眾多大型資產(chǎn)管理公司對(duì)深度學(xué)習(xí)寄予厚望，爭(zhēng)先恐后地試圖將其應(yīng)用于投資運(yùn)作的更多方面。但他們不得不面對(duì)一個(gè)個(gè)難以逾越的障礙，比如感情，人與人之間的信任等。實(shí)際上，確實(shí)有公司嘗試將投資決策完全交給機(jī)器來(lái)完成，一些小的對(duì)沖基金就試著不去干預(yù)機(jī)器下達(dá)的指令。但現(xiàn)階段還沒(méi)有取得任何有價(jià)值的成果。一些早在幾年前就聲稱能夠靠機(jī)器自主學(xué)習(xí)進(jìn)行投資的對(duì)沖基金，如由香港商人李嘉誠(chéng)和印度塔塔集團(tuán)聯(lián)合投資過(guò)億美元的感知科技(Sentient Techlo-gies)，至今并未取得什么進(jìn)展。
據(jù)了解，感知科技公司利用分布式計(jì)算在全球多個(gè)市場(chǎng)部署了許多虛擬交易，被稱為“因子”。這些因子利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯測(cè)試，只有成功盈利的因子才會(huì)同其它因子結(jié)合，來(lái)構(gòu)造可以用于實(shí)戰(zhàn)的交易策略。但仍離不開(kāi)人工干預(yù)，包括設(shè)置交易目標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)水平和交易時(shí)間范圍，以及讓系統(tǒng)運(yùn)行獲得“投資經(jīng)驗(yàn)”。該公司在今年2月宣布深度學(xué)習(xí)取得的投資業(yè)績(jī)打敗了內(nèi)部基準(zhǔn)，但并未公開(kāi)具體數(shù)據(jù)。
深度學(xué)習(xí)的原理也決定了它的投資信號(hào)不會(huì)透明。由于缺乏為人類所熟悉的邏輯推理，機(jī)器做出的指令往往不會(huì)被最終做決定的基金經(jīng)理所完全信任。因此，目前的人工智能投資開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)都避不開(kāi)如何處理好基金經(jīng)理與人工智能的關(guān)系。有量化基金經(jīng)理笑稱，“有多少人工就有多少智能”。
即使谷歌在圍棋領(lǐng)域大放異彩，但不少數(shù)據(jù)專家依然堅(jiān)持認(rèn)為人工智能實(shí)際上并沒(méi)有任何技術(shù)上的突破。這就解釋了為什么資產(chǎn)管理公司應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法已久，但收效甚微。不過(guò)，也有對(duì)沖基金采取了另類做法，如運(yùn)船測(cè)量對(duì)沖基金(Car-goMetrics)在全球船運(yùn)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星圖像的大數(shù)據(jù)中尋找交易機(jī)會(huì)，而公司的投資背景就有在衛(wèi)星地圖上有深厚造詣的谷歌。
對(duì)人工智能趨之若鶩者有之，對(duì)其嗤之以鼻的對(duì)沖基金也大量存在。老牌對(duì)沖巨頭元盛就對(duì)目前人工智能的過(guò)熱勢(shì)頭表示懷疑。公司CEO大衛(wèi)·哈丁表示， AI絕不是什么新鮮玩意。上世紀(jì)九十年代初，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起催生了相當(dāng)多的AI創(chuàng)業(yè)公司，其后，所謂基因算法的興起又掀起AI的一次熱潮，但當(dāng)時(shí)追逐過(guò)這兩股潮流的公司現(xiàn)在都不見(jiàn)了蹤影。
實(shí)際上，這些冷淡的反應(yīng)主要來(lái)自具有量化傳統(tǒng)、交易型主導(dǎo)的對(duì)沖基金，他們認(rèn)為現(xiàn)在的人工智能熱并不是快速致富的捷徑。資產(chǎn)管理公司需要跟上節(jié)奏，但也不要過(guò)于樂(lè)觀。普華永道在一份研究報(bào)告中表示，AI可能會(huì)在研究助理、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面替代人力，但由于隱私、信任、偏見(jiàn)以及監(jiān)管等因素，機(jī)器并不會(huì)完全取代人力。近期最有可能實(shí)現(xiàn)的還是AI輔助投資，基金公司要做的是在人力和AI之間找到平衡。
即便在投資上還缺乏殺手锏，但AI對(duì)資產(chǎn)管理業(yè)的全方位滲透是前所未有的。數(shù)據(jù)連線資產(chǎn)管理公司的全球總監(jiān)蓋里·布拉肯里奇表示，金融行業(yè)目前正處在技術(shù)“軍備競(jìng)賽”的變革點(diǎn)。人工智能勢(shì)必成為投資團(tuán)隊(duì)中的領(lǐng)航員。他認(rèn)為，以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要，在未來(lái)5年內(nèi)，大部分資產(chǎn)管理公司都要或多或少地用到相關(guān)技術(shù)。雖然人為決策對(duì)于風(fēng)控和投資框架設(shè)計(jì)仍很重要，但在策略創(chuàng)新上很大程度會(huì)被機(jī)器自動(dòng)化所取代。
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