2020年1月23日 星期四

轉載:讓 AI 幫你發大財 ?---智能投資,有那麼神嗎 ?

讓 AI 幫你「發大財」?——智能投資,真的有那麼神嗎?

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

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