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人類交易員別慌 十年內人工智慧難上位



新聞點評:近來Fintech炒得火熱,機器人理財也冒出頭來,如今機器人都可以打敗人類贏得棋賽,那理財呢?

文 / 江金澤 2016年03月26日

Alpha Go在對人類圍棋比賽中取得碾壓式的勝利,將全球人工智慧熱推向高潮,而到了金融交易領域,能進行超高速運算的電腦似乎很快就要把所有交易員徹底送進博物館。

可以舉出很多例子來證明這一點,比如雇用交易員的成本很高,而且人類在工作上經常容易出錯,反應也不如電腦快等等。

不過,在摩根士丹利(Morgan Stanley)董事總經理、技術資訊部上海負責人趙長飛女士看來,有經驗的交易員現在還不必過於擔心自己的飯碗。她認為,未來五到十年裡可能還是人類交易員會“勝出”。

“其實我們有很多的很簡單的交易已經自動化了,”趙長飛本週五(3月25日)在接受華爾街見聞採訪時表示,“但一些複雜的交易還是要基於你對這個市場的直覺,基於對這個市場判斷,目前的技術來講還是只能做一些比較機械的東西。”

事實上,關於電腦程式能否取代人類交易員的爭論已經持續數年,與擊敗卡斯帕羅夫的“深藍”或者擊敗李世乭的Alpha Go類似,可以明確的一點是這些交易型電腦知道怎樣基於一樣資產的歷史走勢預測未來,但它們無法理解這樣資產的價值。例如電腦很難理解一家尚未盈利的公司該如何估值(例如亞馬遜),也無法理解一種新模式的價值幾何(例如Uber)。

“按照目前技術來講把它應用到每天的金融交易上,我認為可能在未來的三到五年可能還做不到。”在摩根士丹利擁有15年IT研發經驗的趙長飛稱,“比如大宗商品交易、石油交易,我認為可能在未來五年之內,或者是十年之內可能還是交易員會勝出。”

此外,以當下火熱的“機器人投顧”概念為例,趙長飛表示,從前的模式就是後臺把資訊輸送給投資顧問,然後投顧再去給客戶提供建議,而如今的機器人投顧直接面對客戶,這些客戶的年齡層往往較新。但在面對機構客戶的時候,人和人之間的聯繫依然非常重要,“機器人投顧的出現會改變交流的方式,但是我覺得不會完全取代這些人。”

不過趙長飛也表示,對於金融科技(fin-tech)現在的發展趨勢,會在未來三到五年內對金融市場整個局面帶來重大衝擊。

“摩根士丹利光上海的資訊技術部門現在就有700多人,目前比較核心的技術是放在上海來做。”趙長飛表示,“公司對Fintech方面十分關注。

“深度學習”駕馭了圍棋,那金融市場呢?

過去幾年裡,人工智慧熱潮快速興起,這歸功於新型機器學習技法——尤其是深度學習 ——使得電腦能夠接近人類層面去感知圖像、文本和音訊。Alpha Go近日以4-1的比分大勝人類圍棋高手李世乭九段,更是掀起了社會的討論熱潮。

那麼現在的問題是,人工智慧是否能同樣感知財務或市場資料,或者可以通過深度學習去掌握一定的規律?

對此,趙長飛表示,人工智慧“可以做到某一個程度”,但是目前還是不認為它可以完全取代人類。“如果你真的看交易,不止基於是資料,有很多的程式在裡面,有很多的大眾心理在裡面。”她稱,三到五年內還不太可能出現聖杯式的人工智慧程式。

但不可否認的是,電腦程式作為輔助人類做出決策時的重要性在不斷提高,在依舊是人類主導的金融交易市場,優秀的輔助程式將為交易帶來巨大優勢。

“現在我們正在做金融環境分析,也是基於資料模型,有很多的變數,資料模型做出來了之後就通過大量的計算。假如石油價格變動了,在變動不大的範圍可能會出一些什麼結果;假如某地方戰爭,該因素放進去之後,就可以算出我們可能會有的商業風險曝露,這個市場價格會怎麼走,這個模擬我們也一直做。對這一套東西我們需要的計算是非常龐大。我們用超算技術得出相關預測,會給交易員們去看,然後交易員再拿了這個去印證自己的直覺。”趙長飛表示。

與電腦程式固有的“克己守紀”印象相反,事實證明一些極端情況下,人類交易員反而會比機器更加理性。比如最近幾年美國股市頻繁出現的“閃崩”,其中起很大助推的便是量化交易程式。這些程式在偵測到快速下跌後,自動跟風賣出,並沒有考慮到市場上其實不存在什麼負面消息,這樣的跟風賣出往往會造成虧損。

所以有分析稱,只要能專注投資長期價值,而不是短期趨勢,例如按照巴菲特的價值投資理論,人類交易員也是可以穩定盈利的。事實上巴菲特不推薦所有人通過預測波動賺錢。

此外,也有分析稱理論上看,如果有一天電腦真正取代了人類,屆時如果各個電腦之間的運算思路或能力相似,那麼可能出現兩種情況,一是無限將市場推向一種單邊走勢,積累大量風險;二是互相深知對方的策略,使得所有策略全部失效,誰都很難從市場中賺到錢。如果發生這些情況仍然需要人類出面來糾正,所以人類交易員仍然有存在價值。

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