英国伦敦英仕曼集团办公室,深夜11时。人们已经回家。
然而,计算机依然“清醒”。
英仕曼通过量化交易管理大约430亿美元资产。大部分交易交给运算法则。人为计算机编写代码并监控异常。这些机器平均每天交易大约21.5小时,从亚洲市场开市到美国市场收市。
这套策略英仕曼已经使用30年。如今,它寻求率先进入量化交易的新阶段——机器学习。
机器学习与传统量化交易之间的区别在于,最新技术使计算机不必再被告知如何、怎样交易;计算机可以自己找到模型,自主下达买卖指令。
英仕曼集团首席财务官桑迪·拉特雷说:“我们认真视此为未来。现在,我们在这一领域投入的资金和研究比任何其他方面都多。”
美国消费者新闻与商业频道(CNBC)28日援引拉特雷的话报道:“我们将看到,机器将不断增强能力,可以在任何境遇下都更少依靠人类指定的模型,更多靠自己学习数据。”
拉特雷说,机器学习贡献的投资收益已经超过传统量化交易。他拒绝透露旗下基金多少资金由机器自主交易,但称如果5年后,半数量化交易由机器学习实现,自己不会感到惊讶。
机器学习的用途不仅限于量化交易。英仕曼集团正在使用机器学习帮助基金经理更好地分析数据。其中一个例子是,机器能够同时听多个盈利电话会议,而人一次只能听一个。
英仕曼集团与牛津大学合作研究量化金融,去年推出研究机器学习和数据学的新专业方向。
除英仕曼外,其他一些大型对冲基金同样在机器学习领域具有一定优势。英国巴克莱最新调查结果显示,62%的对冲基金经理在投资过程中使用某些机器学习功能。
尽管机器学习在对冲基金圈引发较高的兴奋度,但并非没有挑战。最大挑战就是,机器还不能解释自己的交易。如果机器交易引发基金重大损失,基金将难以与投资者沟通收益下降的原因。另外一项挑战就是难以招募编写极为复杂程序的人才。
英仕曼希望在机器学习领域保持领先地位。英仕曼首席执行官卢克·埃利斯说:“我们必须持续努力改善运算法则以标新立异……同时改善日常交易以确保在市场上一骑绝尘。”(卜晓明)(新华社专特稿)
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