全球首只机器人选股基金诞生 整个金融圈炸了
日期:2017-11-15 02:59:32 阅读: 来源:
人类已经来不及对人工智能发出惊叹了。因为摩尔定律,已经让这一块块具有深度学习功能的芯片,飞快地迭代进步。这个速度已经快得让人类连喘息的时间都没有了。
美国又传来“凶讯”,金融圈都炸了。
全球首只机器人选股基金诞生了。就像围棋阿法狗打败柯洁一样,这个选股“阿尔法狗”,也把大佬级的基金经理们打败了。
故事的发生是这样的:10月18日,EquBot LLC、ETF Managers Group共同推出了全球第一只应用人工智能、机器学习进行投资的ETF:AI Powered Equity ETF(AIEQ.US)。
虽然10月18日才开始交易,可是这个选股“阿尔法狗”,已经发掘出了一些大热的股票。数据显示,自10月18日启动以来,选股“阿尔法狗”管理的基金,已经提供了0.83%的回报率,而同期标普500指数上涨0.48%,纳斯达克综合指数涨幅为-0.42%。
如此这般,还需要银行业乃至金融业的从业人员做什么?机器就可以把银行工作全做了,而且做得比人还好!
有人或许要问:这只选股“阿尔法狗”为什么这么牛?
归根结底,在于它能够不断地深度学习。
1、它吃进去的是数据,可是“吐”出来的,是日益完善的量化投资模型。
简单说来,量化投资就是利用统计和优化等数学办法构建模型,寻找相关的金融资产价格走势规律,之后将它转化成盈利。
现在,这个代码为AIEQ的选股“阿尔法狗”,做的就是持续不断的分析美国挂牌股票,并且每天处理大约100万则的企业公告、季度财报以及新闻等,然后,搞出模型,指导自己的投资。
比起人类,它处理数据的能力更强;而且它数据处理得越多,选股能力就会更强大。
2、它没有人性情绪波动的弱点,却有铁一般冰冷的判断。
这也就是说,选股“阿尔法狗”不会做那种被乌合之众裹挟着,市场恐惧的时候它很淡定,市场狂热的时候,它依然很淡定。
这种“心理素质”简直就是最棒投资者该有的,不是吗?
3、你醒着的时候,它在研究股票;你谁着的时候,它仍然在研究股票。
是的,你没听错,这其实就是一支全天24小时、365天全年无休的股票研究分析团队。
如果说,以前的人工智能,对基金团队起到的,只是辅助性作用。这个AIEQ的选股机器人,则从附庸变成了主体,自己做,却仍然让那些拿着高薪的华尔街精英们俯首称臣。
金融业的天,真要变了!
如果说以前对技术进步恐惧的,更多是那些低端的劳动力。而这次人工智能革命到来后,恐惧的人轮到高大上的金融圈了!
因为,这次人工这场革命的特征是,它不改变我们所做的事,它改变的是我们自己。如果说以前几次技术革命,顶多是人的手、脚等身体器官的延伸和替代,这次人工智能则将成为人类自身的替代。
目前来说,人工智能正在朝着我们可预料和不可预料的方向飞速发展。一个人工智能时代,正以前所未有的速度和影响,向我们迎面而来,成为了一种实实在在的宿命。
前段时间,历来老成持重的BBC发布了一份调研报告,对未来365项具体职业被人工智能取代的前景,进行了展望。在所统计的三百多个职业里:
“电话推销员”被机器人取代的几率最大,为99%,接近百分之百。银行职员、保险业务员、会计、政府职员等次之,均在90%以上。
交易算法已成为华尔街标配。美国顶级量化对冲基金已经开始大量使用机器学习技术进行策略建模,而他们使用的技术和Alphago背后的人工智能技术是类似的。2000年,高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员。但今天,这里只剩下两名交易员“留守空房”。
提供巨大反差途经的,是瑞银集团!8年前的瑞银的交易大厅何其壮观,但现在交易大厅成了空荡荡的。
摩根大通利用AI开发了一款银行合同解析软件。这款软件可以同时查阅多份合同,并勾画重点,给出逻辑清晰的答案。
原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作,这款软件只需几秒就能完成。而且错误率大大降低,还可以24小时工作。
金融数据服务商Kensho创始人预计,到2026年,有33%-50%的银行从业人员会失去工作。Kensho开发的程序分析工作只需一分钟,而拿着高达35万美元年薪的分析师们,需要40小时才能完成,而且质量还不一定比机器高。
或许最终会有这一天,股市在几十只或几百只“炒股阿尔法狗”之间进行,而交易员成为历史。
要么变,要么被改变!
一日千里的科技,正在使一切坚固的,变成脆弱的;使一切岿然不动的,变成变动不居的。在你看不到的地方,你处身的行业,会正如大地坍塌,最终只剩下熔岩中的廖廖孤岛。
作为历史进程中的一份子,人生最重要的任务是“追随历史运行的方向”,不要莫名其妙被历史碾死。
面对人工智能,我们改变不了科技的进程,但是,我们可以改变自己,以及我们下一代的知识结构。
有学者分析,面对步步逼近的人工智能,你有三个选择:
1、要么积累财富,成为资本大鳄
2、积累名气,成为独特个体
3、积累知识,成为更高深技术的掌握者
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