人工智能又砸飯碗 華爾街交易員集體下崗

加拿大都市网

儘管今年以來,美股迭創新高,但華爾街不少金融機構交易員卻在擔心自己「飯碗不保」。

比如,花旗集團近日就計劃裁減數百位交易員。究其原因,一是今年上半年花旗集團股票交易收入下降17%,且交易總額下降5%,難以滿足有形資產回報率12%的目標,只能通過裁員降低成本。二是機械人投資模型在華爾街日益流行,大幅擠壓交易員的生存空間。

「相比前者,後者對交易員生存業態的衝擊更大。」一位華爾街金融機構股票交易員直言,基於大數據、人工智能等各類金融科技技術的機械人投資模型,正從根本上替代交易員的人工交易決策機制,最終導致交易員這個職業「成為歷史」。

隨着金融科技技術的崛起,華爾街各家大型投資銀行與對沖基金都在不遺餘力地研發機械人投資模型。據《21世紀經濟報道》稱,比如摩根大通此前宣布將投資114億美元研發全球股票交易機械人,貝萊德基金則正積極引入基於機械人投資決策的量化策略替代交易員人工投資決策機制,高盛則側重投行工作的自動化,將IPO過程分成逾140個步驟,通過機械人模型自動完成。

「不過,機械人投資模型能否安全替代交易員的人工投資決策時代,現在還不好說。」上述股票交易員認為,機械人投資模型依然面臨資料不全、深度學習能力不強、部分投資結論缺乏邏輯推敲等問題,導致其實際投資效果差強人意。但他承認,隨着人工智能與大數據技術日新月異,未來機械人投資模型的成熟度與準確性也會隨之不斷提升,交易員在投資決策的比重註定會持續下滑。

「未來華爾街金融機構的實力比拼,不再是交易員的能力,而是機械人模型的投資能力。」他強調說,「目前華爾街大型投行與金融機構對金融科技的研發投入,都是數十億美元級別的。」

在他看來,目前華爾街大型投行與金融機構對金融科技的研發投入,主要聚焦在三大領域,一是基礎設施的建設,比如多數投行都在藉助金融科技設計新的交易系統,從而獲得更快的交易速度與更高的交易優勢,二是將線下業務搬到線上,以此降低運營成本,比如摩根大通設計的金融合同解析軟件COIN節省了律師與貸款人員大量工作時間,且業務出錯率也大幅降低;三是設計機械人投資模型創造更高收益以贏得客戶青睞。

「目前研發環節最艱難的,就是機械人投資模型。」他說,一個運營成熟的機械人投資模型,需輸入海量交易資料與各類金融資產歷史走勢,讓機械人既能從歷史走勢里找出能創造高回報的投資策略,還得根據歷史走勢洞察未來,對未來金融市場變化及時做出準確回應捕捉新的投資機會。

一位曾參與機械人投資模型研發的華爾街金融機構基金經理坦言,儘管他們為機械人投資模型根據歷史交易資料設計了不同場景的交易策略,實際投資效果卻低於預期,甚至時常出現「明顯違背投資常識」的錯誤交易行為。究其原因,是機械人投資模型自主創造的投資結論與交易策略缺乏邏輯性且讓人「看不懂」,在實際投資環節得不到合理解釋,因此出現差錯也難以「糾正」。這導致他們一直沒有將機械人投資模型推薦給FOF機構等客戶。

但不少FOF與大型資管機構對機械人投資模型的投資興趣一直在增加,原因是美聯儲減息與經濟衰退風險令美債收益率持續走低,導致無風險套利收益大幅縮水,因此他們迫切需要新的策略找到低風險高回報的投資機會,而機械人模型的「投資潛力」或許能幫助他們完成這個夙願。

「因此我們一直在加強機械人投資模型在美股投資方面的資料理解與分析能力,從而令其投資效果能真正達到預期值。」這位基金經理直言。但這將是一個持續完善的過程。

目前也有不少華爾街金融機構推出由數百個機械人模型提供交易信號的程式化交易產品,與智能投顧類似,但實際投資收效千差萬別,真正跑贏美股漲幅的相關產品並不多。(圖片來源pixabay)

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