六度摘冠AI專家:機器選股要取代人類、仍是科幻小說

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人工智慧(AI)和機器選股蔚為風潮,人人都想沾上邊,但是目前究竟發展到什麼地步,是否能夠取代人類?長期致力於此一領域的專家Yin Luo說,機器要取代人類為時尚早,

Yin Luo是Wolfe Research的量化投資主管,官網資料顯示,他之前在德意志銀行擔任量化策略主管,2011~2016年間,財經雜誌《機構投資人》(Institutional Investor)六度評選他為全美量化股票研究的第一把交椅。

巴倫(Barron's)報導,Luo在AI和機器學習走紅之前,就投入相關領域,14年前便運用這些技術打造模型,進行研究,是財經界的AI專家。他認為機器要完全取代人類,可以自行選股投資,仍像是科幻小說。現在機器投資仍需要大量人類介入,由人類設計模型、機器加以學習,而非機器自行投資。至於市面上的AI基金,他認為比較像是把傳統的量化研究重新包裝,改名推出,而非真正的AI。在可預見的未來,AI將扮演輔助角色,無法取代人類。

那麼量化研究和AI有何不同?Luo說,傳統金融研究是先提出假設,之後再回測,然而在不同市場和時間區段,試驗8,000種選項組合,一定會找到數據支持假設,他從未見過回測失敗的例子。AI不一樣,真正的AI無須人類假設,是把相關資料交給機器,讓機器決定彼此之間是否相關;也就是說,機器會自主學習,隨著技術不斷進步,未來可能有辦法找出新規律和關聯性,甚至判斷某些變數在某種環境下會發生作用,給予人類投資建議。

目前Luo使用AI爬梳企業財報和分析師會議,從管理階層的用詞推敲公司實況。比方說,如果高層言談加入大量修飾詞,可能是過度自信或正在說謊。每家企業有不同的呈現方式,必須觀察細微的相對變化。臉書今年股價一度大跌,他們早在去年第四季臉書的財報會議上,就嗅出端倪。

之前也有業者提供類似的AI服務。

Institutional Investor、MarketWatch 2017年10月報導, Prattle Equities Analytics提供新服務,分析美國上市公司的財報會議,替在會議上發言的主管評分、並對每位發言者的信心程度打分數。Prattle白皮書指出,該公司機器學習演算法的核心原則是人們說話有其規律,這些規律並非隨機出現。語言模式會反應出說話者「意識」與「潛意識」想法,企業高層的用字遣詞,一如撲克牌玩家的小動作,會洩露出發話者想隱藏的一面。

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資料來源-MoneyDJ理財網

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