AI炒股，真的来了！

今天下午，私募机构“止于至善投资”官宣：

(资料图片)

AI管理的止于至善1号，成立于2018年4月，目前由国金证券托管。

据中国证券投资基金业协会网信息，截至今年一季度，这只基金存续规模低于500万元。

这……看起来只是试试水啊。

真的如此嘛？

01AI > 人

其实，用人工智能搞投资，不算什么新鲜事。

GPT－4就带有荐股的功能。

而在更早之前，2015年就有科学家对北美市场近6万支基金中，挑选出类型明确、有业绩数据的826支进行调研。

这些基金，有人类经理管理的、有AI管理的，也有人和AI一起管理的。

调研的结果，他们用“Paradoxically”（荒谬的）一词来形容。

成绩最好的，居然是AI管理的基金，平均月回报率约为0.76%，比人类基金经理的0.25%，高51个基点！

更糟糕的是人和AI共同管理的基金，平均月回报率只有0.07%。

“原来人类并不擅长投资，只擅长拖后腿吗？”

为了彻底弄清这个问题，研究人员采用一种人机对决策略，即做多AI主导的基金，做空人类主导的基金，重复资产定价模型进行回归分析。

进行了一次又一次验证后，结论依然不变：AI的投资能力高于人类。

2017年，AI Powered Equity ETF，世界上第一只由AI进行选股的基金正式诞生。

它全年日夜不间断工作，对全美数千只挂牌股票持续不断分析，包括企业公告文件、季度财报、新闻以及社群文章等。然后从当前经济形势、未来趋势出发，再深度分析后，挑选出包含70支股票的投资组合。

据最新披露，AIEQ重仓股主要有亚马逊、谷歌、苹果、Livongo Health、微软和Teladoc Health。

总之，听起来好牛逼的样子。

几年过去，战况如何？

累计涨幅21.42%，严重落后于纳斯达克指数，明显无法战胜市场。

但是，如果换一个角度看，又不一样。

在近三千只美国股票ETF和混合ETF中，AI Powered Equity ETF同期累计涨幅排名第328位，战胜了80.87%的同行。

因为能力还不够完善，它还远不是最顶尖投资者的对手。但战胜绝大多数人，绰绰有余。

既然如此，资金选择用脚投票。

高盛集团CEO曾透露，在那一波冲击中，几乎所有交易员被算法替代。高盛在纽约的股票交易柜台，高峰期有600名交易员，后来只剩下2名。取而代之的是200名软件工程师，在开发维护他们的算法。

这引起行业的巨大恐慌，基金经理们也开始担忧自己是否也会被淘汰。

2020年，据研究公司Morningstar报告：在美国股市，由人工智能管理的股权资产已达到4.3万亿美元，首次超过人类管理的资产。

AI早就接管了华尔街的投资。

据报告，在美国，人工智能管理的基金规模占市场的35%，占到机构股票的60%和交易额的60%。

它们不仅能执行买卖指令，还能一刻不落地实时监控经济走向，自动调整资金配置。

甚至，用人类无法理解的方式，创造自己的投资规则。

而此时此刻，距离1956年人工智能Artificial Intelligence这个词被提出，才六十几年。

如此短的时间，它凭什么就从幻想走进现实，成为资本市场的主导力量之一呢？

更重要的是，你真的放心把钱交给AI管理吗？

02必然趋势

运作一只基金，本质上，是对信息流的掌握和对资金流的调度。

最大的风险在于，可能因为信息获取不及时，有时出现资金错配，导致亏损。

信息是市场最重要的资源，所以金融业一直都是最先拥抱信息革命的，让自己更快、更准确。

从最初的股票交易所，大家只能扯着膀子在大堂喊话；到如今每秒都在更新数据的电子信息屏。

时至今日，你的手机or电脑，比你知道更多经济内幕，已经是不争的事实。

当传统基金经理们还坐在办公桌前，盯着公司财报收集信息的时候，AI早已通过大数据，创造了评估公司的新方法。

它可以通过卫星观察有多少车停在商店外，有多少个粮仓或石油罐正在被灌满，有多少艘船舶挤人港口；

它甚至可以使用抓取技术，在海量的新闻资讯中搜索出表示正面或负面观点的单词，获得更新鲜、更真实的，对公司业绩判断有价值的信息。

而且，今年是AI技术的爆发之年，相关技术一日千里，随着处理事件的增加，AI的大数据处理能力也在不断增长，人类获取新信息的能力被远远甩在身后。

这是可以确定的事情。

更重要的是，不仅能力强，还：便宜。

还有哪个词比这个更有诱惑力？

公开数据显示，在美国，AI掌管的被动型基金，每年仅收取所管理资产的 0.03%-0.09% 作为佣金；而基金经理的管理费是AI的 20 倍。

甚至，有的理财公司都干脆宣布把交易费用降到了零。

低成本带来了空前高涨的股票交易量，散户可以随意在手机上购买股票。

在这方面，人类所管理的基金，几乎就没有什么优势。

但说归说，自己的血汗钱，真的放心交给非人类管理吗？

AI强是强，但也很可能会对股价造成更频繁、更突然的冲击。

这种担忧并非空六来风，早有先例。

比如“算法共识”。

2010年5月，交易所交易基金价格的崩溃式下跌，导致美股短短几分钟内蒸发了超过 5% 的市值，原因是很多算法在这一瞬间都做出了抛售的决策。

2016年10月，同样因为“算法共识”，导致英镑突然暴跌，2分钟内创下英国脱欧公投以来的最大盘中跌幅……

但是，这点后患并不能阻碍机构们的热情。

一旦发现可行，为了效率，为了money，为了不被甩开，它们只能大步赶上。

在资本市场，当终点领奖台就在看得见的前方，跑线上并排站着博尔特和苏炳添，不会有人质疑前方的终点是不是真正的终点，或者脚下的跑道究竟通向何方。

03尾声

阿西莫夫的科幻世界中，在底层逻辑上给人工智能设置了三大定律，保证它们作为工具，无法威胁到主人。

但很多事情的发生，并非主观意识造成的。

AI本身的存在，自然是没有恶意的。

它只是正常工作，就已经无可避免地对现代社会造成冲击，导致部分人失去饭碗。

我们普通人往往是最惨的：

还没搞清楚电商的时候，搞电商的发财了；

没搞清楚区块链的时候，玩区块链的发财了；

还没搞清楚直播的时候，玩直播的发财了；

虽然现在同样还没搞清楚人工智能，但是确实已经体会到快失业了。

现在，几乎所有互联网公司都在尝试利用AI提高效率，这意味着不再需要那么多劳动力，于是裁员和优化就开始了。

当然，也不必过于悲观。

比如，现代电脑1天的运算量，相当于8.64亿个计算员工作一整年。它当然不会剥夺这么多人的工作机会。

相反，随着电脑的出现、计算能力的提升，涌现出了大量的原来并不存在的计算需求。

以前只有在军事、科学等专业领域才需要大量的计算，而计算普及后，运行一个简单的3D游戏的计算量，就超过50年代的算力总和。

电脑替代了计算员的工作，但是却创造了计算机产业、航天产业、互联网产业、现代制造业、现代办公、数字娱乐等无数新的产业和工作机会。

而这里面的许多岗位，在 1950 年的时候，甚至连最聪明的人都无法想象。

只不过，现如今，等AI把我们全取代了，再创造新的工作，或许是下一代人的事情了。

这中间必然存在阵痛期。

还是之前的观点：

每次科技进步都会迅速淘汰一批人——而它对人类社会产生的收益，往往要在一代人以后，才能显现。

等到技术真正成熟，人类能完全享受技术带来的便利时，或许是下一代的事情了。

如果忽视阵痛，这种未来已经足够美好。