克利夫·阿斯内斯的人工智能双胞胎预示着人类基金经理的终结 - 彭博社

Aaron Brown

AQR的克里夫·阿斯内斯展望投资的未来。

摄影师：乔·布格维茨/彭博社

对冲基金高管克里夫·阿斯内斯表示，人工智能在执行他工作的一部分方面变得“令人烦恼地更好”。他所在的AQR资本管理公司部署的人工智能正在结合投资因素，构建超越市场的投资组合，这曾是阿斯内斯的专长。“人工智能现在正在找我，”他在一次最近的采访中对彭博电视说。

几乎正好七年前，阿斯内斯曾对金融时报表示怀疑，称大数据和机器学习是危险的，因为它们发现了太多虚假的模式，即使是真实的模式也很快在市场中被竞争消灭。然而，像一个优秀的投资组合经理，他还是有所保留地说：“我们在摸索。如果我们的前几次实验取得成果，我们会做更多。如果我们发现我们擅长这个，它将成为AQR更大的一部分。”

彭博社观点勒庞比剑更强大不，消毒牛打嗝不会使你的牛奶变酸或污染你的奶酪与农民作对是一场危险的游戏非洲人要求获得更多的自然资源财富回到2010年，再往前推七年，我记得当时对量化投资中人工智能的早期热情。人工智能算法的突破和计算机处理能力的提升使许多投资经理产生了淘金热的心态，而量化投资者似乎处于第一批挖掘母矿的有利位置，因为他们具备理解和应用人工智能的培训和技能。但最初的结果令人失望——并不是糟糕，只是没有达到技术爱好者和科幻迷所期待的那种改进。

但过去七年——通常以2017年Alphabet Inc.研究人员发布的“注意力是你所需要的一切”为标志——大大改变了局面，完全自动驾驶投资组合的梦想似乎触手可及。

量化投资主要有三个步骤：识别 因子，如价值和动量，以预测未来回报；将这些因子的信号组合成最佳投资组合；以及执行交易以保持实际投资组合尽可能接近最佳投资组合。从2010年到2017年，人工智能在识别因子或组合信号方面表现不佳。它在交易方面有所帮助，但所取得的改进与标准方法相当，并不是质的飞跃。

在过去七年，从2017年到2024年，正如阿斯内斯所说，人工智能终于在因子识别和投资组合构建方面开始见效。但这并不是最大的故事。最令人兴奋的进展在于，人工智能研究人员已经找到了不同类型的人工智能系统如何进行沟通。结合三种不同人工智能系统的协同效应应该远大于每个步骤中的个体优势。

例如，交易AI应该将有关软价格或证券中不稳定交易量的新闻发送回因子识别和投资组合构建AI，而后者又应该相互发送见解以及给交易AI。这是老式对冲基金经理的一个关键优势，他们自己进行研究、投资组合构建和交易。但在今天的大型量化对冲基金中，这些任务由不同的专家完成。

我们还没有完全打破巴别塔的诅咒。尽管不同类型的AI系统可以进行沟通，但这仍然更像是一种洋泾浜的手语，而不是流利而精确的信息交流。

即使是最好的AI系统也无法摆脱偶尔出现的严重错误——这种错误是人类不会犯的——而即使是其中一个错误也可能破坏整个过程的有效性。这就是为什么我们仍然需要人类在将每个AI系统的输出作为输入提供给下游系统之前进行检查（从因子识别到投资组合管理系统）以及为什么上游通信（例如，从交易系统到因子识别系统）受到限制或禁止。

但这些问题现在似乎可以通过一些算法调整和更多的计算能力来解决，这些是日常量化分析师需要处理的问题，而不是需要天才突破的事情。

除了上述三个核心投资过程步骤外，在2010年我们希望有三个间接辅助工具：AI编码、监控和解释。编码是AI在量化金融领域的第一个成功案例；现在不再需要人们进行编码，AI做得更好、更快、更便宜。但我们在监控任务上没有成功——例如，让AI发出某个因子未按预期行为的警报，或某些数据看起来可疑；在解释事件上也没有成功——例如，为什么市场上某种价格关系崩溃。我在这些领域也看到进展，尽管比核心量化投资的进展要慢。

如果这一切都能实现，我们可能会看到我们所知的投资管理业务的终结。相反，每个人都可以拥有一个个人AI，它将个人信息——税务状况、财务目标、收入前景——与卓越的市场知识结合在一起，并且永远不会睡觉或分心。这些AI可以相互交易，无需人类干预。

毫无疑问，现有的投资经理将尝试对专有的AI财务规划和投资机器人收取费用，而金融科技公司将提供自己的版本，声称其技术优于专业的金融知识。我怀疑大多数人会让像Alphabet或Amazon.com Inc.这样的大公司提供高质量的免费版本，以换取这些公司从聚合数百万个个人财务状况和决策中获得的极具价值的信息。对于那些具有一定技术素养和隐私需求的人来说，可能会有一些优秀的开源公共版本。但收取的总费用可能只是今天投资管理费用的一小部分。

我还想补充一点，投资管理业务只是众多行业中的一个，AI将导致提供者的收入大幅减少，而个人消费者则获得巨大的收益。

这不会立即发生，但我认为在五年内，投资管理领域的人工将为AI工作，而不是让AI为他们工作。在十年内，一些早期采用者将开始尝试个人AI财务经理。在二十年内，做出财务决策的人将像航空飞行员关闭GPS和自动驾驶仪，依靠操纵杆和死算飞行。

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