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當(dāng)我們見識到等人工智能的神奇和威力之后，自然而然會有一個問題：如果人工智能來到股市，會不會大殺四方？
事實上，這并不是一個新問題。在華爾街，很多年之前就開始嘗試在金融領(lǐng)域使用人工智能。
在華爾街和倫敦城的主要金融機構(gòu)，都有一小群曾是物理學(xué)家和應(yīng)用數(shù)學(xué)家的人員，嘗試將物理學(xué)、數(shù)學(xué)原理應(yīng)用于證券市場。以前，這些人被稱為“火箭科學(xué)家”，之所以這么稱呼，是因為火箭通常被認(rèn)為是科學(xué)界內(nèi)最先進(jìn)的領(lǐng)域，現(xiàn)在他們通常被稱為“寬客”。
寬客從事的主要工作是“金融工程”，這個學(xué)科是跨學(xué)科的混合體，包括物理學(xué)模型、數(shù)據(jù)技巧和計算機科學(xué)等，目的是對金融證券進(jìn)行估值。例如“寬客”建立的數(shù)學(xué)模型首先對歷史股價數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，那些歷史上價格總是朝同一或相反方向波動的相關(guān)聯(lián)的兩只股票，突然價格趨勢發(fā)生了背離，這很有可能說明其中一只股票價格被高估或低估，電腦程序用海量數(shù)據(jù)（603138）進(jìn)行分析，幫助交易員找到獲利這些機會。
“寬客”最典型的交易就是量化投資。量化投資是指通過數(shù)量化方式及計算機程序化發(fā)出買賣指令，以獲取穩(wěn)定的收益，量化投資就是人腦和人工智能結(jié)合的投資范式。
物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家們在華爾街最常見的工作是建立模型估計證券的價值。他們修補既有模型并開發(fā)新模型。到目前為止，金融世界中最著名的也是應(yīng)用最廣泛的模型就是布萊克-斯科爾斯期權(quán)定價模型。而人工智能算法的核心內(nèi)容，就是圍繞這些模型展開交易。
既然“寬客”和人工智能這么厲害，那么他們在金融市場能賺到錢嗎？
1997年，兩位經(jīng)濟學(xué)家邁倫·斯科爾斯和羅伯特·默頓因為他們在布萊克-斯科爾斯期權(quán)定價模型上的貢獻(xiàn)，共同獲得了當(dāng)年的諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎，兩人也運用自己的理論賺得盆滿缽滿。1998年8月，發(fā)生了一場預(yù)料之外的危機，俄羅斯金融風(fēng)暴引發(fā)了全球的金融動蕩，長期資本管理公司資產(chǎn)隨即暴跌，到了9月，公司不得不被清算接管。
布萊克-斯科爾斯期權(quán)定價模型并沒有錯，但是當(dāng)市場中每一個實力雄厚的投資者都依賴該模型后，就很容易演變成一場災(zāi)難，每個人手上都是相同的資產(chǎn)，當(dāng)市場變化時，人人都爭相拋售，但市場的另一頭卻沒有人愿意接手，于是災(zāi)難就發(fā)生了。
其實這也是人工智能的最大問題，人工智能帶來的交易優(yōu)勢是暫時的。當(dāng)各家金融公司的核心算法相似的時候，他們很容易買入相同的股票和資產(chǎn)，而一旦市場上稍有風(fēng)吹草動，算法就會下達(dá)相同的指令同時拋售資產(chǎn)，市場的風(fēng)險會被急劇放大。例如當(dāng)美聯(lián)儲宣布一個重大消息時，AI控制的高頻交易能夠在幾毫秒的時間內(nèi)下達(dá)交易指令，為了避免損失，其他人工智能的算法也會用更快速度拋售或買入，結(jié)果市場要么暴漲，要么暴跌。
原美國財政部部長、著名經(jīng)濟學(xué)家勞倫斯·薩默斯有一次約見了谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)家賽斯的時候問了這樣一個問題：“你覺得你能用谷歌的大數(shù)據(jù)預(yù)測股市嗎？”這位數(shù)據(jù)科學(xué)家的答案是：不會起作用。
賽斯的理由是，即便某個大數(shù)據(jù)技術(shù)真的能預(yù)測股市，那么很快就有很多對沖基金效仿，這就讓預(yù)測的準(zhǔn)確性不存在了。例如在過去，“購買黃金”的搜索數(shù)量的確與未來黃金價格上漲有關(guān)，但這種方法現(xiàn)在已經(jīng)不奏效了，這很可能是其他一些對沖基金也發(fā)現(xiàn)同樣的關(guān)系，所以最終的結(jié)果是沒有一種方法能準(zhǔn)確預(yù)測市場。
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