用AI炒股可行吗？

只管AI在许多领域已经展现出了超越人类的天赋，但在炒股领域依然是个例外，热炒AI股的华尔街基金经理们，彷佛并不相信在可预见的未来内会涌现比人类基金经理更强的“炒股AI”。

值得一提的是，华尔街本身并不排斥AI，乃至还是最热衷于利用新技能的行业，包括下单、风控等投资环节早已交给算法办理。
文艺复兴科技基金的创始人、数学家出身的吉姆·西蒙斯从40年前就开始研究“算法炒股”，经由了多年的努力，他们终于实现利用机器学习识别过往市场走势的模式，来天生能够盈利的交易策略。

但善于内卷的投资市场至今没有涌现***皆知的“AI炒股机器”本身足以解释问题。
曾经在量化基金公司D.E.Shaw担当高管的Jon McAuliffe阐明称，“投资领域的AI环境是截然不同的，我们没有无限量的数据来帮助我们运行无限大小的模型。
”知情人士透露，“在成本市场上，AI更多的是一种工具，而不能成为基金经理本身。
”

大家一定对2016年4:1击败韩国天下冠军李世石九段的人工智能AlphaGo印象深刻，它背后的DeepMind公司在这之后还在一些更加须要博弈技巧的领域包括电子竞技（星际争霸2）、德州扑克项目上均取得了成功，唯独只有“炒股”这个山头，始终没有发生发火声响。

这里有一个非常有趣的故事，2018年AlphaBeta旗下的DeepMind团队揭橥论文，公开其研发的人工智能交易系统AlphaStock已经在中国A股市场潜伏交易三十六个月，在经由不断的自我学习自我进化后，终极净值亏损呈现不断扩大的趋势，且净值颠簸区间和换手率也呈现飙升趋势。
该团队终极决定停息该领域的研究，将重新核阅研究框架。

换言之，即便是强大的人工智能，依然无可避免地在成本市场沦为“韭菜”。

股票市场的多变性是AI难以立足的紧张缘故原由

众所周知，人工智能运行的一大事理便是根据过往数据总结出一定的规律特色，并根据这个规律去预测未来，其在模型打算和实行的能力上是人类无法比拟的。
但在成本市场，一个非常显著的特色便是，过往数据并不能完美预测未来，财报、技能图形、市场感情和其他的金融数据只能阐明一部分股票异动，剩下的都是无法计量的“噪音”。

对付“AI基金经理”而言，更加致命的是股票市场的多变性。
与措辞模型大致不会发生剧变不同，上市公司发生剧烈变革本身，也是股市日常的一部分。
换了新的管理层、做出重大计策决策，还是受到外部经济或政治环境影响，都会在极短的韶光内重塑股票的前景。
这也使得依赖历史数据和长期趋势的AI更无所适从。

“如果‘AI基金经理’总是犯一些低级缺点导致客户资金亏损，想必也不会有人把钱交给机器人来管理。
”杭州某量化私募卖力人称，“资产管理这个行业很纯粹，你的古迹好，收益稳定，那么客户就会源源不断向你投入资金，你的基金管理规模就大。
反过来说，你的投资方法很高大上，但是客户看不懂，基金收益也不是很稳定，你得到的资金规模也不会很大。
这个在世界上任何一个国家都是一样的，谁乐意把钱交给一个看不懂的机器呢？”

目前天下上最有名的纯AI基金该当是由ETF Managers Group与金融科技公司Equbot互助发行的AIEQ基金（AI Powered Equity ETF）。
自出身之初，AIEQ就创造了业内的多个第一，比如它是基金行业内第一个充分利用人工智能作为选股方法的主动管理型ETF，拥有美国6000多家公司的财务报表、技能、宏不雅观、市场数据等数百万个数据点；它拥有自动化数据驱动的投资流程，能肃清人为的偏见和缺点。

截至2023年2月，AIEQ持有的资产规模约为1.2亿美元（约8.25亿公民币）；作为比拟，环球最大的对冲基金，桥水基金的在管资产规模超过1600亿美元（约10996亿公民币）；而中海内地最大的公募基金易方达及子公司资产管理规模超2.7万亿元；换言之，比较较人工智能，目前投资者更信赖由人类基金经理掌舵的基金产品。

橙柿互动 林司楠 编辑 薛永军