使用人工智能生成 Alpha
已發表: 2017-03-17關於積極的投資者是否有可能跑贏市場，存在很多爭議。
有效市場假說的支持者認為，被動指數基金是最好的選擇，而試圖挑選股票是一場注定要失敗的杯子遊戲。
雖然我同意不可能對市場進行計時，但我相信通過明智地選股，您的回報會比指數基金的回報更好。 這就是為什麼這麼多投資者繼續向主動型基金經理支付管理費的原因。
然而，這些管理者越來越難以證明他們能夠戰勝市場。 由於智能投顧的出現，很多人認為基金經理過去憑藉其專業知識、經驗和直覺所擁有的優勢已經消失。
普遍的看法是，基金經理不再可能繼續採用他們老式的主動投資方式，這就是為什麼現在有如此多的資金轉向收費非常低的被動指數基金。
然而，我認為聰明的投資者仍有一席之地，與其認為算法和人類直覺具有競爭力，我們需要將它們視為互補。 它們中的每一個都有自己的位置，因為它們都有自己的優勢和局限性。 畢竟，智能投資需要數據處理和邏輯分析，我們知道這是機器非常擅長的。 幸運的是，沒有必要採取非此即彼的方法——我們可以結合兩全其美，通過使用人工智能幫助人類做出更好的決策。
我們都知道，有些基金經理遵循特定的理念，一直跑贏大市。 他們似乎隨著經驗而變得更好，他們相信這是因為他們的直覺隨著時間的推移而提高，因為他們能夠識別出其他人無法理解的模式。 但是，他們無法解釋他們的決策過程。
這意味著這些知識仍被鎖在他們的腦海中並與他們一起消亡。 我們如何從他們認為的第六感中學習？ 是什麼讓他們變得更好？ 與市場上的其他人相比，他們如何以及為什麼做出更好的決策？ 我們如何捕捉他們的見解並利用它們來提高我們自己的回報？
問題是他們很難描述他們的思維過程。 它們提供了一般指導方針，但這些僅用作指南針，而不是地圖。 他們有很多隱性知識，但無法清楚地表達這一點。 他們將自己的成功歸功於神秘的無形資產，例如“第六感”。 這對於想要更好地了解他們的魔法醬是什麼的普通投資者來說幾乎沒有幫助。
人工智能和人類智能一起工作
我相信可以將他們的領域專業知識編碼成算法，這可以用作篩選他們應該關注的潛在股票領域的篩選器。 這已經在其他領域（例如醫藥）做到了，而且沒有理由不能在投資中做到這一點。 雖然投資者一直在使用清單，但這將是一個動態過濾器，它會隨著時間的推移而不斷學習，因此隨著獲得更多反饋，它會變得越來越智能。
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計算變得更便宜、更容易獲得； 算法變得更強大，數據更容易獲得。
人工智能可以找到人類永遠看不到的模式，這可以提供寶貴的優勢。 當然，這並不是萬無一失的，因為它只是將概率分配給結果。 然而，由於可用數據量猛增，機器學習可以隨著它的發展更快地改善其結果。
該算法將幫助投資者確保他們不會忽視符合其預定義標準的公司。 危險在於他們會錯過這些機會，因為自動化系統在進行這種篩選方面效率更高。 他們可以篩選更多的變量，並可以根據投資者根據他們的個人投資模型分配的權重對這些變量進行排名。 結果可以顯示在儀表板上，投資者可以進一步向下鑽取，因此系統可以解釋其選擇的理由。
算法需要攝取哪些數據才能提出建議？ 我們仍然不知道哪些數據點有用，哪些沒有用，但這就是無監督機器學習的重點。 我們不需要受限於我們先入為主的關於什麼是相關和什麼不相關的概念——算法會自己解決這個問題，因為它們會逐漸變得更加智能。 機器學習算法會自主發展，並尋找新趨勢，並不斷適應市場上的運作方式。 隨著時間的推移，他們將能夠自行製定戰略和交易。
算法不會做出決定——它們只會提供建議。 然後是人類投資者需要扣動最後的扳機。 臨床決策支持系統在臨床實踐中運行良好，並且有成功的記錄。 它們通過提供提醒來補充醫生的專業知識，以確保醫生不會忽視特定的診斷。 投資決策支持系統為投資者提供了類似的推動——它不會取代他們。 這些算法永遠不會忘記； 它們保持客觀和合乎邏輯； 他們不會被情緒所左右，隨著時間的推移，他們會逐漸變得更好。
我發現關於人類智能與人工智能的整個辯論都是人為的。 人是聰明的，他會使用智能機器來提高他的智力，這樣他就可以比他一個人做得更好。 他沒有必要孤立地運作——他應該使用人工智能來幫助他填補空白。
隨著時間的推移，這些算法將變得越來越智能，因為不斷的反饋被用來改進它們。 事實上，他們可能很快就比人類專家更有優勢，當他們嚐到成功的滋味時，他們很快就會變得傲慢。 可悲的是，當基金經理開始跑贏市場時，他們自欺欺人地認為自己無所不知，而這正是他們最終陷入混亂的時候。 這些算法將通過確保它們與現實保持聯繫來幫助它們保持謙虛。 它們還將減少影響人類決策的認知錯誤和偏見。
人工智能提供幫助的其他方式
人工智能幫助投資者變得更聰明的另一種方式是，他們將迫使他從邏輯上思考他為什麼做出某些投資決定——他將不再能夠把它歸結為直覺。 他必須在智力上自律，並嘗試分析為什麼他會做出特定的買賣決定，因為他必須向需要將其編碼到算法中的程序員解釋他的思維過程。
他將不得不解釋他所看到的模式，這使他能夠識別贏家並拒絕輸家。 合乎邏輯並不總是那麼容易，因為我們所有人都認為我們有一些特殊的見解，這使我們比其他人更好。 我們相信這是我們的優勢所在，但現實是我們能夠看到其他人錯過的聯繫。 問題是我們通常沒有能力闡明這些模式是什麼，這就是為什麼與程序員交談可以訓練我們具體化我們的思維過程。
這種新方法將用作智能投資決策支持工具，投資者可以使用它來幫助他們更好地表現。 它也可以被修改以接受其他專家的意見，因此我們也可以利用他們的集體智慧。
這些投資決策支持系統將充當外圍大腦和安全網——將它們視為向投資者提供冷靜的第二意見。 行為經濟學已經證明，當我們投資時，情緒是我們最大的敵人。 這些算法將通過從我們的決定中消除我們的自我來幫助我們保持誠實。 它將幫助我們識別我們的錯誤，這將提高我們的學習能力。
投資管理的未來將涉及人類和人工智能的綜合。 通過讓他們發揮自己的優勢，我們可以兩全其美。
基金經理必須學會將人工智能與他們獨特的人類同情客戶的能力結合起來。 訓練有素的投資經理能夠在市場坦克將成為領導者的困難時期握住客戶的手，因為他們了解每個客戶都有獨特的需求。 那些願意花時間和精力來滿足這些特殊需求的人會大放異彩，因為他們把客戶放在首位。
[Aniruddha Malpani 博士的這篇文章首次出現在 LinkedIn 上，經許可轉載。]