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人工智能ETF業(yè)績(jī)漸入佳境 大規(guī)模應(yīng)用尚需時(shí)日

2018-04-17 05:31  來(lái)源:中國(guó)證券報(bào)

    近日,推出第一只人工智能ETF——AIEQ的Equbot公司正計(jì)劃推出非美國(guó)版本的AIPoweredInternationalEquityETF(AIIQ)。其計(jì)劃書(shū)稱(chēng),該基金以發(fā)達(dá)市場(chǎng)為目標(biāo),與其前身AIEQ一樣,將通過(guò)IBM的Watson超級(jí)計(jì)算機(jī)使用自然語(yǔ)言處理功能。

    3月來(lái),AIEQ的業(yè)績(jī)漸入佳境,逐漸跑贏標(biāo)普500等指數(shù)。對(duì)此,業(yè)內(nèi)人士表示,AI模型本身是個(gè)黑匣子,只能給出結(jié)果,無(wú)法解釋原因。雖然目前在投資領(lǐng)域應(yīng)用的有效性在一定程度上得到驗(yàn)證,但大規(guī)模應(yīng)用尚需時(shí)日。

    黑匣子本質(zhì)難解釋

    第一只人工智能ETF——AIEQ在業(yè)內(nèi)博足眼球,運(yùn)行期間甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為“AI未來(lái)將取代基金經(jīng)理”。不過(guò),AIEQ的業(yè)績(jī)?nèi)邕^(guò)山車(chē)般一波三折。AIEQ在上市幾個(gè)交易日業(yè)績(jī)領(lǐng)先各大指數(shù),隨后開(kāi)始大幅跑輸標(biāo)普500和納斯達(dá)克指數(shù),尤其是在去年11月,在標(biāo)普500指數(shù)上漲的背景下,AIEQ出現(xiàn)了3%以上的跌幅,后來(lái)情況也不容樂(lè)觀。但是今年3月以來(lái),AIEQ表現(xiàn)漸入佳境。一位業(yè)內(nèi)人士猜測(cè),有可能是因AIEQ在經(jīng)歷較多市場(chǎng)波動(dòng)并收集更多數(shù)據(jù)后,產(chǎn)生了更大的樣本,為其決策奠定了基礎(chǔ)。隨著時(shí)間積累,AI的優(yōu)勢(shì)開(kāi)始展露。

    對(duì)此,部分業(yè)內(nèi)人士給出不同意見(jiàn)。因諾資產(chǎn)創(chuàng)始人兼投資總監(jiān)徐書(shū)楠表示,對(duì)于人工智能類(lèi)模型,很難對(duì)其結(jié)果進(jìn)行直觀解釋。AI模型本身是個(gè)黑匣子,只能給出結(jié)果,無(wú)法解釋原因。就目前AIEQ的業(yè)績(jī)表現(xiàn)來(lái)判斷其有效性,時(shí)間尚短,統(tǒng)計(jì)規(guī)律并不顯著。

    中國(guó)量化投資俱樂(lè)部理事長(zhǎng)、珠海南山領(lǐng)盛投資經(jīng)理劉治平也表示,近期AIEQ超越標(biāo)普500指數(shù)的表現(xiàn),并不能說(shuō)明AIEQ是隨時(shí)間積累掌握足夠多數(shù)據(jù)信息后,對(duì)信息處理能力變強(qiáng)、選股能力提升,才致使其具有此表現(xiàn)。從AI本身所存在的“黑箱問(wèn)題”來(lái)看,除了AIEQ的設(shè)計(jì)者,其他人無(wú)法從內(nèi)、外來(lái)透析其做出決定的原因,就使得對(duì)其所做出的結(jié)果缺乏修正理由,無(wú)法辨錯(cuò)。

    “無(wú)套路”事件難預(yù)測(cè)

    至于AI在應(yīng)對(duì)“灰犀牛”、“黑天鵝”等事件時(shí)是否能做出適當(dāng)反應(yīng),徐書(shū)楠表示,目前來(lái)看,讓AI對(duì)某些突發(fā)事件做預(yù)測(cè)和反應(yīng)不太可能。以目前大紅大紫的深度學(xué)習(xí)模型為例,其基礎(chǔ)就在于大數(shù)據(jù)訓(xùn)練,而“黑天鵝”事件通常是一次性的,不具有統(tǒng)計(jì)顯著性,因此很難對(duì)此有所反應(yīng)。但量化投資,尤其是AI模型,在選股方面具有充分分散的特點(diǎn),可以很好應(yīng)對(duì)“黑天鵝”事件的沖擊。

    除此之外,徐書(shū)楠指出,AI模型和其它模型一樣面臨資金容量有限的問(wèn)題。雖然目前AI模型在投資領(lǐng)域有不少應(yīng)用,但因其黑匣子的特性,將嚴(yán)格限制其比例。

    展望未來(lái)發(fā)展,劉治平指出,要更理性客觀對(duì)待AI的作用,不要過(guò)分夸大其影響。在金融投資領(lǐng)域,真正的AI不應(yīng)該是簡(jiǎn)單等同于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜非線(xiàn)性算法。徐書(shū)楠也表示,AI是未來(lái)量化投資的重要方向,但在投資領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用尚需時(shí)日。

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