政經時事 > 財經動態

理財世界再進階 演算法動態進化 翻轉投資思維

2018-01-26
作者: 洪綾襄

圖/Pixabay

國際投資界應用演算法及人工智慧理財已行之有年。

華爾街早在30年前,就開始以計量模型分析預測市場走勢,當中就大量應用電腦程式處理資訊。1977年網路券商InteractiveBrokers(盈透證券)就引領金融交易科技發展,晚近業者也利用系統程式發現價格、造市、高頻交易等。

到了網路時代,應用更為廣泛且深入。麻省理工學院數位經濟研究中心共同主任麥克費(A. McAfee)觀察,由於DANCE(Data資料、Algorithmic演算法、網路Network、雲端Cloud、Exponential Improvements數位化硬體的指數型成長)等爆炸性發展,引領人工智慧出現重大突破,這場「機器人之舞」的發展超越人類預期,即使連詭譎多變的資本市場,當然也很有可能駕馭。

特別是當谷歌倫敦DeepMind團隊所研發的智能圍棋程式AlphaGo,打敗第一棋士柯潔及其他九段棋士所組成的勁旅,成為新的世界棋王後,就讓投資界更為振奮:如果AlphaGo能以不到2年半的時間就從業餘水準進步到地表最強棋士;那麼機器人理財,又何難之有?

全球規模最大的對沖基金橋水基金(BridgeWater)創辦人雷.達里奧(Ray Dalio),很早就相信機器能比人做出更快、更周延的決策,因此他以程式估算跨市場、多品項的資產價值並進行對沖,讓橋水基金打敗所有只做單邊重押的同業,在過去的26年中,有23年都賺到錢。

「人工智慧的應用,已完全反轉了百年來經濟學和財金學術的思維,」交通大學資訊管理與財務金融學系教授陳安斌指出。傳統的社會科學研究方法是將顯著的特徵行為利用統計學回歸分析,精簡後歸納出一個知識模式,將到期日、波動率和利率等既定的因素輸入電腦後,便可預估選擇權定價。

但導入人工智慧技術後,程式將不刻意確定成因,而是從當下的現象和行為中發現特徵值或異常資訊,輔以大數據重新發掘相對的因,並繼續往前預測,動態地驗證變化的成因,而不只是依據線形或技術指標判斷。

學界思潮和實務操作典範都開始轉移,正定調了投資界下一個主軸:無論你相信與否,倚靠人工智慧、以演算法進行投資決策(algorithmic decision-making)的方式,已離生活愈來愈近,並將全面改變人類的理財形態。...本文節錄自《AI理財 神操盤時代》

【加入會員看更多,全文限VIP會員瀏覽】

TOP