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讓 AI 幫你「發大財」？——智能投資，真的有那麼神嗎？

2020/01/21Jack I.C. Huang／The World 2.0  1.5K

所謂人工智能（AI），和那些與之有關聯的技術和商模，大概可以算的上近幾年的風口，諸如大數據、5G、機器學習、外加以人臉辨識、新零售、物聯網⋯⋯等，只要提到這幾個關鍵字，總讓創投機構為之熱血沸騰，媒體與各類「導師」也經常跟風追捧，當中卻未必全是真有其事。

但未來仍是不可抵擋：我們每個人都得做足準備，面對科技日新月異的變化，與對世界的巨大影響──可不是嘛，主流風向早已定調機器人與人工智能，將取代數以千計的工作崗位，甚至是那些傳統上被視為「金飯碗」的領域，例如律師事務所、金融機構等。

本文想談談的，就是在金融領域中，熱門了好一陣子的「智能理財」、或俗稱的「理財機器人」：簡單來說，它們指的是利用 AI 技術與數據分析，供客戶以人工智能輔助的方式買賣股票（或其他理財商品），進而創造比大盤平均還優的獲利表現。

要知道，過去在金融投資業，舉凡有實力、知名的「股市操盤手」（day trader），或基金經理人（fund manager），可是圈子內最炙手可熱、薪資行情也最高的一群人。但如今這個職業，卻也同樣遭到 AI 威脅。甚至有人預測若智能理財發展成熟，他們的「金飯碗」，都可能被冷冰冰的程式給取代 ──這是怎麼回事？

AI 技術進入傳統金融業，「它」到底是什麼？

在進一步探討 AI 為何能進入傳統金融領域，「協助或取代」基金經理人、證券交易員的角色，替投資人選擇適當標的之前，我們先來簡單討論一下「到底什麼是 AI 」，目前的技術應用又是如何：

一般大眾對 AI 的印象，可能多半來自電影，例如《駭客任務》中的「母體」，或是《人工智能》中尋求母愛的機器小男孩──但事實上，目前的（準）「 AI 技術」並沒有那麼戲劇性，在我們的生活中也已經日漸普及：舉凡網路平台定向投放廣告、雙 11 購物節後台預先估計顧客的下單量、Youtube 背後的演算法、汽車的自動駕駛系統、身分識別機制、語言分析、或是益智遊戲（例如圍棋）⋯⋯等，都可以算是 AI 技術（程度不一）的相關應用。

簡單來說，「人工智能」是電腦科技發展其中的一項分支：它讓電腦能夠「擁有自己的智慧主體」（intelligent agent），藉由龐大資料運算後模擬人類的感知、學習，甚至推理、演繹能力，進而可以執行各種任務。

圖／Unsplash

據 Michael Haenlein 和 Andreas Kaplan 的解釋，人工智能可以定義為「系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，並利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力」。至於不少人擔心 AI 全面取代（甚至掌控）人類的危機，雖說並無不可能，但至少在現階段或可預期的未來，還不太可能發生。原因在於人工智能發展的四階段（四類型）：單一反射（Reactive Machine AI）、有限記憶（Limited Memory AI）、具有心智（Theory of Mind AI）、以及最終型態自我意識（self-aware AI），目前即使在最尖端的電腦工程實驗室，「具有（類）心智」只有極少數初步實驗，「自我意識」更只在理論階段而已。

什麼是「 AI 智能理財」？

在大致介紹了當前的 AI 技術之後，我們大致上就可以理解所謂的「人工智能理財」是怎麼回事了：

簡單來說，絕大多數金融機構推出的智能理財系統，其實就是利用（可能有部分 AI 技術應用的）電腦程式，按照「人」所設定的條件與模式，即時追蹤市場數據、並按照預設的判斷進行快速的投資決策。其著眼的好處，在於「快速」與「冷靜」地掌握市場動態，尋找獲利空間：

例如自動抓取和「判讀」個股資訊、市場數據整理、價格走勢分析、甚至關鍵字篩選分類和商品漲跌概率分析⋯⋯等等，電腦必然比人工快速多了。其實「量化交易」（Quantitative Trading），算是金融界裡面很早就開始使用電腦技術（套句現在流行的用語，就是「大數據分析」）的領域，講求的便是在極短時間內全面且系統性的捕捉錯誤定價、錯誤估值的機會，大量瞬間的定向投放，賺取可觀套利後出場。

受惠於網際網路的發達和電腦技術的革新，如今這樣的操作多半能在幾秒內完成：當一般人「意識到」市場有套利空間時，可能隸屬於機構和大型避險基金的量化交易程式，早就已經搶先好幾步完成交易了。

另外，由於「預先設定好」判斷標準的關係，此類投資方式也能相對避免掉行為投資學中談的諸多「人心盲點」（例如不甘心認賠殺出、追高殺低等等）──當然從另一面來說，它也不可能會做出程式設定以外，能夠「逆轉乾坤」的神來一筆操作。

圖／Unsplash

智能投資，能夠幫你「發大財」嗎？

就前述這兩點來說，當前的電腦（AI）技術確實有能夠輔助、甚至部分取代人工的作用。但接著我們來看看讀者朋友可能最關心的話題：

人工智能投資真的有這麼神嗎？它是否能輕鬆創造超高投資績效，幫你我「發大財」？

從當前智能理財的基本設定和市場基本邏輯來看。答案很遺憾的是「不會，也不可能」。

暫且不論經濟學的發展至今的主流思潮：市場經常是非理性的。更重要的是，「機器人」儘管可以在海量資料的處理上增加效率，但投資的「判斷」與「決策」，終究還是由「人類」來執行。

舉例來說，不少人在被推銷人工智能理財服務的時候，可能都會關注該系統「使用歷史資料回測」的表現：確實，以 AI 進行歷史數據分析後的投資模擬，往往有極高的機率可以優於大盤表現。然而，用這一套程序去預測並應用在未來的投資組合，看似完美，實則不然。

簡單來說：首先當前的人工智慧，如同上述，離「具有自我意識」尚早，遑論能像人類一樣操作複雜的外在條件。要知道市場不光是一堆數據而已，還包含各種偶發事件和市場信心，永遠難以預期。換言之，餵給 AI 特定的歷史資訊，讓它去以此模擬投資策略，某種程度上頂多只能當「事後諸葛」，卻無法保證未來投資績效。

有個笑話這麼虧主流的經濟學家：問經濟學者都是幹什麼的，答曰：「在經濟危機尚未發生時大膽預測，在危機發生後拼命解釋為何預測失準」。同樣的邏輯，用在當前的「 AI 技術上」亦然：用歷史數據灌給 AI ，然後得到極高的「回測」投資勝率，其實並不能算是 AI 厲害，而是給定了已知條件，推導出適當結果罷了。

當然，隨著技術的進步，例如以下圍棋的「阿發狗」來舉例：如果餵給 AI 的「歷史棋譜」夠多，或是機器學習的路徑優化，則 AI 的確可能表現得越加厲害。但我們必須理解，在由「無數難以預測的人類」所組成的金融市場，絕對與棋盤明確的規則大不相同──它是無數行為與決策（加上偶發事件）疊加的結果。亦即，過去大盤發生的波動與其原因，未來 100% 重演的可能性並不高。當然，有人可能不同意，甚至拿「康波週期」或經濟成長大周期小週期等，來說明「市場行情自有規律」⋯⋯也要知道這個「規律」（姑且我不認同也不反對），終究也是「人」去歸納出來的，而不是「人工智能」。

圖／Unsplash

目前的「AI 理財」，靠的還是「人」

換言之，目前坊間各式標榜「智能理財」的基金或投資商品，並不會「因 AI 加持」而特別聰明特別厲害，它其實就和由其他人類基金經理人一樣，有可能會戰勝大盤、也可能會有績效不佳的時候。

這是因為：當前的所有智能理財投資，終究還是由「人」來設定判斷的依據，與投資決策的時機──而設定的同時便決定了結果，這也是為何目前各家不同的智能理財基金，彼此會有績效優劣之別的根本原因。

舉個例子，當某智能理財程式設定判斷的歷史資料包括：GDP成長、股票的PE值、公司獲利預期、市場匯率、其他財政或貨幣政策等⋯⋯，並且推導出一套回測極為高效的系統，他仍然不能代表「未來」必定有效。這邊之所以把未來二字用括號表示，是因為在「歷史資料」裡，這些都是早已掌握的主觀訊息，而非機器或人工智能本身神準預測出來的。

即便，我們假設，也相信科技進步突飛猛進，較高階的「心智學習機制」甚至「類自我意識 AI 」獲得發展， AI 開始超越人類對複雜環境的掌控和區辨能力，進而預測準確率大幅提高，但根據資本市場的遊戲規則，除非你能壟斷這項技術，否則當大家「都在」使用智能機器人進出股匯市的時候，價格仍必然朝「市場效率」靠攏──這也是當量化交易大行其道時，相關基金績效反而日漸不如以往的根本原因。（有關量化交易，未來有機會再以專文分析之。）

亦即，當不論預測有多神，一但 AI 抓到「區間反轉點」、「當日趨勢最佳買賣點」或「當沖漲跌率」而快速下單時，價格也會因為「多組 AI 」同時操作而瞬間回升（落），讓套利空間幾乎不存在。

慎選 AI 理財工具，更不要想「一夕暴富」

誠然，本文並非否定人工智能在投資與金融圈，可能創造出的破壞式創新。事實上當電腦和 AI 技術被大量引入金融投資機構後，確實也數度造成許多投資理論的不斷翻轉、變化，金融從業人員的關鍵能力，也從對市場的「快速反應」，轉變為「自主判讀」的能力（因為再快也快不過程式）──這也是未來在許多領域中，要不被機器人取代的關鍵要素之一。同時，科技的發展，更讓什麼事都變得有可能。

只是，當我們把尚未完全成熟的科技，與「發大財」連結在一起的時候，小心謹慎些總不會錯──由 AI 程式管理的基金或投資組合，我們不妨將之想像為「一個動作非常快速，並且只會根據（預先設定好的）市場數據、而非心情做決策」的基金經理人。但「他」是不是必然能創造高報酬高效率，答案仍是未知之數。

尤其，更要小心在一個熱潮中，不被濫竽充數的假冒者給唬了。在「 AI 滿天飛」的時局，若要投資相關理財商品，還是盡量慎選相對有信譽和保障的金融機構較為保險。

以下轉引一則新聞，大家就可明白我的意思：《華爾街日報》拆穿 Engineer.ai 假面具！AI 服務背後全是印度工程師⋯⋯。諸君可見連矽谷那麼多經驗豐富的創投機構都被 AI 唬得團團轉（見本文開頭Engineer.ai的例子），更何況一般對這圈子不熟的散戶投資人？

最後還是那句老話：投資有賺有賠，「智能」投資前，也請務必詳閱公開說明書。

執行編輯：邱佑寧
核稿編輯：張翔一

Photo Credit：Unsplash