人工智能在管理資金方面有多好？從一些AI驅(qū)動的策略的最新表現(xiàn)來判斷，機器人似乎不會很快取代人類。

2018年8月，阿伯丁標準投資公司（Aberdeen Standard Investments）的量化團隊啟動了一個1000萬美元的人工智能全球股票基金，押注算法比人力投資組合經(jīng)理更能有效地弄清因素投資的復雜世界。一年后，該基金的表現(xiàn)不及更廣泛的股市強勁反彈，其資產(chǎn)僅增長了8%。機構(gòu)投資者表示，他們將推遲承諾資金，直到看到更長的記錄。

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從在線客戶支持到面部識別再到自動駕駛汽車，人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的幾乎每個領(lǐng)域。但是，事實證明，投資是機器學習最困難的挑戰(zhàn)之一。

AQR Capital Management機器學習負責人Bryan Kelly表示，主要問題是金融市場數(shù)據(jù)。與照片，道路交通信息或國際象棋游戲不同，市場數(shù)據(jù)是有限的，算法只能從過去的表現(xiàn)中學習。凱利說：“這不像自動駕駛汽車，您可以在其中駕駛汽車并生成大量額外數(shù)據(jù)?！薄胺浅｀须s的數(shù)據(jù)的雙重局限性，而在金融市場中卻很少，這意味著要機器自動識別良好的投資組合而又不借助人類洞察力，這是一個很大的要求?！?/p>

說，那些試圖使用AI預測股票市場或利率的人們可能會得出有缺陷的分析，從而導致財務(wù)損失。他說：“您會發(fā)現(xiàn)嘗試應用這些技術(shù)的天真的市場人士陷入困境?！薄按嬖谶@樣的風險：實際上您沒有足夠的數(shù)據(jù)來有意義地訓練算法?！?/p>

被吹捧為革命的東西已經(jīng)被定量的狂想曲使用了多年。幾乎所有定量基金都使用機器學習來瀏覽社交媒體，新聞文章和收益報告。

PanAgora資產(chǎn)管理公司是一家總部位于波士頓的規(guī)模達450億美元的量化基金，在利用自然語言處理分析中國股票方面頗具創(chuàng)造力。它的機器學習工具通過零售業(yè)的中國貿(mào)易商在網(wǎng)上論壇上發(fā)布的帖子搜尋蜘蛛，并識別他們用來避開政府審查員的網(wǎng)絡(luò)語，這些審查員可能會壓制負面語言，例如對業(yè)績不佳的討論。例如，精明的中國博客作者用語音類似的詞語“辣雞”代替了“垃圾”一詞。PanAgora的模型可以識別出聽起來相似的單詞，以及它們用來衡量對中國公司的看法的上下文。

PanAgora還在考慮使用AI來執(zhí)行交易并發(fā)現(xiàn)簡單分析無法發(fā)現(xiàn)的會計異常。股票主管喬治·穆薩利（George Mussalli）表示：“我們擁有大量（關(guān)于交易執(zhí)行的數(shù)據(jù)），現(xiàn)在，我們無需使用交易臺上的軼事證據(jù)來做出所有這些單獨的決定，而是可以根據(jù)過去的結(jié)果做出更加定量的決定?！?PanAgora的投資總監(jiān)。

Aberdeen Standard和其他機構(gòu)轉(zhuǎn)向機器人尋求幫助的原因之一是最近的市場環(huán)境。由于貿(mào)易緊張局勢和收益率曲線倒掛，閃耀著全球增長的警告信號，投資者對牛市的結(jié)束感到擔憂。但是他們擔心退出得太早而錯過了周期后期的回報。

然而，機器投資者也難以把握投資者情緒的波動。咨詢公司普華永道（PwC）全球人工智能負責人阿南德·拉奧（Anand Rao）表示：“如果市場變得不可預測，那么對AI來說總是更具挑戰(zhàn)性?！薄斑@次有不同的力量在起作用。但是，［2007年信貸市場泡沫的崩潰也非常不同，［2000年網(wǎng)絡(luò)泡沫的結(jié)束］也是如此。有了更多的數(shù)據(jù)和更多的歷史，人工智能資金將會變得更好?！?/p>

到目前為止，機器似乎被這些市場所迷惑。在過去五年中有四年表現(xiàn)優(yōu)于對沖基金研究公司的HFRX股票對沖指數(shù)之后，法國興業(yè)銀行基于機器學習模型的多空美國股票指數(shù)今年以來一直落后，回報率不到HFRX的一半。追蹤使用機器學習的對沖基金的Eurekahedge人工智能對沖基金指數(shù)在2019年的表現(xiàn)也不佳：截至8月31日，其Eurekahedge人工智能對沖基金指數(shù)的收益率為2.3%，而更廣泛的HFRX指數(shù)的收益率為6.9%。