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1、人工智能和巴菲特開戰(zhàn),巴菲特完勝 如今人工智能被人高度的吹捧，認(rèn)為是無所不能，特別是在尋找投資方面能力超出了人類，有人將人工智能和巴菲特進(jìn)行PK，誰會贏呢？巴菲特對此事尚未置評，但我們可以看出AI的局限性開始凸顯出來?！ 」ぶ悄埽ˋI）在尋找投資機(jī)會方面的能力超出了人類，但它也有明顯的局限性。以下為原文內(nèi)容： 大型并購?fù)ǔ２焕谫I方的股東，這是巴菲特多年來在交易中堅持的一個原則。倫敦對沖基金溫頓（Winton）設(shè)計了一個AI來測試這個原則，為此，研究人員收集并分析了美國1960年代以來的近9000宗交易的數(shù)據(jù)。 測試結(jié)果是：巴菲特這個
2、原則站不住腳，大型并購案本身并不會造成價值損失。 巴菲特對此事尚未置評?！ I有多大的潛力？ 溫頓是一個300億美元的對沖基金，它有一個數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊，其主管丹尼爾o米切爾（DanielMitchell）表示：“這個測試防止了我們在虛假信號下進(jìn)行交易，避免了資金損失?！薄 ‰m然在過去幾十年里出現(xiàn)過很多次雷聲大雨點小的情況，但現(xiàn)在，AI它正在一步一步地占領(lǐng)投資界。將AI作為基石戰(zhàn)略或研究工具的公司不僅有TwoSigma和高盛這樣的巨頭，也有SchonfeldStrategicAdvisors這樣的小公司?！ ÷霞瘓F(tuán)首席執(zhí)行官盧克o埃利斯（
3、LukeEllis）認(rèn)為，AI將慢慢占據(jù)投資界。該公司已經(jīng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)在幾個對沖基金上投資了大約130億美元。埃利斯在接受采訪時表示，10年后，AI將涉足該公司的所有活動，不管是執(zhí)行交易，還是幫助挑選證券?！ 叭绻嬎隳芰蛿?shù)據(jù)量以目前的速度持續(xù)增長，那么機(jī)器學(xué)習(xí)可能會在25年內(nèi)涉足99%的投資管理?！卑＠拐f：“它將參與我們生活的方方面面。我不認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)無所不能。但是它可以幫助我們把很多事情做得更好?！薄 I將改變工作的性質(zhì) 全球有30萬人在從事資產(chǎn)管理工作（包括基金經(jīng)理、分析師和后臺工作人員），Opimas咨詢公司對金融公司進(jìn)行調(diào)查
4、后發(fā)現(xiàn)，到2025年，AI將會導(dǎo)致這個數(shù)字減少9萬人?！ 〕寺霞瘓F(tuán)和溫頓這樣的量化先驅(qū)者，其他所有公司幾乎都面臨著困難?！ ≈挥猩贁?shù)科學(xué)家可以設(shè)計出能盈利的策略。投資者很難掌握這種能力，所以一些人保持觀望態(tài)度。而且這種技術(shù)和數(shù)據(jù)的高昂成本也已經(jīng)讓一些公司承受了費用壓力。 但機(jī)器學(xué)習(xí)在尋找投資機(jī)會方面的能力超出了人類水平，讓人無法無視這項技術(shù)。一些企業(yè)現(xiàn)在使用AI梳理社交媒體和智能手機(jī)上的凌亂數(shù)據(jù)，快速（比分析師快）預(yù)測收益和銷售額，從文檔中解讀高管的情緒，以及制定整個策略?！ ⊥呱豲達(dá)哈（VasantDhar）在20年前創(chuàng)立了首批機(jī)器學(xué)
5、習(xí)對沖基金之一，他說：“發(fā)現(xiàn)機(jī)會這樣簡單的事情將更多地由機(jī)器去做。它們可以產(chǎn)生假設(shè)，測試假設(shè)，然后告訴人類：‘這個機(jī)會很有趣，要深入挖掘，’機(jī)器可以增添價值，它改變了人類工作的性質(zhì)。” AI的局限性 雖然AI很強(qiáng)大，但它的局限性也很明顯。AI缺乏想像力，缺乏人類預(yù)見事件的能力（不管是政治事件還是宏觀經(jīng)濟(jì)事件）除非這種事件之前發(fā)生過很多次。比如，對沖基金經(jīng)理約翰o保爾森（JohnPaulson）預(yù)見到次貸危機(jī)即將到來，但人工智能就完全預(yù)見不到，因為它沒有足夠的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，無法形成意見。 瓦森特o達(dá)哈也是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)和商務(wù)學(xué)教授
6、，他說：“機(jī)器難以預(yù)測危機(jī)，因為每個危機(jī)都是獨一無二的。人們擅長解釋危機(jī)之類的事情，有時還可以預(yù)測它，但我們的預(yù)測常常是錯的?？纯催^去幾年人們對利率的預(yù)測就知道了。” 在AI時代，基金經(jīng)理和他們對市場的看法將發(fā)揮主要作用，無論這些看法是對是錯。而基本面分析師面臨的威脅就比較大了?！ ∫恍┙?jīng)驗豐富的、善于利用大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)專家可以從金融公司拿到100萬美元的年薪。而那些研究公司基本面的分析師就拿不到太多錢了，他們可能需要學(xué)習(xí)編程來保住自己的工作?！ ∫粋€案例 下面我們來看看資產(chǎn)管理公司AcadianAssetManagement的案例。該公
7、司位于波士頓，在過去五年里資產(chǎn)規(guī)模飆升了79%，達(dá)到930億美元?！ 〗?jīng)理對經(jīng)濟(jì)趨勢的直覺是該公司多空策略之類的基礎(chǔ)。然后他們部署機(jī)器學(xué)習(xí)來提煉20個最有影響力的因素，其中既包括現(xiàn)金流，也包括欺詐這種不尋常的事件，它們可以推動做出更好的預(yù)測。然后這些因素被注入到一個自動化系統(tǒng)中，在幾個月或者幾個季度內(nèi)對約1萬種不同的股票進(jìn)行持倉?！ cadian量化全球宏觀研究主管瑞安o斯蒂夫（RyanStever）說，公司的經(jīng)理和分析師是多面手：他們對統(tǒng)計學(xué)有很深的理解，而且?guī)缀趺總€人都會寫代碼，并且擁有市場經(jīng)驗?！ cadian正在人工智能和大數(shù)據(jù)上投
8、資，以便更好地預(yù)測一家公司業(yè)績關(guān)鍵指標(biāo)，比如銷售額之類。如果Acadian能在某家公司正式發(fā)布銷售數(shù)據(jù)之前就準(zhǔn)確估算出數(shù)字，這無疑是個很大的優(yōu)勢?！ ?/p>
