用機械人換交易員 金融市場「人機大戰」正式展開？

龙听

作者：諾亞財富傳播君 （微信公眾號ID：NoahGroup）

交易員，華爾街把75%的薪酬給了他們，過去被認為是金字塔頂端的職業，沒想到現在竟面臨着被顛覆的挑戰。這個需要沉着，理性，抗壓的職業，正成為人工智能的新戰場。人工智能憑什麼讓交易員們回家種菜？


人人都追捧的「量化投資」
最近量化投資的概念有多火？看看公募基金相關概念發行就知道了。目前國內市場上，量化基金主要有增強指數基金、主動量化基金、對衝量化基金等，另外專戶產品、絕對收益產品中也多有涉及。據上海證券基金評價研究中心統計，截至2017年2月28日，公募市場上現存量化基金共142隻。尤其是自2015年股市出現大幅震盪以來，量化基金又迎來了新的發行熱潮，其規模也隨之快速擴張，2015年和2016年分別有32隻和55隻量化基金成立。

不過，目前大多數公募基金的量化還在於量化選股上，如果要純粹的話，全程量化、程序化才算是量化投資。如果你僅使用一些指標進行選股，然後人工下單，並且進行較多的人工干預，那麼你也可以稱「在做量化」。通俗來說，這種量化只是通過數據挖掘分析，進行個股的甄別而具體的實施到整個交易流程。

而最近華爾街則搞出了大事件。全球最大資管公司貝萊德集團（Black Rock Inc）近期宣佈，將對其主動投資基金業務進行重組，計劃裁員包括7名投資經理在內的100名主動型基金部門員工。該重組計劃涉及的300億美元資產中，有60億美元將併入公司管理的一隻量化投資策略基金之中。

BlackRock的創始人及行政總裁拉里·芬克(Larry Fink)在接受媒體採訪時說：「信息的民主化使得主動型投資變得越來越難做。我們必須改變生態系統，更多地依賴大數據、人工智能、量化以及傳統投資策略中的因素和模型。」

交易員為什麼會被取代？
現在，人工智能交易軟件能通過吸取大量數據來了解這個世界，然後對股票、債券、商品和其他金融產品進行預測。人工智能機器可以獲取書籍、Twitter消息、新聞報道、金融數據、企業財報、國際貨幣政策，甚至是綜藝節目的概況等一切有助於其軟件理解全球趨勢的信息。人工智能可以持續不間斷地觀察這些信息，從不知疲倦，一直學習，不斷優化預測。

試想一下，一個人一天讀兩本書已經很厲害了，而AI可以一天讀2萬本書，並且不休息……這種效率大幅的提高，足以超出了目前人腦的使用效率。最最可怕的是，他們在做着一切操作決定的時候，竟然沒有一點點情緒……

情緒是作為人在交易中最大的敵人，散戶追漲殺跌，2015年股災機構也相互的踩踏，甚至2008年的金融危機中，交易員們硬生生的把花旗銀行的股票從40美元砸到了0.97美元。這些情緒讓市場產生了劇烈的波動，也讓許多人蒙受了損失。而據英國分析公司Coalition統計，12家全球最大的投資銀行（高盛是其中之一）的銷售員，交易員和研究人員的平均薪酬為50萬美元的薪金和獎金。業內人士說，華爾街75%的薪酬都給了這些高薪的交易員。

在成本、理性以及學習能力多重的壓力下，華爾街毅然選擇了用機械人代替交易員和基金經理。2000年，高盛有600個交易員，而到了2017年，這個數字下降到了2個。

量化投資賺的是什麼錢？
華爾街沒有新鮮事，每一次效率的大幅提高，對市場本身而言是對落後產能的淘汰。紡織女工被機器取代，馬車被汽車取代，都是一個道理。但是，行業變革時的紅利，不是每個人都能獲得的，大家都知道市場中有魚，當大家把魚都捕完了，就開始相互的廝殺，華爾街依然改變不了80%機構不賺錢的格局。

金融市場靠的是信息不對稱賺取收益，這也就是如果你能夠清楚各類金融的資產，在合適的價格持有並且獲利的基本常識。但隨着目前信息的越來越透明化，錯誤的定價很容易被大多數人發現並且在極短的時間內被修復，所以在龐大的市場中高效的尋找錯誤的定價需要更高的效率，而不知疲倦的人工智能恰恰滿足了這點。

雖然在目前國內市場，人工智能的風潮帶動了量化投資的繁榮發展，但是由於高頻交易被限制，對沖策略和套利工具的不完善，使得程序化交易（機械人下單）依然屬於小眾市場。在目前公募基金大力佈局量化的背景下，本土的量化投資還需要時間來驗證其投資的有效性。從博弈論的角度來說，理性所帶來的不是最優的選擇結果，而是次優的選擇結果。因此，我們也看到過市場由於偶然的因素（烏龍指等），程序化交易放大了指數的非理性波動。

但不可否認的是，隨着人工智能應用的普及，金融市場的運行模式必然發生改變，在這次變革中，量化投資最終會將交易市場引向何方，且讓我們拭目以待！

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