名家筆陣：金融業識用AI有錢途

近年AI技術上不斷突破和普及，現在金融業應用AI的案例比以往都更多。至於股票交易策略方面，使用電腦作股票交易絕不是新想法。

自動調整策略谷回報

有一種計算方法是算法交易（Algorithmic Trading），主要是運用特別研發的交易策略和數據運算而做出交易決策，計算買賣的時機和注碼等都可由電腦執行。

由於電腦運算速度不斷提升，很多算法交易系統能快速決定交易決策，有些算法交易系統能短時間內進行數千或數百萬次交易，因此被稱為「高頻交易」（HFT）。

大多數對沖基金和金融機構不會公開算法交易方式，因為高回報的交易方式一旦公開或被識破，便會引起大批投資者跟風或運用相反策略，公開策略的回報便會下降甚至失效。

傳統的算法交易者需要經常設計和測試新的交易算法，以避免投資回報減少並擊敗其他算法交易者，AI正好在這方面彌補了傳統算法交易的不足，一個好的機器學習交易模式將能適應市場變化，做出必要調整，採取最佳交易策略來優化投資回報。

大型基金作高頻交易

今天很多交易商和對沖基金不僅使用自動化算法交易，還借助強大電腦作高頻交易。現今世上一些最大的對沖基金已使用算法和AI進行交易，如管理1,600億美元資產的全球最大對沖基金公司Bridgewater Associates，以及管理320億美元的對沖基金Two Sigma Investments。

使用算法交易和人工智能交易最好和最成功的風險基金應該是私人對沖基金文藝復興科技（Renaissance Technologies），文藝復興科技公司管理650億美元資產，廿年來平均年度投資回報達35%，是投資界最佳紀錄之一。

儘管一些大型基金能在股市交易中使用人工智能來成功得到不錯的投資回報，然而距離純粹依靠人工智能交易來獲得最佳的投資回報還很漫長。大多數較小的對沖基金，聲稱運用純AI投資交易系統的回報表現仍然低於市場平均水平。

向人類學習將勝一籌

其實AI投資能力也有高低之分，粗略估計，一般純AI相對人類的投資策略正回報的比率約二比八，目前人類的投資策略仍然比一般人工智能更好，機器學習仍然需要從優秀的人類投資者身上學習很多東西。

林南生

香港電腦學會（HKCS）會員、智慧城市專題組─大數據召集人、大數據及商業智慧專題組委員會成員。現為位於香港科學園的華訊站有限公司創辦人和總監，從事物流及供應鏈的雲計算、大數據及人工智能軟件開發及顧問服務。

作者：林南生