沃顿商学院"共谋"论文不过是市场运作的常态——彭博社
Aaron Brown
人工智能将提升交易员一贯的工作方式。
摄影师:Angela Weiss/AFP via Getty Images
研究人员Winston Wei Dou、Itay Goldstein和Yan Ji在44页充满术语的《AI驱动的交易、算法共谋与价格效率》一文中,竟使用了322次"共谋"一词的变体。“共谋"意味着秘密协议,带有不当行为的含义。但作者们却在论文开篇的摘要中明确否认存在任何"协议、沟通或意图”。
没有协议何来秘密协议?没有意图何来不当行为?
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- 核潜艇调动不宜在社交媒体上公布 这些来自沃顿商学院和香港科技大学的作者始终未给出实证案例,仅通过晦涩的抽象公式穿插骇人词汇,暗示他们发现了AI以高技术手段掠夺普通投资者、破坏金融市场效率的途径。实际上,他们讨论的现象广为人知、古已有之且基本无害。
为了使作者的抽象概念具体化,让我们以流行的并购套利交易为例。A公司股价为每股80美元,提出以1股A公司股票换取2股B公司股票,而B公司在宣布前的股价为每股30美元。并购套利者迅速买入B公司股票并做空A公司股票。B公司股价迅速上涨,但不会完全达到每股40美元,可能只涨到38美元。套利者以76美元买入两股B公司股票,以80美元做空一股A公司股票,净赚4美元,并在并购完成后将B公司股票转换为A公司股票,从而平仓。
这4美元的利润并非无风险。并购可能会失败。此外,资本成本——包括通常高昂的做空A公司股票的借贷费用——相当可观。公司需要投入资源阅读文件并评估风险,同时必须保持流动性资本。并购套利可以是一门不错的生意,但并非轻松赚钱。大多数金融机构乐于支付并购套利的利润,以便从B公司脱身,避免交易失败的风险,并更好地匹配其基准。
如果存在作者所称的“非共谋纳什均衡”(大多数人称之为“竞争”)在并购套利基金之间,B公司股价几乎会立即跃升至每股38美元的均衡价格。但如果存在作者和其他人所说的并购套利投资者的“完美卡特尔”,他们的交易速度会更慢。毕竟,无需着急,通过缓慢交易,他们可以以30至38美元之间的价格买入部分B公司股票。
真相介于两者之间。并购套利基金了解到,交易过快可能引发连锁反应,导致价格立即升至38美元。通过更谨慎的交易,基金可能最终以平均每股36美元的价格买入100万股,获得400万美元的利润,而不是以平均38美元的价格买入150万股,获得300万美元的利润。这里没有共谋,没有秘密协议。只是各家基金观察其交易对市场的影响,并优化持仓。
这是作者描述的两种机制之一。当市场价格主要由并购套利交易者驱动时,该机制就会发挥作用。要理解他们讨论的第二种机制,让我们考虑A和B价格出现与并购套利活动无关的大幅波动的情况。此时,基金将不会注意到其交易造成的夸大价格影响。相反,他们可能会发现激进交易会导致在最终失败的并购中建立大量头寸,因为非并购套利交易传递了重要信息。在这种情况下,所有并购套利基金都会减少激进交易,因为他们认识到激进交易导致的亏损头寸多于盈利头寸。
这些都与人工智能无关。并购套利的例子在某种意义上是误导性的,因为它过于简单,人类交易员早已认识到这些现象并做出了调整。一个规模相对较小的主要交易者群体每年会多次进行几乎相同的交易。当然,在真实市场中,情况比作者的模型更为复杂,但由于密切关注价格影响和逆向选择而调整交易激进程度,是早已确立的基本交易原则。
人工智能似乎有可能将这些原则扩展到更复杂的情况中,即大量交易者每天数百次执行不同策略。人类,甚至是运行传统计算机算法的人类,都无法检测到必要的价格信号或注意到逆向选择,但人工智能可能会。作者进行的模拟中,人工智能确实表现出了这种行为,但这些模拟足够简单,人类交易员很可能也会做出同样的反应。有待观察的是,在真实市场中,人工智能是否能比人类发现更多机会。
下一个问题是,交易策略趋于保守对长期投资者或市场效率是否不利。
确实,审慎考量价格影响和逆向选择会提高套利者的利润——这些利润实则是其他投资者的损失。论文作者注意到这点并视其为弊端。但这种观点过于狭隘。为市场提供信息并修正价格偏差的群体获得更高收益,将吸引更多资本投入这些领域,可能抵消甚至超额抵消初始的利润增长。此外,更多资源用于信息分析和价格发现将提升市场效率。长期投资者或许更应允许信息交易者和套利者获取更高利润,以换取更有效的市场价格。
当然,长期投资者也可能宁愿接受价格效率稍低但短期交易者利润更少的市场。持此观点者倾向于支持每日一次集中竞价或征收交易税等限制措施。这是长期存在的争论,而人工智能或许会稍许改变这种平衡。
但人工智能的主要影响在于以更低成本实现这一切。随着AI降低信息获取和套利交易成本,长期投资者将以更少代价获得更高市场效率。即便AI在调节交易激进程度以提升利润方面比人类更胜一筹,这一结论依然成立。
毫无疑问,AI正在改变金融市场。我们尚无法断言这种改变是好是坏。但本文并未指出新的风险,只是表明AI能够执行人类交易者一贯所为,且最终可能做得更好。更多彭博观点专栏:
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