超越人類只是時(shí)間的問題?
從目前各家金融機(jī)構(gòu)對(duì)于“AI+金融投資”的探索來看，主要以基金作為先行試驗(yàn)品?；鹬猿蔀槭走x的原因，主要是由于市場可供選擇的基金種類較多，交易數(shù)據(jù)量大而規(guī)范，有利于建立模型。同時(shí)，基金被投資人接受的程度高。
那么，具體來說，AI將如何改變基金投資行業(yè)?
首先，量價(jià)數(shù)據(jù)是股票投資里面非常重要的信息源之一，通常，投資經(jīng)理會(huì)根據(jù)量價(jià)數(shù)據(jù)的時(shí)序序列來尋找時(shí)空模式以此來預(yù)估股票的漲跌，何時(shí)買入、賣出股票，這種經(jīng)驗(yàn)的抽取，一定會(huì)受到個(gè)人因素的限制。而人工智能技術(shù)，依托大數(shù)據(jù)去尋找更加客觀，更加有效的時(shí)空模式。
其次，文本數(shù)據(jù)也是非常重要的一個(gè)數(shù)據(jù)源，“AI可以通過對(duì)文本數(shù)據(jù)的分類，語義分析，主題分析和情感分析，來預(yù)測市場對(duì)于一個(gè)行業(yè)或一個(gè)公司的預(yù)期，甚至可以去預(yù)測股票走勢(shì)的拐點(diǎn)。人類投資經(jīng)理會(huì)根據(jù)他所熟悉的，與此相關(guān)的若干文本數(shù)據(jù)源，依據(jù)理性作出判斷。但AI會(huì)利用互聯(lián)網(wǎng)上海量的文本數(shù)據(jù)，把事情做得更加全面，更加客觀。”劉鐵巖說。
除了量價(jià)數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)外，在投資的時(shí)候也時(shí)常會(huì)利用一些外部信息，比如說政治事件、金融事件、經(jīng)濟(jì)事件抑或應(yīng)鏈的上下游關(guān)系，利用投資人和公司之間的這種關(guān)系來進(jìn)行推理，這就需要AI去構(gòu)建一個(gè)可靠的、信息豐富的金融知識(shí)圖譜，對(duì)巨大體量的知識(shí)圖譜進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析推理，使高階因果關(guān)系進(jìn)行改變。
當(dāng)然，AI能夠達(dá)到這樣的高度，還需要大量模擬學(xué)習(xí)優(yōu)秀投資經(jīng)理的思維邏輯、行為能力等， “未來，人工智能是否可能同人合作、競爭或是博弈、學(xué)習(xí)來改變投資呢?，我認(rèn)為，基金經(jīng)理未來很可能會(huì)成為AI機(jī)器人的投資陪練，甚至有一天，AI可能會(huì)進(jìn)入它們自己的博弈，創(chuàng)建他們自己的策略，這一點(diǎn)不是不可能，但是我們?cè)谙?，這一時(shí)點(diǎn)什么時(shí)候可以到來。”陽琨說。
事實(shí)上，人的行為是最難捉摸的，變化只在轉(zhuǎn)瞬之間，金融市場則是諸多人類行為的結(jié)合體，對(duì)于AI來說，挑戰(zhàn)始終存在，比如金融市場環(huán)境開放，存在信息缺失、隱藏等問題，給建模造成困難;市場規(guī)律動(dòng)態(tài)變化，非平穩(wěn)，對(duì)人工智能模型的預(yù)測能力提出挑戰(zhàn);金融市場存在多方復(fù)雜博弈，且規(guī)模較大，增加建模和分析的難度;黑天鵝等重要事件的小概率本質(zhì)，不易用大數(shù)據(jù)、大樣本方法預(yù)測;高頻交易數(shù)據(jù)量大，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，對(duì)人工智能計(jì)算平臺(tái)提出額外需求。
盡管根據(jù)奇點(diǎn)理論，人工智能的智力水平總有一天會(huì)接近甚至超越人類，但就當(dāng)下來看，它依舊是人類的一個(gè)工具。“我們希望利用機(jī)器對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理能力以及深度學(xué)習(xí)能力，去對(duì)歷史上各種經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，市場數(shù)據(jù)甚至政策文本數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)盤，幫助我們?nèi)w納、總結(jié)市場當(dāng)中特有的運(yùn)行的機(jī)制和幾率，給我們的投資提供更多客觀的數(shù)據(jù)，幫我們的投資者做出決策提供更多的依據(jù)。”華夏基金資產(chǎn)配置部總經(jīng)理孫彬說。
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