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为什么“人工智能股票投资”并不普遍?

作者:薛定谔D家肥猫
为什么“人工智能股票投资”并不普遍?

人工智能已经在各个领域得到实际应用,例如棋盘游戏,如围棋、自动驾驶汽车和蛋白质结构分析。然而,机器学习和基于人工智能的决策并没有广泛用于“股市投资”,乍一看,这似乎与人工智能兼容。因此,剑桥大学(University of Cambridge)和牛津大学(Oxford University)的研究团队宣布了“使用人工智能进行股票投资能否实际应用?” 2000年至2018年发表的多项研究的分析结果。

回顾股票投资决策中的机器学习实验:为什么大多数已发表的研究结果在现实生活中没有兑现其承诺| SpringerLink

https://link.springer.com/article/10.1007/s41060-021-00245-5

人类与人工智能:这是谁更擅长在金融市场赚钱

https://theconversation.com/humans-v-ai-heres-谁-谁-更擅长在金融市场赚钱-174937

技术的进步正在对金融业产生影响,例如在线支付服务和在线银行的出现,同时也使用了金融科技这个结合了金融和技术的术语。在这些领域,正在实施使用人工智能的安全系统、反洗钱措施、客户身份验证等,但人工智能在股票和外汇等金融产品以营利为目的的交易中并不普遍

剑桥大学临床神经心理学教授Barbara Sahakian说,“交易者通常使用简单的算法,但机器学习和人工智能在投资决策中并不常见,而机器学习是基于分析巨大的数据集来寻找模式,而金融市场产生了大量的数据,所以这两者似乎是一个明确的匹配。”

尽管一些专业投资公司声称“在投资决策过程中使用人工智能”,但没有官方业绩信息。此外,似乎有些采用人工智能的投资公司管理着数十亿美元,但在投资行业中规模不大。另一方面,在学术研究中,有多份报告称,“机器学习算法使做出高度准确的财务预测成为可能”,而且研究与现实之间存在差距。

因此,Sahakian及其同事与2000年至2018年间发表的27项关于“机器学习算法股票市场预测实验”的同行评审研究合作,以找出为什么人工智能投资在现实世界中并不普遍。

为什么“人工智能股票投资”并不普遍?

根据研究团队的分析,大多数被调查的实验都是并行运行“多个市场预测模型”,极端情况下运行数百个模型。在大多数情况下,作者建议采用“最高性能模型”,“也就是说,最佳结果是精心挑选的,所有非最佳结果都被忽略了。”Sahakian及其同事说。这些方法一次只能执行一个特定的战略,对于不可撤销的现实世界投资来说,即使它们盈利或亏损,也不会奏效。一家投资公司执行多种投资策略并仅发布成功的投资策略作为典型例子,也可能被视为违法。

此外,在Sahakian等人审查的论文中,市场预测的准确率似乎很高,约为95%,但在实际市场预测中,5%的错误可能是一个大问题。5%的错误并不意味着“5%的损失”,如果在严重的情况下发生误读,则有损失大部分投资基金的风险。

而且,大多数AI算法在内容上都是“黑匣子”,不能保证透明度,例如“这种投资算法以这种方式工作”。Sahakian及其同事表示,在现实世界中,这可能是投资者关注的问题,也可能是监管问题。

除上述内容外,此次审查的研究均未考虑欧盟金融市场法规。

MIFID II和企业伦理,并指出基于AI的操作可能会引起伦理问题。实验对真实股票市场没有影响,但所使用的人工智能缺乏保证道德交易的设计,并且在现实世界中操作时是一个道德问题。这可能发生。

“在我们看来,基于机器学习和人工智能算法的投资决策应该遵循两个道德标准:一个是让人工智能本身合乎道德,另一个是环境、社会和治理。做出合乎道德的投资决策,考虑到人工智能不会投资于可能损害社会的公司。“从上述结果来看,有人声称,学术实验中解释的AI无法在真正的金融行业运作。

为什么“人工智能股票投资”并不普遍?

此外,研究团队还将少数业绩向公众开放的人工智能基金与显示市场走势的指数进行了比较,但结果是人工智能的投资结果普遍低于指数。

Sahakian等人总结说,在这一点上,有非常有力的案例支持人力分析师和管理者。尽管存在所有缺陷,但经验证据表明人类优于人工智能。我强烈认为,这在一定程度上是由于在不确定的情况下做出快速决策时,人类高效的思维捷径尽管基于人工智能的投资决策在未来可能会变得更加普遍,但萨哈基安和同事们使用人工智能来支持决策和分析,而不是人类从属于人工智能,做出最终投资决策。坚持认为人类给出的方法是好的。

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