突發！基金經理集體失業
AI炒股，真的來了！
今天下午，私募機構“止於至善投資”官宣：
AI管理的止於至善1號，成立於2018年4月，目前由國金證券托管。
據中國證券投資基金業協會網信息，截至今年一季度，這只基金存續規模低於500萬元。
這……看起來只是試試水啊。
真的如此嘛？
01
AI > 人
其實，用人工智能搞投資，不算什么新鮮事。
GPT－4就帶有薦股的功能。
而在更早之前，2015年就有科學家對北美市場近6萬支基金中，挑選出類型明確、有業績數據的826支進行調研。
這些基金，有人類經理管理的、有AI管理的，也有人和AI一起管理的。
調研的結果，他們用“Paradoxically”（荒謬的）一詞來形容。
成績最好的，居然是AI管理的基金，平均月回報率約爲0.76%，比人類基金經理的0.25%，高51個基點！
更糟糕的是人和AI共同管理的基金，平均月回報率只有0.07%。
“原來人類並不擅長投資，只擅長拖後腿嗎？”
爲了徹底弄清這個問題，研究人員採用一種人機對決策略，即做多AI主導的基金，做空人類主導的基金，重復資產定價模型進行回歸分析。
進行了一次又一次驗證後，結論依然不變：AI的投資能力高於人類。
2017年，AI Powered Equity ETF，世界上第一只由AI進行選股的基金正式誕生。
它全年日夜不間斷工作，對全美數千只掛牌股票持續不斷分析，包括企業公告文件、季度財報、新聞以及社群文章等。然後從當前經濟形勢、未來趨勢出發，再深度分析後，挑選出包含70支股票的投資組合。
據最新披露，AIEQ重倉股主要有亞馬遜、谷歌、蘋果、Livongo Health、微軟和Teladoc Health。
總之，聽起來好牛逼的樣子。
幾年過去，战況如何？
累計漲幅21.42%，嚴重落後於納斯達克指數，明顯無法战勝市場。
但是，如果換一個角度看，又不一樣。
在近三千只美國股票ETF和混合ETF中，AI Powered Equity ETF同期累計漲幅排名第328位，战勝了80.87%的同行。
因爲能力還不夠完善，它還遠不是最頂尖投資者的對手。但战勝絕大多數人，綽綽有余。
既然如此，資金選擇用腳投票。
高盛集團CEO曾透露，在那一波衝擊中，幾乎所有交易員被算法替代。高盛在紐約的股票交易櫃台，高峰期有600名交易員，後來只剩下2名。取而代之的是200名軟件工程師，在开發維護他們的算法。
這引起行業的巨大恐慌，基金經理們也开始擔憂自己是否也會被淘汰。
2020年，據研究公司Morningstar報告：在美國股市，由人工智能管理的股權資產已達到4.3萬億美元，首次超過人類管理的資產。
AI早就接管了華爾街的投資。
據報告，在美國，人工智能管理的基金規模佔市場的35%，佔到機構股票的60%和交易額的60%。
它們不僅能執行买賣指令，還能一刻不落地實時監控經濟走向，自動調整資金配置。
甚至，用人類無法理解的方式，創造自己的投資規則。
而此時此刻，距離1956年人工智能Artificial Intelligence這個詞被提出，才六十幾年。
如此短的時間，它憑什么就從幻想走進現實，成爲資本市場的主導力量之一呢？
更重要的是，你真的放心把錢交給AI管理嗎？
02
必然趨勢
運作一只基金，本質上，是對信息流的掌握和對資金流的調度。
最大的風險在於，可能因爲信息獲取不及時，有時出現資金錯配，導致虧損。
信息是市場最重要的資源，所以金融業一直都是最先擁抱信息革命的，讓自己更快、更准確。
從最初的股票交易所，大家只能扯着膀子在大堂喊話；到如今每秒都在更新數據的電子信息屏。
時至今日，你的手機or電腦，比你知道更多經濟內幕，已經是不爭的事實。
當傳統基金經理們還坐在辦公桌前，盯着公司財報收集信息的時候，AI早已通過大數據，創造了評估公司的新方法。
它可以通過衛星觀察有多少車停在商店外，有多少個糧倉或石油罐正在被灌滿，有多少艘船舶擠人港口；
它甚至可以使用抓取技術，在海量的新聞資訊中搜索出表示正面或負面觀點的單詞，獲得更新鮮、更真實的，對公司業績判斷有價值的信息。
而且，今年是AI技術的爆發之年，相關技術一日千裏，隨着處理事件的增加，AI的大數據處理能力也在不斷增長，人類獲取新信息的能力被遠遠甩在身後。
這是可以確定的事情。
更重要的是，不僅能力強，還：便宜。
還有哪個詞比這個更有誘惑力？
公开數據顯示，在美國，AI掌管的被動型基金，每年僅收取所管理資產的 0.03%-0.09% 作爲傭金；而基金經理的管理費是AI的 20 倍。
甚至，有的理財公司都幹脆宣布把交易費用降到了零。
低成本帶來了空前高漲的股票交易量，散戶可以隨意在手機上購买股票。
在這方面，人類所管理的基金，幾乎就沒有什么優勢。
但說歸說，自己的血汗錢，真的放心交給非人類管理嗎？
AI強是強，但也很可能會對股價造成更頻繁、更突然的衝擊。
這種擔憂並非空六來風，早有先例。
比如“算法共識”。
2010年5月，交易所交易基金價格的崩潰式下跌，導致美股短短幾分鐘內蒸發了超過 5% 的市值，原因是很多算法在這一瞬間都做出了拋售的決策。
2016年10月，同樣因爲“算法共識”，導致英鎊突然暴跌，2分鐘內創下英國脫歐公投以來的最大盤中跌幅……
但是，這點後患並不能阻礙機構們的熱情。
一旦發現可行，爲了效率，爲了money，爲了不被甩开，它們只能大步趕上。
在資本市場，當終點領獎台就在看得見的前方，跑线上並排站着博爾特和蘇炳添，不會有人質疑前方的終點是不是真正的終點，或者腳下的跑道究竟通向何方。
03
尾聲
阿西莫夫的科幻世界中，在底層邏輯上給人工智能設置了三大定律，保證它們作爲工具，無法威脅到主人。
但很多事情的發生，並非主觀意識造成的。
AI本身的存在，自然是沒有惡意的。
它只是正常工作，就已經無可避免地對現代社會造成衝擊，導致部分人失去飯碗。
我們普通人往往是最慘的：
還沒搞清楚電商的時候，搞電商的發財了；
沒搞清楚區塊鏈的時候，玩區塊鏈的發財了；
還沒搞清楚直播的時候，玩直播的發財了；
雖然現在同樣還沒搞清楚人工智能，但是確實已經體會到快失業了。
現在，幾乎所有互聯網公司都在嘗試利用AI提高效率，這意味着不再需要那么多勞動力，於是裁員和優化就开始了。
當然，也不必過於悲觀。
比如，現代電腦1天的運算量，相當於8.64億個計算員工作一整年。它當然不會剝奪這么多人的工作機會。
相反，隨着電腦的出現、計算能力的提升，湧現出了大量的原來並不存在的計算需求。
以前只有在軍事、科學等專業領域才需要大量的計算，而計算普及後，運行一個簡單的3D遊戲的計算量，就超過50年代的算力總和。
電腦替代了計算員的工作，但是卻創造了計算機產業、航天產業、互聯網產業、現代制造業、現代辦公、數字娛樂等無數新的產業和工作機會。
而這裏面的許多崗位，在 1950 年的時候，甚至連最聰明的人都無法想象。
只不過，現如今，等AI把我們全取代了，再創造新的工作，或許是下一代人的事情了。
這中間必然存在陣痛期。
還是之前的觀點：
每次科技進步都會迅速淘汰一批人——而它對人類社會產生的收益，往往要在一代人以後，才能顯現。
等到技術真正成熟，人類能完全享受技術帶來的便利時，或許是下一代的事情了。
如果忽視陣痛，這種未來已經足夠美好。
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