Re: [请益] 人工智能在金融股市是否非常成熟了?

楼主: subpop (尚未通过身分认证)   2017-04-07 14:36:28
※ 引述《ProTrader (没有暱称)》之铭言:
: 在继续讨论应用人工智能机器学习做金融交易的的未来之前 请大家了解几件事
: 1.金融市场交易的策略有圣杯吗?? 答案是没有
: 因为金融市场的系统特性刚好跟线性非时变相反
: 简单的说就是分析完所有现在与历史资料 不保证未来一定获利
: 所以AI再强也不是无敌
: 2.普通散户或大学生研究生都能像Google一样做出超强的AI吗?
: 答案是几乎不可能
: 因为普通人根本没钱买那些电脑,就算电脑免费普通人也付不起电费
: AlphaGo用的电脑很贵,耗电量也很贵(都是对普通上班族来说)
: 就算Google设备免费让你用算法也给你,你能自己写出AlphaGo的程式吗?
: 希望大家能了解的是,做AlphaGo 不是出一张嘴 门槛很高的
: 超强的AI基本上是大公司才有机会研发
: 降到普通人的标准
: 对散户来说学原po,测试python的机器学习套件就很难了
: 或者你有已经对台大林轩田老师的机器学习课程内容有初步了解了吗?
: 你已经弄到资料去实作机器学习得到一个所谓AI可以自动化交易了吗?
: 这样的要求只是很基础的门槛,就我所知绝大多数人都无法达成
: 3.AI可以完全替代人脑吗?? 目前应该还不可以
: 市面上看到的所有AI 都是弱人工智能 真正可以取代人是强人工智能
: 所以人类的交易高手短期内仍然不用担心被AI干掉
: 交易用AI目前的主要优势仍然在于24小时交易 策略多标的多也可
业绩平平 火热的量化基金当头被泼了一盆冷水
2017-04-06 17:07:52
量化投资近年来风生水起,已经成为最热门的对冲基金策略之一。自2009年以来,量化基金管理的资产至少翻了三倍。
但法兴银行最新的报告显示,过去一年来,很多量化基金却没有做到业绩斐然。伴随越来越多的资金流入这个领域,量化基金过去的辉煌成绩可能反而会导致这一策略的失败。
据美国金融媒体“机构投资者(Institutional Investor)”,法兴银行调查了逾100家大宗商品交易顾问和量化宏观基金做出报告。报告指出,今年年初至2月份,这些基金的平均收益仅为0.04%,去年则平均亏损1.07%。同期,标普500指数的上涨了5.9%,去年则上涨了12%。
全球最大对冲基金桥水(Bridgewater Associates LP)旗下的纯阿尔法策略基金(Pure Alpha)管理资金768亿美元,是量化基金中管理资金规模最大的一支。但今年截至2月份,Pure Alpha仅增长了0.16%,较去年收益2.4%的表现大幅下滑。
两家英国对冲基金Winton Group和Man Group同样表现不佳。Winton Group旗下运行历史最悠久的基金Wonton Futures Fund管理100亿美元,该基金今年上涨1.47%,去年则亏损3%。
Man Group管理的Man AHL Alpha Fund上涨1.2%,去年下跌3%。该机构旗下另一只Man AHL Dimension同期仅上涨0.27%,去年亏损1.21%。回顾两支基金的历史,Man AHL Alpha自1994年创立以来,年度收益高达11.64%;而2006年建立的Man AHL Dimension年度收益为5.27%。
华尔街传奇交易员Paul Tudor Jones管理的Tudor Investment Corp今年则上涨0.15%,去年收益4.73%,年度收益1.94%。该公司去年削减费用并裁员。
法兴银行报告还指出,一些创立时间较近的对冲基金整体表现也不佳。具体如下:
AQR Capital Management新创立的四支基金今年小幅增长,但去年则亏损严重。该机构一支管理128亿美元的期货基金今年小幅上涨1.82%,去年则亏损8.44%,自创立以来的收益为1.56%。
AQR Capital Management在2009年创立的一支基金管理资产48亿美元,今年增长2.85%,去年亏损则达到15.42%,年度收益3.84%。
量化投资管理公司(Quantitative Investment Management)管理20亿美元资产,旗下全球量化项目今年截至2月份增长4.26%,去年上涨16.69%。该基金建立于2001年,年度收益11.22%。QIM在2015年创立的一支基金今年上涨了35.27%,去年亏损21.71%,年度收益15.64%。
研究机构Novus调查了8家大型量化基金发现,这些基金拥有的股票有17-28%是重合的。该机构警告,如果这些机构同时抛售手中这批股票,可能会导致像2007年时的另一次大崩盘。
这些量化基金应该都有用AI ML DL吧?
财大气粗的避险基金人才、资源、设备都不是问题
但是看起来绩效好像还没起来
从实证来看
算还没成功吧

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