǐng)域。

念空科技在2018年5月開始機(jī)器學(xué)習(xí)策略實(shí)盤運(yùn)作,配備高性能GPU集群的服務(wù)器,使團(tuán)隊(duì)算力得到充分保障。到目前為止,公司深度學(xué)習(xí)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)全面替代傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)套利策略,應(yīng)用于全部股票中性策略產(chǎn)品中。

九坤投資CEO王琛曾公開表示,公司的投研遵循“AI原生”方法,“我們首先定義這套投資策略是一套AI架構(gòu),以AI作為底層功能來推動(dòng)我們整個(gè)研究思路、研究方法、研究邏輯的升級(jí)。我們現(xiàn)在的投研已經(jīng)百分之百由AI來驅(qū)動(dòng),當(dāng)然它深度疊加了我們對(duì)量化投資規(guī)律研究的一些經(jīng)驗(yàn)?!?/p>

鳴石私募也是直接將AI視為與“因子、優(yōu)化、風(fēng)控、交易”并駕齊驅(qū)的一環(huán),共同作為公司策略研發(fā)的五大環(huán)節(jié)之一。

百億私募因諾資產(chǎn)創(chuàng)始人、投資總監(jiān)徐書楠在接受界面記者采訪時(shí)表示,現(xiàn)在大部分的百億私募策略中都包含了人工智能模型。因諾資產(chǎn)于2018年開始在實(shí)盤中使用人工智能模型,如今已經(jīng)全面應(yīng)用于各策略領(lǐng)域。

在徐書楠看來,人工智能非常適合量化投資領(lǐng)域。量化投資主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行投資,而人工智能模型是一種非常有優(yōu)勢的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,特別適合大數(shù)據(jù)、非線性領(lǐng)域,因此,合適的人工智能模型具備在量化投資中有效應(yīng)用的基礎(chǔ)。過去幾年的投資業(yè)績已經(jīng)證明,人工智能模型可以在量化投資中獲得優(yōu)異的表現(xiàn)。

量化大廠們的AI角逐在“搶人大戰(zhàn)”中表現(xiàn)得尤為激烈。

界面新聞梳理發(fā)現(xiàn),在招聘網(wǎng)站上,幻方量化、九坤投資、靈均投資、佳期投資等眾多百億量化私募巨頭都已經(jīng)紛紛為AI相關(guān)的工作崗位開出了百萬級(jí)別的年薪。

面對(duì)量化大廠們來勢洶洶入局AI,不少投資者都懷有和李建成一樣的擔(dān)憂,他們普遍認(rèn)為AI早就已經(jīng)戰(zhàn)勝過世界圍棋冠軍,在醫(yī)療、法律、制造業(yè)等領(lǐng)域也在逐步取代人類,因此在炒股方面戰(zhàn)勝人類也是遲早的事情。

不過,在廣州某私募研究總監(jiān)張強(qiáng)看來,盡管人工智能的優(yōu)勢毋庸置疑,量化大廠們也在持續(xù)探索AI,但是AI在投資領(lǐng)域從研究到應(yīng)用存在兩大難以跨越的障礙。

一方面,影響市場表現(xiàn)的因素有很多,并不是所有的因素都是可以被數(shù)據(jù)化的,這也就意味著這部分不可被數(shù)據(jù)化的因素始終無法被機(jī)器所學(xué)習(xí)到,AI投資注定將存在一部分盲區(qū)。

另一方面,AI確實(shí)能比人更快也更全面地掌握影響市場的因素,但實(shí)際上A股的體量足夠大,投資者并不需要全面掌握所有的信息,只要能夠抓住主要矛盾就能捕捉到從中獲利的機(jī)會(huì)。而在抓住主要矛盾的過程中,人往往能夠更加及時(shí)地做出反應(yīng),AI因?yàn)橐冉?jīng)過一定的學(xué)習(xí)積累,所以特別是面對(duì)行情趨勢變化的時(shí)候,反應(yīng)會(huì)相對(duì)滯后。

小私募實(shí)力不夠先“占坑”

由于需要大量的算力和人力作為支撐,與財(cái)大氣粗的量化私募大廠相比,小私募顯然在這場AI爭奪大戰(zhàn)中處于明顯的劣勢。

即便是對(duì)AI炒股非??只诺睦罱ǔ?,實(shí)際上也不太把小私募們放在眼里,用他的話來說“這種事情是用錢砸出來的,沒點(diǎn)家底干不成。”

但是,不少小私募卻依然在積極擁抱AI,這種“野心”首先體現(xiàn)在產(chǎn)品命名上。

數(shù)據(jù)顯示,量化私募基金中名稱含有“智能”二字的產(chǎn)品數(shù)量自2020年到2023年從38只增長到78只。

圖:人工智能私募基金數(shù)量及分布情況

來源:私募排排網(wǎng)、界面新聞?wù)?/em>

其中,大部分以智能命名產(chǎn)品的私募基金,管理規(guī)模均處于0-5億元區(qū)間,最新的數(shù)據(jù)顯示,0-5億規(guī)模私募的人工智能基金數(shù)量占比已經(jīng)超過了75%。

圖:人工智能基金0-5億元規(guī)模占比情況

來源:私募排排網(wǎng)、界面新聞?wù)?/em>

今年6月1日,來自北京的止于至善投資在業(yè)內(nèi)搶先宣布將啟用AI獨(dú)管產(chǎn)品。

止于至善投資表示,擬安排公司4位研究員以及一個(gè)基于人工智能的機(jī)器人(暫定名為賽博坦),獨(dú)立管理5只不同的私募基金。這只即將由AI獨(dú)立管理的產(chǎn)品名為“止于至善1號(hào)”,在由賽博坦(AI)管理的同時(shí),將由止于至善投資總經(jīng)理何理監(jiān)督。

消息一出,立馬在投資圈里引起了軒然大波,其中不乏來自多方面的質(zhì)疑之聲。

第二天止于至善投資就自己“打臉了”,公司于6月2日再度發(fā)布公告稱,經(jīng)過團(tuán)隊(duì)的討論與反思后認(rèn)為,賽博坦(AI)真正的意義與價(jià)值是在于對(duì)現(xiàn)有止于至善價(jià)值投資體系的重塑與融合,而非主要用于交易,因?yàn)閺牡谝恍栽韥砜?,博弈型交易并不是價(jià)值投資的主要盈利來源,更非團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢所在。

至此,一場AI獨(dú)管產(chǎn)品的鬧劇草草收?qǐng)?,但是相關(guān)話題卻依然引人熱議,其中的焦點(diǎn)議題無外乎AI獨(dú)管產(chǎn)品真的靠譜嗎?

對(duì)此,投資者白曉杰持懷疑態(tài)度,近年來他陸續(xù)體驗(yàn)過不少“智能選股”類的功能,比如東方財(cái)富的智能診股、同花順的愛問財(cái)?shù)?,但總體勝率極不穩(wěn)定,“很難想象讓AI來獨(dú)自管理產(chǎn)品,結(jié)果大概率將是災(zāi)難性的”。

徐書楠認(rèn)為,用人工智能獨(dú)立管理基金產(chǎn)品這個(gè)說法不準(zhǔn)確。

“如果說是用研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的人工智能模型來管理資金,那么已經(jīng)有很多機(jī)構(gòu)這樣做了,因?yàn)槿斯ぶ悄苣P捅揪褪且环N特殊的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,和傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型沒有本質(zhì)的區(qū)別?!?/p>

“如果說指的是由一個(gè)機(jī)器人來取代投資經(jīng)理,那么這屬于對(duì)人工智能模型的誤解。人工智能模型不能取代人,因?yàn)樗械娜斯ぶ悄苣P投际怯扇碎_發(fā)的,所有的改進(jìn)也都是由人做出的。量化投資中最重要的因素永遠(yuǎn)是人,而不是機(jī)器?!?/p>

念空科技董事長王嘯更加一針見血的指出,AI獨(dú)管產(chǎn)品是違背私募基金的契約合同的,一般來說,基金產(chǎn)品的第一責(zé)任人是基金經(jīng)理,如果換成是機(jī)器人的話是沒有辦法承擔(dān)責(zé)任的,王嘯甚至幽默地解釋道,“因?yàn)榭傄腥吮冲?,你不能讓一個(gè)機(jī)器背鍋吧?”

AI炒股的未來在哪里?

AI或許難以獨(dú)管產(chǎn)品,卻也實(shí)實(shí)在在的在私募投資領(lǐng)域扮演著日益重要的角色。

在百億私募玄元投資量化副總監(jiān)胡平看來,人工智能在A股投資中的應(yīng)用非常多樣化。在傳統(tǒng)的主觀投資方法中,人工智能提供了很多便捷的工具快速幫投資經(jīng)理與研究員獲得、處理信息;在量化投資方法中,人工智能的底層技術(shù)可以幫助投研人員從更多維的角度對(duì)市場建模并生成交易信號(hào)。無論是哪一種投資方法論,人工智能技術(shù)都可以提高投研的效率,并提高對(duì)市場認(rèn)知的精度。

據(jù)王嘯介紹,量化的整個(gè)工序分成四五塊,比如在挖掘到一系列因子的特征以后,需要把它擬合成為一個(gè)唯一的預(yù)測值,目前念空科技主要在這個(gè)步驟里面運(yùn)用了人工智能技術(shù)。

鳴石私募的投資策略更偏向于行為金融學(xué),應(yīng)用的依據(jù)主要是基于金融學(xué)邏輯基礎(chǔ)的因子挖掘(可解釋性)從研究方式和方法上更偏學(xué)術(shù)邏輯,AI人工智能主要是充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)大的非線性處理能力,將因子整合成信號(hào)。

百億私募黑翼資產(chǎn)創(chuàng)始合伙人、聯(lián)席CEO鄒倚天則表示,公司的投研體系是智能化、一體化、中心式的,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)、因子團(tuán)隊(duì)、建模團(tuán)隊(duì)、算法團(tuán)隊(duì)、交易團(tuán)隊(duì),各自有明確的分工,可以高效協(xié)作。目前這一套投研體系已經(jīng)較為成熟。在整個(gè)策略研發(fā)過程中,包括數(shù)據(jù)分析、因子挖掘、收益預(yù)測、組合優(yōu)化等環(huán)節(jié)中,都植入了人工智能技術(shù)。

不過,人工智能也存在著顯而意見的缺點(diǎn),張強(qiáng)將其總結(jié)為以下三點(diǎn):

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量:人工智能在炒股中對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高,如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不準(zhǔn)確,就會(huì)導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的不可靠。

2. 不確定性:股市是一個(gè)充滿著不確定性的環(huán)境,包括政策變化、國際關(guān)系、自然災(zāi)害等。這些因素對(duì)人工智能的預(yù)測能力構(gòu)成挑戰(zhàn)。

3. 過擬合問題:人工智能模型在過去的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,并不意味著在未來也能夠持續(xù)良好的表現(xiàn)。如果模型過于擬合歷史數(shù)據(jù),可能導(dǎo)致對(duì)實(shí)際情況的誤判。

界面新聞對(duì)比了自2020年以來量化產(chǎn)品與人工智能產(chǎn)品的收益表現(xiàn)情況,43個(gè)月以來,量化產(chǎn)品的平均收益率為44.45%,而人工智能產(chǎn)品的平均收益率僅為-2.14%,大幅跑輸了同期量化產(chǎn)品的收益表現(xiàn),這也在一定程度上說明,現(xiàn)階段人工智能對(duì)私募產(chǎn)品收益的貢獻(xiàn)并不多。

圖:人工智能產(chǎn)品和量化產(chǎn)品指數(shù)的收益情況

來源:私募排排網(wǎng)、朝陽永續(xù),界面新聞?wù)?/em>

對(duì)比2020年以來上證指數(shù)和人工智能產(chǎn)品數(shù)量的走勢情況,可以發(fā)現(xiàn)不管大盤表現(xiàn)如何,公布凈值的人工智能基金數(shù)量都并不多。一般來說,很多私募選擇不更新凈值情況都是因?yàn)闃I(yè)績表現(xiàn)不樂觀。

談及應(yīng)用今年以來大爆的ChatGPT來進(jìn)行量化研究,念空科技董事長王嘯告訴界面新聞?dòng)浾撸壳白畲蟮膯栴}是,OpenAI方面會(huì)限制流量使用,如果每個(gè)月超過了流量限額以后就沒法用了,而目前的限額遠(yuǎn)不能滿足量化私募的使用需求。

對(duì)于私募投資未來是否會(huì)被AI替代,界面新聞在采訪過程中發(fā)現(xiàn),有不少人像李建成一樣認(rèn)為這只是時(shí)間的問題。

而另一部分則抱有否定的觀點(diǎn),張強(qiáng)和白曉杰斬釘截鐵地認(rèn)為不可能,他們始終堅(jiān)信“人永遠(yuǎn)不可能被自己造出來的機(jī)器打敗?!?/p>

胡平給出的答案也是否定的,其認(rèn)為部分工作會(huì)被替代,尤其是模式固定的重復(fù)性勞動(dòng),如比各種數(shù)據(jù)、信息的獲取與清理,算法交易執(zhí)行等;但對(duì)于需要更多創(chuàng)造性與抽象思維的工作,人工智能還無法取代人類。從本質(zhì)來說,當(dāng)前人工智能的優(yōu)勢還是在于歸納,而人類的優(yōu)勢則在于演繹。

至于未來人工智能在投資領(lǐng)域會(huì)走向何方?

胡平認(rèn)為,專業(yè)投資者們會(huì)不斷將人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的成功方法論引入到投資中進(jìn)行嘗試。市場微觀定價(jià)越來越高效,市場將進(jìn)入弱有效市場。一旦形成了有效市場,當(dāng)前人工智能的作用反而將會(huì)大幅降低。

徐書楠?jiǎng)t進(jìn)一步表示,人工智能模型只是一種特殊的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,它的未來發(fā)展無法最終擺脫統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的范疇,只是模型研究越來越深、越來越廣、越來越精細(xì)。

(文中李建成、白曉杰、張強(qiáng)均為化名)

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