人工智能是塊磚，哪里好用往哪兒搬。這次搬到了量化交易。
近日，一則摩根大通將AI應(yīng)用于交易執(zhí)行的消息再掀波瀾。據(jù)外媒報(bào)道，該加持了AI的機(jī)器名為LOXM，利用了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，核心功能是以最優(yōu)的價(jià)格和最快的速度執(zhí)行股票交易指令。它從過去數(shù)十億筆交易（既有真實(shí)交易，也有模擬交易）中汲取經(jīng)驗(yàn)來處理各種問題，包括如何在拋出大量股票的情況下而不引起市場波動。
第一季度開始，摩根大通將LOXM應(yīng)用到歐洲股票業(yè)務(wù)，聲稱“應(yīng)用效果不錯(cuò)”，并計(jì)劃第四季度在亞洲和美國啟用。
從技術(shù)和市場角度拆解AI應(yīng)用對此，畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)運(yùn)籌與金融工程系（博士），曾任美林證券投顧算法首席架構(gòu)師，現(xiàn)任清華金融科技中心兼職教授，財(cái)富引擎科技創(chuàng)始人的林常樂告訴雷鋒網(wǎng)，“在我看來，摩根大通的AI更像是一種包裝，技術(shù)并沒有那么神奇?！?/p>
量化交易最早出現(xiàn)在上世紀(jì)70年代，后續(xù)衍化出高頻交易、程序化交易、自動化交易等多種交易方式。他繼續(xù)解釋道，在交易執(zhí)行中利用計(jì)算機(jī)的目標(biāo)很明確，即優(yōu)化交易成本。買賣數(shù)量越多，影響面越廣，交易成本越高。
“自動化交易就是在找交易數(shù)量與交易成本之間的優(yōu)化空間，可以做擬合和分析，從而節(jié)省交易成本。因?yàn)槭袌錾蠏靻斡邢?，一次性買大量股票，成本不是簡單地“1+1=2”，很可能是等于3，分批次購買可以控制成本。此外，交易頻次比較快，還可以進(jìn)行短期預(yù)測。”
總的來說，自動化交易的作用主要體現(xiàn)在提高工作效率，降低人力以及交易成本。
近年來，AI風(fēng)靡全球，成為各產(chǎn)業(yè)界爭相擁抱的前沿科技，自然也包括投資領(lǐng)域。但萬變不離其宗，從線性回歸、傳統(tǒng)算法到應(yīng)用AI，自動化交易的原理沒有變化。
林常樂坦言，
“事實(shí)上，自動化交易是硬件驅(qū)動，硬件的作用大于算法。而在算法方面，只是將傳統(tǒng)算法替換成了深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)而已。這種變化是一種改良，還談不上‘質(zhì)’的變革?！?/p>
目前，AI處于弱人工智能階段。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)等已經(jīng)在金融資管理領(lǐng)域有了一定的應(yīng)用，但業(yè)界共識是，這還非常稚嫩。
許多優(yōu)秀的交易策略還是由人來制定，機(jī)器用于輔助決策或者執(zhí)行。中科院計(jì)算機(jī)副研究員羅平表示，“一些真正賺錢的基金經(jīng)理的操作邏輯，可能只有一兩個(gè)特征，但他們就能基于這些簡單的邏輯悶聲發(fā)大財(cái)?！?/p>
在林常樂看來，機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在的成就主要體現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺CV、自然語言處理NLP領(lǐng)域，這些領(lǐng)域的特征是信息量大于噪音。而隨著模型的完善，計(jì)算能力的發(fā)展，CV和NLP的突破是理所當(dāng)然。
“但金融領(lǐng)域非常嘈雜，噪音很大，市場的有效信息很少，且處于時(shí)刻的變化中。不管是現(xiàn)在，還是未來，我認(rèn)為‘AI取代人類’的可能性也非常渺茫?！?/p>
“如今AI介入交易執(zhí)行的具體步驟并不多，更多是自動化?！必?cái)鯨聯(lián)合創(chuàng)始人，康奈爾大學(xué)博士王蓁與林常樂的觀點(diǎn)不謀而合。更有業(yè)內(nèi)交易員評價(jià)說，“摩根大通的AI交易軟件可能就是一次PR。”
而事實(shí)上，摩根大通并非第一家將AI應(yīng)用于交易執(zhí)行的金融機(jī)構(gòu)。高盛紐約現(xiàn)金股票交易員從2000年的600人到2017年的2人刷足了今年二月頭條。但摩根大通的競爭對手不只是它。據(jù)林常樂透露，在量化交易領(lǐng)域，一些偏技術(shù)公司尤其是高頻交易公司的表現(xiàn)能力更優(yōu)于這些投行。例如量化交易巨頭如騎士資本KCG、Virtu Financial、Citadel 等。這些公司的競爭實(shí)力更加強(qiáng)勁，“投行已經(jīng)被一些技術(shù)領(lǐng)先者淘汰?！?/p>
我們時(shí)常看見“AI將要取代交易員？！”的言論見報(bào)，但值得注意的是，被取代的都是執(zhí)行客戶訂單的職位。在這方面，機(jī)器擁有嚴(yán)格執(zhí)行命令，大單高頻操作等人類無法比擬的優(yōu)勢。
而那些人沒有看到的是，在高盛交易員銳減598人的背后，增加了200名研發(fā)自動交易程序的工程師。被取代的是“可以被取代的”，行業(yè)一直向前。猶如當(dāng)年ATM機(jī)的盛行革新了銀行服務(wù)，取代了一部分柜員。量化投資同樣適用，技術(shù)和算法的革新推動著行業(yè)向前發(fā)展。
AI應(yīng)用新氣象與此同時(shí)，林常樂指出，自動化交易實(shí)際上已經(jīng)不再是金融機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢領(lǐng)域。在美國體現(xiàn)為，市場競爭激烈，業(yè)務(wù)利潤率不斷下行。該領(lǐng)域的天花板似乎可以預(yù)見。
自動化交易或者說量化投資，目前已經(jīng)擁有比較成熟的工具。除此外，他告訴雷鋒網(wǎng)，此前在美林證券還看到各部門在不同程度地應(yīng)用AI。在財(cái)富管理領(lǐng)域的明星應(yīng)用當(dāng)屬智能投顧。這也是技術(shù)性公司最偏愛的接入領(lǐng)域。林常樂與深耕運(yùn)籌學(xué)的杉數(shù)科技就有著一系列合作，將學(xué)界最前沿的技術(shù)應(yīng)用于資產(chǎn)配置的計(jì)算等方面。
據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論此前報(bào)道，關(guān)于財(cái)富和資產(chǎn)管理對技術(shù)預(yù)期發(fā)展路線的問題，Celent高級分析師William Trout曾指出，
簡單地說，智能投顧一定程度上已經(jīng)瓦解了這個(gè)行業(yè)，因?yàn)樗麄兲峁┝烁痈叨榷ㄖ苹?、?shù)字化、低成本的財(cái)富管理體驗(yàn)，這足以讓他們能夠如所需要地快速拓展市場規(guī)模。
William Trout認(rèn)為，理財(cái)經(jīng)理人最佳的應(yīng)對方式是化為己用，在規(guī)模化擴(kuò)展與客戶定制化服務(wù)之間尋找平衡。
用他話說，“他們應(yīng)該為那些本金低于100或500萬美金的低凈值客戶也提供個(gè)性化服務(wù)。這個(gè)技術(shù)過程包括你將如何發(fā)現(xiàn)投資者的不同需求，以及如何為他們做好服務(wù)?！?/p>
