投资界的“阿尔法狗”在哪里?

这一周,真正刷爆投资者屏幕的是一台名叫“阿尔法狗”(Alphago)的人工智能程序。在同世界冠军韩国人李世石的围棋人机大战中,“阿尔法狗”连胜三场,已经锁定了五番棋大战的胜局。

“人机大战”的一边倒结局,不但震动了围棋界,也让旁观的资产管理业兴奋冲动。一时间,人工智能程序的投资业绩,何时会战胜基金经理的话题也瞬间成为行业里的热门话题。

那么,投资界的“阿尔法狗”什么时候会诞生呢?我们和业内的量化程序的投资经理们聊了下,得出以下结论。

首先,人工智能完全主宰的程序化投资,目前还不大可能独立操作。换言之,投资界的“阿尔法狗”的真正诞生,可能还需要很长的时间。一些业内人士臆想的,阿尔法狗打败“一哥一姐”的时代还很遥远。

围棋和国际象棋中,人工智能已经证明了其在数据计算和逻辑判断中的巨大潜力,但投资界为何还没有办法达到呢?

一些业内人士认为,其中的重要原因在于通常的资产管理业务所需要容纳计算的信息量和维度,远较棋类运动来得复杂多样。同时,投资界的很多准则和成功逻辑,又是不稳定的,这又增加了一层的复杂性。双重复杂性使得目前来看完全人工智能的投资还很难铺开。

除此以外,不定期出现的黑天鹅事件,通常也会令得整个投资程序的安全运行变得成倍的复杂。而在许多方面,程序化运算还涉及了硬件的稳定性,这个运营风险,也是阿尔法狗实时操纵投资的一个障碍。

换言之,现实生活的复杂性和易变性,是投资界中产生一个聪明的“阿尔法狗”最大的障碍。

结论二,人工智能的一些原理和技术,早已在投资界中得到了成功应用。

虽然完全智能的操作投资的“阿尔法狗”还不够力量。但在许多领域,人工智能或者说程序化交易的能量早已得到了发挥。

比如,在高频交易的套利操作中,事实上已经广泛地应用了程序化的交易手段。由计算机来捕捉那些市场内广泛存在的、偶发的套利机会,并及时下单交易。这样的程序在几十年前,已经在西方发达市场存在了。

另一个人工智能表现出色的领域是量化投资领域。量化投资通常指由程序部分参与的投资行为,而这是和人工主导的主观定性的投资手段相对应。

通常认为,量化投资在投资决策的客观性、纪律性、思维的系统性、覆盖标的广泛性上都具备明显优势。解读起来的意思是,量化投资并不容易受投资情绪的干扰,因此,通常能够更冷静客观地判断形势,同时也能不折不扣地执行交易纪律,这两者对于日常投资而言,都是有很大裨益的。此外,程序计算的速度之快,使得它足以覆盖广泛的投资市场和标的,海量地处理各方面暴露出的投资机会,并且进行投资。这亦使得它在金融品种日益增多的今天优势有所增长。

当然,量化投资的最大的特点,是作为程序本身,目前还难以像人类一样具备自动的“学习”功能。这导致它在策略有效性的判断、优化方面存在明显劣势。另外,它也缺乏人类所具备的模糊的定性处理的能力,对于突发事件的处理,对于重大风险的控制难以同人类思考那样有效。

因此,即便是在量化领域,人脑的参与和决策,仍然是不可缺少的一个重要环节。

鉴于投资本身是博弈的基本认识,从目前看,足够成功的“阿尔法狗”的诞生,还需要很长一个过程。而它的效果能否完全替代一个成熟基金经理也很值得怀疑。但从另一方面看,无论是思维还是计算能力上,人工智能和程序化处理的优点,已经被投资界认识到,在投资界中扮演更重要角色的定位已无可置疑。