2017年12月，彭博社發(fā)文稱，人工智能將占領(lǐng)華爾街99%的投資機(jī)構(gòu)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)憑借其在通過數(shù)據(jù)生成洞見方面的非凡能力，有望參與99%的投資活動(dòng)，華爾街的首席執(zhí)行官們表示。這是人工智能（AI）與沃倫·巴菲特（Warren Buffett）之間的對(duì)決。

元盛資產(chǎn)管理（Winton）是一家位于英國(guó)倫敦的對(duì)沖基金公司，該公司使用人工智能來檢驗(yàn)沃倫·巴菲特的古老交易原則：大型收購(gòu)?fù)ǔ?huì)損害買方股東的利益。研究人員收集并分析了近9,000筆在美國(guó)發(fā)生的交易的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可回溯至20世紀(jì)60年代。

那么結(jié)果如何呢？元盛表示巴菲特的論點(diǎn)站不住腳，大型收購(gòu)并不一定會(huì)摧毀價(jià)值?！八煞乐刮覀兏鶕?jù)錯(cuò)誤信號(hào)交易，從而避免因此可能導(dǎo)致的金錢損失，”在這家管理規(guī)模達(dá)300億美元的對(duì)沖基金公司領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的丹尼爾·米切爾（Daniel Mitchell）說道。巴菲特并未回應(yīng)發(fā)送給助理的評(píng)論請(qǐng)求。

人工智能在經(jīng)歷過去數(shù)十年的虛假繁榮后，逐漸在投資領(lǐng)域的未來占據(jù)了一席之地。Two Sigma和高盛（Goldman Sachs Group Inc.）等資產(chǎn)管理巨頭及Schonfeld Strategic Advisors等小型資產(chǎn)管理公司采用人工智能作為戰(zhàn)略基石或研究工具。

從這一點(diǎn)來看，人工智能可以走多遠(yuǎn)呢？

英仕曼集團(tuán)（Man Group Plc）首席執(zhí)行官盧克·埃利斯（Luke Ellis）認(rèn)為緩慢的接替過程正在到來。這家管理規(guī)模達(dá)1035億美元的英國(guó)倫敦基金公司已經(jīng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將大約130億美元投資于多個(gè)對(duì)沖基金。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)會(huì)在十年內(nèi)滲透到英仕曼業(yè)務(wù)活動(dòng)的方方面面，從執(zhí)行交易到幫助公司的全權(quán)/單位信托部門挑選證券，埃利斯在一次訪談中說道。

“如果計(jì)算能力和數(shù)據(jù)生成以目前的速率保持增長(zhǎng)，那么機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將在25年內(nèi)參與到99%的投資管理活動(dòng)中去，”埃利斯說道，“它會(huì)在我們的生活中無處不在。我不認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是我們所有事業(yè)的答案。它只是能夠讓我們更好地完成我們?cè)谧龅脑S多事情而已?！?/p>

人員“傷亡”可能會(huì)十分慘重：咨詢機(jī)構(gòu)Opimas在一項(xiàng)針對(duì)金融公司的調(diào)查中估計(jì)，到2025年，世界范圍內(nèi)資產(chǎn)管理領(lǐng)域的300,000萬個(gè)工作崗位中的90,000個(gè)工作崗位會(huì)因人工智能而消失，其中包括基金經(jīng)理、分析師和后勤辦公室員工。英仕曼集團(tuán)和元盛等量化基金先鋒已經(jīng)在其人工智能變革中領(lǐng)先一步。幾乎其他所有公司都需要克服令人生畏的阻礙。

人工智能最近的壯舉都是經(jīng)過數(shù)十年的醞釀而成就的：打敗圍棋冠軍、為無人駕駛汽車導(dǎo)航以及為投資者賺錢。

表 人工智能發(fā)展時(shí)間線

1950年：艾倫·圖靈（Alan Turing）開發(fā)出用于識(shí)別機(jī)器智能的圖靈測(cè)試

1956年：約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達(dá)特矛斯會(huì)議上提出“人工智能”這一概念

1957年：發(fā)明感知器（Perceptron）算法，該算法經(jīng)過訓(xùn)練可用于分類圖像

1964年：計(jì)算機(jī)的自然語言理解程度足以解答代數(shù)應(yīng)用題

1968年：斯坦利·庫(kù)布里克（Stanley Kubrick）在其科幻小說《2001：太空漫游》（2001: A Space Odyssey）中塑造了智能計(jì)算機(jī)哈爾（HAL 9000）這個(gè)角色

1979年：自動(dòng)駕駛汽車斯坦福推車（Stanford Cart）能夠在滿是障礙物的房間中繞開所有障礙物前行

1982年：詹姆斯·西蒙斯（James Simons）創(chuàng)辦量化投資公司文藝復(fù)興科技（Renaissance Technologies）

1988年：戴維·肖（David Shaw）創(chuàng)辦D.E. Shaw公司，這家公司是對(duì)沖基金公司中的人工智能早期采用者

20世紀(jì)90年代：機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域在人工智能方面取得進(jìn)步、基于案例的推理、數(shù)據(jù)挖掘、虛擬現(xiàn)實(shí)

20世紀(jì)90年代：網(wǎng)絡(luò)爬蟲、其他基于人工智能的信息程序成為互聯(lián)網(wǎng)支柱

1997年：IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)（Deep Blue）打敗國(guó)際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）

1999年：索尼推出電子寵物狗AIBO，它能夠理解100種語音命令、學(xué)習(xí)及成長(zhǎng)

2005年：塞巴斯蒂安·史朗（Sebastian Thrun）率領(lǐng)的斯坦福團(tuán)隊(duì)贏得美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）的132英里無人駕駛汽車競(jìng)賽

2011年：IBM能夠回答問題的人工智能系統(tǒng)沃森（Watson）在綜藝節(jié)目《危機(jī)邊緣》（Jeopardy）的測(cè)驗(yàn)中勝出

2012年：谷歌的自動(dòng)駕駛汽車在美國(guó)內(nèi)華達(dá)州獲得許可

2014年：英仕曼集團(tuán)開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來管理客戶資產(chǎn)

2016年：Alphabet旗下公司DeepMind推出的阿爾法圍棋（AlphaGo）計(jì)算機(jī)程序打敗圍棋世界冠軍

2017年：AlphaGo Zero與自我對(duì)戰(zhàn)，以100:0的成績(jī)打敗AlphaGo

2017年：Facebook完全轉(zhuǎn)為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每天的翻譯量達(dá)到45億次

2017年：由IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森提供支持的首個(gè)人工智能ETF股票基金開始交易

2017年：部署機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的美國(guó)對(duì)沖基金公司Two Sigma的資產(chǎn)管理規(guī)模超過500億美元

根據(jù)英仕曼集團(tuán)的預(yù)測(cè)，到21世紀(jì)40年代，人工智能可能會(huì)參與99%的投資管理活動(dòng)。

因?yàn)轷r有能夠制定可獲利策略的科學(xué)家，導(dǎo)致部分投資者選擇不參與其中。技術(shù)和數(shù)據(jù)的高額成本也對(duì)已經(jīng)因資金流向被動(dòng)型基金而壓力倍增的公司造成了沉重負(fù)擔(dān)。但機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)人力所及范圍以外投資機(jī)遇方面的非凡能力賦予了這項(xiàng)技術(shù)令人無法忽略的誘惑力?，F(xiàn)在，各家公司都在使用人工智能技術(shù)來準(zhǔn)備大量社交媒體和智能手機(jī)數(shù)據(jù)、比分析師更快地預(yù)測(cè)公司收益和銷售額、通過文檔解讀高管情緒以及制定完整策略。

Vasant Dhar于20年前在美國(guó)理財(cái)公司SCT Capital Management成立了Adaptive Quant Trading計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃是首批使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的對(duì)沖基金之一，管理規(guī)模達(dá)3.5億美元。他說道：“機(jī)器將會(huì)完成更多發(fā)現(xiàn)投資機(jī)遇這類苦差事。它們可以生成假設(shè)，然后進(jìn)行測(cè)試，最后告訴人類，‘這很有趣，值得深入挖掘?！S著機(jī)器帶來更多價(jià)值，它會(huì)改變?nèi)祟惞ぷ鞯男再|(zhì)?！?/p>

由于貝萊德公司（BlackRock Inc.）和領(lǐng)航投資集團(tuán)（Vanguard Group）一路吞噬各種資金并且其管理規(guī)?？赡苓_(dá)到20萬億美元，人工智能策略還需要全力應(yīng)對(duì)此類被動(dòng)型投資公司發(fā)起的攻勢(shì)。指數(shù)基金和Smart Beta基金的套利能力可能會(huì)讓人工智能在挑選價(jià)值型股票或成長(zhǎng)型股票方面的優(yōu)勢(shì)無法顯現(xiàn)。但機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)表明，在未被發(fā)現(xiàn)的市場(chǎng)中，其表現(xiàn)優(yōu)于被動(dòng)型波動(dòng)和利用模式，可以稱得上是Smart Beta高級(jí)版本。

投資者們受夠了全權(quán)信托公司數(shù)年來乏善可陳的表現(xiàn)，因而對(duì)此十分買賬。量化基金（其中許多基金使用人工智能技術(shù)）的管理規(guī)模自2010年以來飆升了86%，達(dá)到9,400億美元。美國(guó)對(duì)沖基金研究公司Hedge Fund Research表示，基本面對(duì)沖基金在2016年遭遇了830億美元的資金外流，而量化基金則吸入了130億美元資金。這一趨勢(shì)一直持續(xù)到2017年9月。

盡管人工智能在數(shù)據(jù)方面擁有非凡的能力，但其局限性也十分明顯。人工智能缺乏想象力，或者說缺乏人類在面臨事件沒有按之前許多次那樣發(fā)生的情況下預(yù)計(jì)事件的能力（從政治方面到宏觀經(jīng)濟(jì)方面）。如果說對(duì)沖基金經(jīng)理約翰·保爾森（John Paulson）能夠預(yù)見次貸危機(jī)即將到來，人工智能則會(huì)對(duì)此毫無頭緒，因?yàn)樗鼪]有足夠的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行對(duì)比并形成看法。

“機(jī)器沒有預(yù)測(cè)危機(jī)的依據(jù)，因?yàn)槊總€(gè)危機(jī)都是獨(dú)一無二的，”同時(shí)身為紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)分析專業(yè)教授的Dhar表示?！叭祟惿瞄L(zhǎng)對(duì)危機(jī)等事件進(jìn)行推理，并且有時(shí)能夠預(yù)測(cè)危機(jī)，但我們經(jīng)常會(huì)出錯(cuò)?？纯催^去幾年關(guān)于利率的預(yù)測(cè)就知道了。”不管是對(duì)是錯(cuò)，基金經(jīng)理及其市場(chǎng)觀點(diǎn)都將在人工智能時(shí)代發(fā)揮重要作用?；久娣治鰩焺t會(huì)面臨更大的威脅。

公司有時(shí)每年會(huì)向能夠利用大數(shù)據(jù)且經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)專家支付近100萬美元的薪酬。這就讓留給研究公司基本面的分析師的資金大幅減少。他們可能需要學(xué)習(xí)編碼才能保住自己的崗位。

“隨著主動(dòng)型基金管理公司因收入下降而被迫在工程師身上花費(fèi)更多金錢，這些公司還會(huì)被迫縮減人類基金分析師方面的支出來保護(hù)利潤(rùn)，”Martin Taylor說道。他在2016年面對(duì)來自量化基金的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)關(guān)閉了自己的全權(quán)對(duì)沖基金Nevsky Capital?！斑@對(duì)于人類而言非常糟糕?！?/p>

美國(guó)量化基金公司Acadian Asset Management的資產(chǎn)在過去五年內(nèi)飆升了79%，達(dá)到930億美元。這家公司提供了角色在未來會(huì)如何變化的線索。

基金經(jīng)理對(duì)于經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的直覺是Acadian的中短期策略和其他策略的基礎(chǔ)。數(shù)量分析專家隨后會(huì)部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法來調(diào)整和改進(jìn)20個(gè)最具影響力的因素，這些因素能夠推動(dòng)就這些經(jīng)濟(jì)主題做出更好的預(yù)測(cè)，其中包括現(xiàn)金流以及欺詐等特別事件。這些因素隨后會(huì)被插入在數(shù)月或數(shù)個(gè)季度內(nèi)持有10,000個(gè)不同股票的頭寸的自動(dòng)化系統(tǒng)中。

Acadian的基金經(jīng)理和分析師都是知識(shí)廣博的人士：他們?nèi)紝?duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)擁有全面了解，并且?guī)缀趺總€(gè)人都會(huì)編寫代碼并擁有市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，量化基金全球宏觀研究總監(jiān)Ryan Stever表示說道。

這家總部位于美國(guó)波斯頓的公司正在對(duì)人工智能和大數(shù)據(jù)進(jìn)行投資，以期更好地預(yù)測(cè)對(duì)于公司績(jī)效而言十分關(guān)鍵的指標(biāo)，例如銷售額。如果Acadian能夠在銷售數(shù)據(jù)公開發(fā)布前就押對(duì)寶，那么這家公司必將獲得優(yōu)勢(shì)。“你可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來更早、更快且更準(zhǔn)確地獲得指標(biāo)，”股票選擇研究總監(jiān)Wes Chan表示?！叭绻軌蜃嘈?，那么意義十分巨大?！?/p>

一些公司甚至擁有更大的野心，那就是掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)。這項(xiàng)更加智能的人工智能技術(shù)為谷歌的搜索服務(wù)和特斯拉的自動(dòng)駕駛汽車提供支持。深度學(xué)習(xí)機(jī)器可自由模仿大腦中多層神經(jīng)元的活動(dòng)，所需的人類指令較少。它們不需要被告知應(yīng)該去發(fā)現(xiàn)什么就能做出決策。

“你會(huì)發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將成為對(duì)所有交易類型而言更好的預(yù)測(cè)者和更好的工具，”幫助奠定現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)基礎(chǔ)并同時(shí)身為對(duì)沖基金顧問的于爾根·施密德胡伯（Juergen Schmidhuber）說道?！霸S多交易將通過自主學(xué)習(xí)算法執(zhí)行，另外還會(huì)有少量擁有較高權(quán)限的人員偶爾加入人類決策。這會(huì)是近未來出現(xiàn)的場(chǎng)景?！?/p>

人工智能的未來最終將取決于其賺錢的能力。目前的全自動(dòng)化人工智能策略組擁有表現(xiàn)一般的開端。它們比范圍更廣泛的對(duì)沖基金行業(yè)擁有更優(yōu)秀的表現(xiàn)，但卻無法勝過股票市場(chǎng)。一項(xiàng)Eureka對(duì)沖指數(shù)表明，截至2016年，13個(gè)使用人工智能的基金在六年間實(shí)現(xiàn)了10.6%年均增長(zhǎng)，并在2017年10月增長(zhǎng)了8.5%。

這對(duì)于守舊派選股人而言同樣適用，只要他們能夠讓投資者的資產(chǎn)增值，他們就不會(huì)丟掉自己的工作。人工智能可能動(dòng)搖了巴菲特的其中一個(gè)支柱。但伯克希爾公司在2011年到2016年間的年均投資回報(bào)率達(dá)到12.5%，這就表明機(jī)器尚未擊敗這位傳奇的投資大師。