人工智能作为投资工具

您是否考虑过多元化投资组合？

当然有

您是否考虑过多样化投资工具？

也许不吧。

这正是财务管理公司开始做的事情。全球金融领域目前正在发生行业范围的变化，而人工智能（AI）处于这些变化的最前沿。

通过利用具有机器学习能力的AI，我们的投资方式正在发生巨大变化。算法正成为处理数十亿美元交易的公司的核心决策者。

而且有效。

是什么导致了AI的兴起？

多年来，程序代码一直是金融交易的工具，因此使用计算机来协助我们进行投资策略肯定不是什么新鲜事物。使AI用于贸易交易的方式与众不同的原因是，当暴露于新数据时，它可以适应。

最近，在投资行业中有与AI合作的推动。这样做的条件现在是最佳的，或者至少比过去更好。

计算机处理能力已取得了巨大飞跃，从而降低了质量处理技术的成本。 AI可以根据需要使用可访问数据的可用性也急剧增加。

此外，存储数据的成本已大大降低1。因此，尽管使用AI进行投资指导和数据分析一直是一个巨大的机会，但直到最近才成为商业模式才具有足够的成本效益。

人工智能可以带来什么？

AI是监视数据的理想工具。无论您是没有时间监视这些数据，还是可能没有考虑对您的股票有影响的数据。 AI看到了大多数人看不到的那些关系。

考虑一下使用AI进行更明智的投资决策。它可以提供有关整个供应链中产品移动的最新信息，天气预报分析和概述搜索引擎主题，然后使用此信息来确定有利可图的投资策略2。

该技术能够分析报告和新闻稿中的词语，这些词语指向股票的上涨或下跌。具有机器学习功能的AI也被用于预测整体市场情绪。所有这些工具的组合使AI可以准确地确定最有效的方式来完成交易。

并不是唯一可以从人工智能中受益的投资公司。任何需要流动性风险管理的业务也将从中受益。训练有素的智能机器可以监控公司财务，以确保您在财务上受到打击时，您将有适当数量的质押品来吸收损失，而不会给股东带来风险3。

对冲基金投资

目前，将近90％的对冲基金交易是由经过技术人员硬编码的计算机进行的4。但是，这些编码计算机不像AI，因为它们无法进行深度学习。像Man AHL这样的公司正在从硬编码编程转向AI。

Man AHL专门从事定量交易，这是对冲基金投资的一个分支，在交易客户资产时依赖于计算机和算法。他们在贸易融资和服务方面拥有最全面的解决方案。尽管这听起来像是营销标语，但他们确实确实在涉足AI领域处于领先地位。

在回顾Man AHL使用的智能机器的案例研究中，发现与手动分配过程相比，它们的AI可以将贸易任务分配给特定算法或用于人类执行，效率更高。它节省了时间和金钱。

通常，这种分配将由人工完成，但是人们很难计算出哪种贸易任务最适合哪种算法或哪种人工专家5。这是由于交易数据中存在的所有噪声。要看到质量信息和噪音之间的区别并不容易，但AI可以做到。

尽管一开始就非常谨慎地使用AI，但到2015年，Man AHL通过AI主导的方法获得了大约一半的利润。尽管AI仅控制了AHL资产的有限子集，但这仍然存在。自那时以来，AHL的基金资产增加了五倍多。您可以说事情已经解决了。

管理全球贸易组合

花旗库务与贸易解决方案已开始使用AI来审查其每年处理的超过900万笔全球交易。传统上，这是一个耗时的过程，本质上是乏味的。进行审查的人员还必须监视贸易交易的合规性；有足够的空间疲劳和犯错。

花旗使用的AI能够研究和比较从先前和当前交易中收集的数据。这有助于向执行贸易交易审查的人员提供上下文和易于理解的数据。在AI的帮助下，以前成为行业标准的手动研究量已大大减少。

人工智能也是教育使用花旗服务的客户的一部分。在为个人投资者提供建议时，花旗推荐引擎可以提供指导并创建定制的研究文件，以为下一步提供参考。发出有关投资人组合中重要发展的通知，以使它们保持循环。

人类和AI组成最佳团队

“这不是人与机器。是人加机器。”-Mike Chen

并不是说AI的整体能力比人类更好，而是我们在不同的任务上表现出色。 AI可以在我们的大脑没有能力的水平上执行多任务；它可以更快地收集数据。

但是，仍然需要数据科学家和工程师来构建AI基础架构。在为AI系统设置参数后，机器即可通过深度学习进行更改。

PanAgora资产管理公司的Mike Chen在去年2月接受CNN采访时澄清说：“这不是人与机器。它是人与机器的结合。”您可以通过AI依靠人类来提供规则并创建它所依赖的数据的方式来看到这一点。目前，它是与人类投资知识一起使用的补充工具。

与AI合作

人工智能可以节省时间。可以省钱。而且在没有的情况下，您可能不应该使用AI。不过，您不太可能会遇到这种情况，因为贸易中的AI的未来看起来远比前途光明。

深度学习是AI脱颖而出的原因。这种学习能力意味着一台智能机器可以通过调查新兴机会或迫在眉睫的威胁的前进之路来管理作为投资者的风险，从而使您快速做出反应。

或者更好的是，当您花时间做其他高要求的任务时，智能机器可以为您做出响应。

公司和个人都必须问自己，最有效的是什么：算法还是人？在大多数情况下，这是两者的结合。

参考文献

• Satariano，A.和Kumar，N.（2017年9月26日）。大量对冲基金押注于AI。取自：https://www.bloomberg.com/news/features/2017-09-27/the-massive-hedge-fund-betting-on-ai
• Dannemiller，D.和Halpin，L.（2019年）。人工智能。投资管理公司的下一个领域。取自：https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Financial-Services/fsi-artificial-intelligence-investment-mgmt.pdf
• 美联储网站的编辑。 （2017年10月23日）。流动性风险管理。美国联邦储备。取自：https://www.federalreserve.gov/supervisionreg/topics/liquidity_risk.htm
• Chang M.（2018年10月4日）。人工智能如何交易员将主导对冲基金行业 [https://youtu.be/lzaBbQKUtAA]。取自：https://www.youtube.com/watch?v=lzaBbQKUtAA
• 曹力（2019）。 AI投资管理的先驱。 CFA研究所。取自：https://www.cfainstitute.org/-/media/documents/survey/AI-Pioneers-in-Investment-Management.ashx