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　　Umed Saidov, CFA

　　Oqulent, LLC金融服務(wù)公司創(chuàng)始人

　　想象一下：你是一家活躍的股票基金的投資組合經(jīng)理。一天早上你醒來時(shí)發(fā)現(xiàn)，罷工延誤了你所投資的航空公司的航班。

　　現(xiàn)在你需要評估此事件對公司基本價(jià)值的影響并作出投資組合決策——你可以對沖、出售、買入或者什么都不做。評估這類事件時(shí)，你至少需要做好三步：

　　1. 衡量損失的嚴(yán)重程度;

　　2. 評估其持久性;

　　3. 比較股票更新的基本價(jià)值與當(dāng)前市場價(jià)格。

　　除了對航空公司的業(yè)務(wù)有深入的了解之外，你還需要一個(gè)強(qiáng)大的公司業(yè)務(wù)模式和一些“處理”時(shí)間來重新計(jì)算公司的新估值。

　　雖然市場價(jià)格因新聞而瞬間發(fā)生變化，但在新聞事件發(fā)生之后，隨著市場參與者爭相下注，對于合理價(jià)格的探索仍在繼續(xù)……

　　現(xiàn)在想象同樣的場景，但有一些變化：

　　同樣是罷工延誤了你所投資的航空公司的航班。但在新聞發(fā)布前幾個(gè)小時(shí)，你就收到了可能發(fā)生勞工罷工的預(yù)警。你電腦上的投資界面彈出了警報(bào)，同時(shí)推送了一系列分析工具，幫助你在充分了解相關(guān)信息的基礎(chǔ)上，隨時(shí)隨地做出基本投資決策。

　　你的界面采用人工智能(AI)是一套自學(xué)習(xí)自校正算法。從衛(wèi)星圖像到社交媒體網(wǎng)絡(luò)以及經(jīng)濟(jì)、政治和金融數(shù)據(jù)庫，AI算法從數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，向你提供投資組合的相關(guān)信息。他們將信號與噪音區(qū)分開來，隨著新信息的涌入，實(shí)時(shí)更新你投資組合的內(nèi)在價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

　　在你的界面中，你可以看到受罷工影響的航空公司航線，以及由此導(dǎo)致的每日預(yù)計(jì)的美元損失，甚至是罷工持續(xù)一天、三天或一周可能對股價(jià)造成的影響。你可以深入了解數(shù)據(jù)來自何處以及如何分析數(shù)據(jù)。在任何時(shí)候，你都可以通過更改模型的輸入模式來修正你自己的觀點(diǎn)或選擇不同的分析方法。

　　在界面底部，你有一個(gè)可用投資操作菜單，每個(gè)操作選項(xiàng)都會提示你該操作對投資組合回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)的潛在影響。

　　你需要做的，就只是了解參與罷工人員可能面臨的困境，并重新校準(zhǔn)罷工持續(xù)到某一特定日期的可能性。然后，再回答幾個(gè)問題：工會的要求是什么?他們會獲得什么機(jī)會?工會究竟可以解決什么實(shí)際問題?

　　不過據(jù)我所知，這樣的界面現(xiàn)在還并不存在，但這也絕對不是天方夜譚。要打造這樣的智能界面并不容易。我是一位擁有十年基礎(chǔ)投資經(jīng)驗(yàn)的金融專業(yè)人士。但是在進(jìn)行了一段時(shí)間的數(shù)據(jù)科學(xué)研究后，我深信大數(shù)據(jù)會給我們的行業(yè)帶來深刻的變化。

　　雖然理性的基本投資原則可能還將持續(xù)存在，但投資研究的未來將受到數(shù)據(jù)科學(xué)和目前尚不存在的動態(tài)模型的影響。我認(rèn)為這是金融演變的一個(gè)自然步驟，除了投資技巧之外，還需要對數(shù)據(jù)科學(xué)有充分的了解。

　　基于此，我們提出并回答了以下這個(gè)重要的問題：

　　為什么數(shù)據(jù)科學(xué)將成為投資領(lǐng)域的特征長期存在? 因?yàn)樗辽僭谌齻€(gè)方面表現(xiàn)優(yōu)于人類：

　　1.無偏差分析性思維

　　使用機(jī)器做出投資決策可以最大限度地減少人為錯(cuò)誤和認(rèn)知偏差。投資專業(yè)人士可能會使用多種技術(shù)來識別并最小化誤差，但我們無法消除它們。很多偏差已經(jīng)成為了神經(jīng)系統(tǒng)的一部分，深深嵌入了我們的大腦。

　　與人類相反，人工智能的算法沒有自我意識。他們敏捷，并且可以快速吸收新信息并進(jìn)行修正，任何數(shù)據(jù)都可以用來產(chǎn)生洞察力。人工智能可以從環(huán)境變化中學(xué)習(xí)和發(fā)展，與保質(zhì)期有限的靜態(tài)定量模型不同，以人工智能為基礎(chǔ)的系統(tǒng)是一直“活著”的。

　　2.處理能力

　　在信息處理方面，人類遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及電腦。電腦能夠全面碾壓人類。IBM的深藍(lán)超級計(jì)算機(jī)早在1997年擊敗國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)，而谷歌的AlphaGo AI也在2017年打敗了世界頂級的圍棋選手。

　　這一優(yōu)勢不僅僅體現(xiàn)在分析思維里。機(jī)器在更加微妙的聯(lián)想性思考上也早已擊敗人類，而這種能力長期以來一直被認(rèn)為是人類所專有的。2011年，IBM的沃森以絕對優(yōu)勢擊敗了智力競賽節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》(Jeopardy!)的知識問答競賽的冠軍。我在那一刻重新定義了我對分析思考的觀念，無論是人工智能還是人類智能。

　　像Siri和Alexa這樣的機(jī)器現(xiàn)在就已經(jīng)能夠理解人類的語言，并且可以學(xué)習(xí)、處理和分析人類創(chuàng)造的所有知識體系。如果這種趨勢繼續(xù)下去，那么機(jī)器就能夠以最少的人力投入進(jìn)行智能投資和資源分配決策。

　　3. 執(zhí)行投資決策

　　投資決策過程有五個(gè)步驟：1. 數(shù)據(jù)收集; 2. 數(shù)據(jù)處理; 3. 投資分析; 4. 投資決策; 5. 績效評估。

　　其中有三個(gè)可以通過代碼執(zhí)行。然而第三步——投資分析，仍然需要人力投入來評估，例如戰(zhàn)略需要、競爭局面、政府政策和董事會獨(dú)立性等因素。

　　實(shí)際上，給定一個(gè)數(shù)據(jù)源后，任何可以分解為邏輯步驟的任務(wù)都可以轉(zhuǎn)化為代碼并實(shí)現(xiàn)自動化。像橋水這樣的對沖基金已經(jīng)開始使用人工智能來優(yōu)化他們的投資決策流程。但任何由于法律或組織工作限制等原因無法收集并匯總到數(shù)據(jù)庫中的重要投資數(shù)據(jù)都需要人工分析。比如，與投資組合公司管理層的訪談過程中，非言語線索發(fā)揮著重要的作用。

　　從純粹的經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，員工的價(jià)值體現(xiàn)在他于最基本工作內(nèi)容上做出的貢獻(xiàn)?？商娲鷨T工的軟件成本只是企業(yè)花在新員工身上投入的一小部分。這種威脅對于大學(xué)畢業(yè)生來說更加明顯，因?yàn)樗麄內(nèi)肼毘跗诘闹饕ぷ魇鞘占M織和分析數(shù)據(jù)。

　　未來的投資組合經(jīng)理也很可能需要熟練地掌握廣泛的數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析技能，并知道如何將其投資理念轉(zhuǎn)化為機(jī)器可讀代碼。在投資組合公司仍需要人工來參與決策時(shí)，投資組合管理也需要對人類行為進(jìn)行很好的理解。

　　未來全新的投資方式

　　未來的投資專業(yè)人士不會再通過財(cái)務(wù)報(bào)表獲取信息，他們會從分析和預(yù)測人類行為的影響中獲取重要信息，會建立一套具有高度分析性、靈活性的以人工智能投資框架為基礎(chǔ)的分析工具。

　　在這種情況下，我不能排除黑盒子投資法。人工智能的系統(tǒng)可能給出我們無法理解的投資建議。雖然我們將針對極端波動采取一些基本的保障措施，但我們的投資決策將由AI的預(yù)測能力決定，而不是靠我們對其決策過程的掌控來決定。在這個(gè)世界上，投資專業(yè)人士將更多地充當(dāng)投資者利益的監(jiān)護(hù)人，通過定義投資目標(biāo)、優(yōu)化決策算法、并培訓(xùn)AI來完成大部分分析工作。

　　從技術(shù)進(jìn)步的速度來看，這樣一天可能比想象中來得更早。值得慶幸的是，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)⑿枰哂行袠I(yè)經(jīng)驗(yàn)的財(cái)務(wù)專家來撰寫投資專業(yè)歷史的新篇章。但更重要的問題是：你準(zhǔn)備好了嗎?

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