不需要人类，完全自主的AI经营华尔街对冲基金
我一直在记录完全自主组织的出现 - 这些组织能够运行和扩展自己而无需任何人类操作员或干预 - 有时也称为分布式自主组织（DAO），现在已经多年了，现在我开始看到DAO的第一个生产DAO出现并进入市场。
艾迪亚（Aidyia）是一个新的自主对冲基金，这是一个很好的例子，去年年底打开了对冲基金，它使用人工智能（AI）进行了所有股票交易（无需人工干预），正如您将看到Bridgewater Associates，世界上最大的对冲基金，Goldman Sachs和Goldman Sachs和Jpmorgan Chase可能不一定要落后于此。实际上，该行业的步伐和变化速度现在变得如此迅速，以至于它甚至有自己的专门活动 - Quants之战，下一部分是在本月晚些时候在法兰克福。
“如果我们所有人都死了，” AI Guru长期的Goertzel和公司的首席科学家说：“这将继续交易。”
他的意思是从字面上看。当然，Goertzel和其他人类建立了该系统，他们将继续根据需要进行修改。但是，他们的创建借鉴了多种形式的AI，完全鉴定并执行交易，其中包括受遗传进化的启发，另一个是基于概率逻辑的。每天，在分析了从市场价格和数量到宏观经济数据和公司会计文件的所有内容之后，这些AI引擎做出了自己的市场预测，然后在最佳的行动方案上“投票”。
尽管艾迪亚（Aidyia）总部位于香港，但这种自动化系统在美国股票中进行了交易，并且在第一天的第一天，它在未公开的货币池中产生了2％的回报。这并不令人印象深刻，或者在统计上相关。但这代表了金融界的显着转变。在1.43亿美元的资金支持下，旧金山初创公司Soncient Technologies自去年以来一直在与类似系统进行悄然交易。以数据为中心的对冲基金，例如两个Sigma和文艺复兴技术，他们依靠AI。据报道，可以说到2025年可以完全自主的其他两名Bridgewater Associates，而Point72 Asset Management由大华尔街名称Ray Dalio和Steven Cohen运营，正在朝着同一方向移动，然后还有Goldman Sachs，他们也以自己的自称自动化自动化动力。
对冲基金长期以来一直依靠计算机来帮助进行交易。根据市场研究公司Preqin的数据，约有10,360个对冲基金在计算机模型的帮助下（大约是所有资金的9％）进行了大部分交易，他们总共管理了约1970亿美元。但是，这通常涉及使用机器来构建大型统计模型的数据科学家（或“ Quants”）。这些模型很复杂，但它们也有些静态。随着市场的变化，它们的运作可能不如过去工作。根据Preqin的研究，典型的系统基金并不总是像人类经理经营的基金一样。
然而，近年来，资金已转向真正的机器学习，在该学习中，AI系统可以速度分析大量数据，并通过这种分析来改善自己。纽约公司的叛乱研究由棒球名人堂成员汉克·格林伯格（Hank Greenberg）等人创立，依赖于一种称为贝叶斯网络的机器学习形式，使用了一些机器来预测市场趋势和精确交易。同时，诸如艾迪亚（Aidyia）和众人（Aidyia）之类的服装正在依靠数百甚至数千台机器的AI。这包括诸如进化计算之类的技术，该技术受遗传学的启发，以及深度学习，这是一种用于识别图像，识别口语单词并执行诸如Google和Microsoft等互联网公司内的其他任务的技术。
希望这样的系统可以自动识别市场的变化并以量化模型无法做到的方式进行适应。
“他们正在尝试在发展之前要看事物。”许多常识的作者本·卡尔森（Ben Carlson）说：为什么简单胜过任何投资计划的复杂性，他们在投资广泛的货币经理投资的end赋基金中度过了十年。
这种AI驱动的基金管理不应与高频交易混淆。它不是在寻求前进的交易，也不是通过行动速度赚钱。它正在寻找长期的最佳交易 - 小时，几天，几周，甚至未来的几个月。更重要的是，机器而不是人类正在选择策略。
尽管该公司尚未公开销售其基金，但SOTIENT首席执行官Antoine Blondeau表示，自去年以来，它一直在使用私人投资者的钱进行官方交易，并且经过更长的测试交易。根据彭博社的一份报告，该公司曾与摩根大通（JPMorgan Chase）内的对冲基金业务合作，后者最近推出了AI来自动化其法律工作，从而开发了AI交易技术，但Blondeau拒绝讨论其合作伙伴关系。但是，他确实说，其基金完全通过AI运营。
首席科学官巴巴克·霍德贾特（Babak Hodjat）说，该系统允许该公司调整某些风险设置，他是在苹果公司收购数字助理之前建立Siri的团队的一员。但是否则，它在没有人类帮助的情况下运作。
霍德贾特说：“它会自动为策略创建策略，并为我们提供命令，它说：‘现在使用这种特殊的订单类型，现在就购买了这种工具。’它还告诉我们何时退出，减少曝光和这种东西。”
根据霍德贾特（Hodjat）的说法，该系统从数据中心，Internet咖啡馆和计算机游戏中心内部的“数百万”计算机处理器中获取了未使用的计算机功率，该中心由亚洲和其他地方的各个公司运营。同时，它的软件引擎基于进化计算，这是相同的遗传学启发技术，它涉及Aidyia的系统。
用最简单的话来说，这意味着它会创建大量的数字股票交易者集合，并在历史库存数据上测试其性能。在选择了表现最好的人之后，它使用他们的“基因”来创建一组新的高级交易者。并且过程重复。最终，该系统可以在一个可以自行运营的数字交易者中使用。
布朗多说：“超过数千代，数万亿和万亿的'beings'竞争，繁荣或死亡，最终，您会得到一群聪明的交易者，您实际上可以部署。”
尽管进化计算驱动了当今的系统，但霍德贾特（Hodjat）也看到了深度学习算法中的希望 - 已经证明，这些算法已经在识别图像，识别口头词，甚至了解我们人类所说的自然方式。他解释说，正如深度学习可以查明在猫照片中显示的特定功能一样，它可以确定库存的特定功能可以赚钱。
Goertzel还负责Opencog Foundation，他的努力是为将军AI建立开源框架，不同意。这部分是因为深度学习算法已成为一种商品。
他说：“如果每个人都在使用某些东西，那将是预测的，您必须做一些奇怪的事情。”
他还指出，尽管深度学习非常适合分析由非常特殊的模式（例如照片和单词）定义的数据，但这些模式并不一定会出现在金融市场中。而且，如果他们这样做，它们就不会有用 - 再次，因为任何人都可以找到它们。
但是，对于Hodjat来说，任务是改善当今的深度学习。这可能涉及将技术与进化计算相结合。正如他所解释的那样，您可以使用进化计算来构建更好的深度学习算法。这称为神经进化。
霍德贾特说：“您可以发展在深层学习者身上的权重，但是您也可以发展深层学习者本身的体系结构。”
微软和其他服装已经通过一种自然选择来构建深度学习系统，尽管它们本身可能没有使用进化计算。
无论使用哪种方法，某些疑问AI是否可以在华尔街成功取得成功。即使一个基金通过AI取得成功，风险是其他基金将重复该系统并因此破坏其成功。如果很大一部分市场的行为相同，它会改变市场。
卡尔森说：“我对AI可以真正弄清楚这一点有些怀疑，如果有人找到了一种有效的技巧，不仅会付出其他资金，而且其他投资者会投入资金。确实很难设想这种情况不仅会被仲裁。”
Goertzel看到了这种风险。这就是为什么Aidyia不仅使用进化计算，还使用广泛的技术。如果其他人模仿了公司的方法，它将采用其他类型的机器学习。整个想法是做任何其他人（没有其他机器）正在做的事情。
Goertzel说：“金融是一个您不仅会从聪明的领域中受益的领域，而且从与他人不同的方式变得聪明。”
资料来源：艾迪亚，彭博，摩根大通
