盡管今年以來，美股迭創(chuàng)新高，但華爾街不少金融機(jī)構(gòu)交易員卻在擔(dān)心自己“飯碗不保”。

比如，花旗集團(tuán)近日就計(jì)劃裁減數(shù)百位交易員。究其原因，一是今年上半年花旗集團(tuán)股票交易收入下降17%，且交易總額下降5%，難以滿足有形資產(chǎn)回報(bào)率12%的目標(biāo)，只能通過裁員降低成本。二是機(jī)器人投資模型在華爾街日益流行，大幅擠壓交易員的生存空間。

“相比前者，后者對交易員生存業(yè)態(tài)的沖擊更大。”一位華爾街金融機(jī)構(gòu)股票交易員向記者直言，基于大數(shù)據(jù)、人工智能等各類金融科技技術(shù)的機(jī)器人投資模型，正從根本上替代交易員的人工交易決策機(jī)制，最終導(dǎo)致交易員這個(gè)職業(yè)“成為歷史”。

記者注意到，隨著金融科技技術(shù)的崛起，華爾街各家大型投資銀行與對沖基金都在不遺余力地研發(fā)機(jī)器人投資模型。比如摩根大通此前宣布將投資114億美元研發(fā)全球股票交易機(jī)器人，貝萊德基金則正積極引入基于機(jī)器人投資決策的量化策略替代交易員人工投資決策機(jī)制，高盛則側(cè)重投行工作的自動化，將IPO過程分成逾140個(gè)步驟，通過機(jī)器人模型自動完成。

“不過，機(jī)器人投資模型能否安全替代交易員的人工投資決策時(shí)代，現(xiàn)在還不好說。”上述股票交易員認(rèn)為，機(jī)器人投資模型依然面臨數(shù)據(jù)不全、深度學(xué)習(xí)能力不強(qiáng)、部分投資結(jié)論缺乏邏輯推敲等問題，導(dǎo)致其實(shí)際投資效果差強(qiáng)人意。

但他承認(rèn)，隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)日新月異，未來機(jī)器人投資模型的成熟度與準(zhǔn)確性也會隨之不斷提升，交易員在投資決策的比重注定會持續(xù)下滑。

“未來華爾街金融機(jī)構(gòu)的實(shí)力比拼，不再是交易員的能力，而是機(jī)器人模型的投資能力。”他強(qiáng)調(diào)說。

機(jī)器人投資模型實(shí)踐效果待考

“目前華爾街大型投行與金融機(jī)構(gòu)對金融科技的研發(fā)投入，都是數(shù)十億美元級別的。”上述華爾街金融機(jī)構(gòu)股票交易員向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者坦言。

在他看來，目前華爾街大型投行與金融機(jī)構(gòu)對金融科技的研發(fā)投入，主要聚焦在三大領(lǐng)域，一是基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，比如多數(shù)投行都在借助金融科技設(shè)計(jì)新的交易系統(tǒng)，從而獲得更快的交易速度與更高的交易優(yōu)勢，二是將線下業(yè)務(wù)搬到線上，以此降低運(yùn)營成本，比如摩根大通設(shè)計(jì)的金融合同解析軟件COIN節(jié)省了律師與貸款人員大量工作時(shí)間，且業(yè)務(wù)出錯(cuò)率也大幅降低;三是設(shè)計(jì)機(jī)器人投資模型創(chuàng)造更高收益以贏得客戶青睞。

“目前研發(fā)環(huán)節(jié)最艱難的，就是機(jī)器人投資模型。”他告訴記者，一個(gè)運(yùn)營成熟的機(jī)器人投資模型，需要輸入海量交易數(shù)據(jù)與各類金融資產(chǎn)歷史走勢，讓機(jī)器人既能從歷史走勢里找出能創(chuàng)造高回報(bào)的投資策略，還得根據(jù)歷史走勢洞察未來，對未來金融市場變化及時(shí)做出準(zhǔn)確回應(yīng)捕捉新的投資機(jī)會。

一位曾參與機(jī)器人投資模型研發(fā)的華爾街金融機(jī)構(gòu)基金經(jīng)理坦言，盡管他們?yōu)闄C(jī)器人投資模型根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了不同場景的交易策略，實(shí)際投資效果卻低于預(yù)期，甚至?xí)r常出現(xiàn)“明顯違背投資常識”的錯(cuò)誤交易行為。

究其原因，是機(jī)器人投資模型自主創(chuàng)造的投資結(jié)論與交易策略缺乏邏輯性且讓人“看不懂”，在實(shí)際投資環(huán)節(jié)得不到合理解釋，因此出現(xiàn)差錯(cuò)也難以“糾正”。這導(dǎo)致他們一直沒有將機(jī)器人投資模型推薦給FOF機(jī)構(gòu)等客戶。

但他發(fā)現(xiàn)，不少FOF與大型資管機(jī)構(gòu)對機(jī)器人投資模型的投資興趣一直在增加，原因是美聯(lián)儲降息與經(jīng)濟(jì)衰退風(fēng)險(xiǎn)令美債收益率持續(xù)走低，導(dǎo)致無風(fēng)險(xiǎn)套利收益大幅縮水，因此他們迫切需要新的策略找到低風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的投資機(jī)會，而機(jī)器人模型的“投資潛力”或許能幫助他們完成這個(gè)夙愿。

“因此我們一直在加強(qiáng)機(jī)器人投資模型在美股投資方面的數(shù)據(jù)理解與分析能力，從而令其投資效果能真正達(dá)到預(yù)期值。”這位基金經(jīng)理向記者直言。但這將是一個(gè)持續(xù)完善的過程。

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者多方了解到，目前也有不少華爾街金融機(jī)構(gòu)推出由數(shù)百個(gè)機(jī)器人模型提供交易信號的程序化交易產(chǎn)品，與智能投顧類似，但實(shí)際投資收效同樣千差萬別，真正跑贏美股漲幅的相關(guān)產(chǎn)品并不多。

新型高頻交易利器?

值得注意的是，在機(jī)器人投資模型研發(fā)領(lǐng)域，一些領(lǐng)跑者已悄然浮出水面。

比如信安環(huán)球投資公司(PGI)宏觀貨幣部門研發(fā)了一套機(jī)器人投資模型，其最大特點(diǎn)是一年只工作一天。具體而言，這個(gè)機(jī)器人投資模型根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)、外匯走勢、特定宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，每年初設(shè)定一套貫穿未來12個(gè)月的投資交易策略并執(zhí)行落地。

“起初我們對此不抱很高的期望值，但沒想到他的回報(bào)超出我們想象。”PGI量化策略主管Ivan Petej曾向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者直言，2016年這個(gè)機(jī)器人投資模型決定押注日元兌瑞士法郎大幅升值，當(dāng)時(shí)幾乎沒有交易員認(rèn)為這項(xiàng)交易策略能賺錢。但隨著當(dāng)年全球經(jīng)濟(jì)波動加劇導(dǎo)致避險(xiǎn)資金大舉涌入日元，日元兌瑞士法郎一度大漲15%，令基于上述機(jī)器人投資模型進(jìn)行交易，資產(chǎn)管理達(dá)到8.3億美元的“全球時(shí)間多元化策略”(Global Time Diversified Strategy)在2016年的回報(bào)率一度達(dá)到13.8%，是同期對沖基金研究公司HFRI宏觀貨幣指數(shù)回報(bào)率的五倍。

在Ivan Petej看來，這套機(jī)器人投資模型之所以業(yè)績不錯(cuò)的主要原因，是它對宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有著精準(zhǔn)遴選。

“事實(shí)上，宏觀貨幣投資要關(guān)注的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)非常多，但這套機(jī)器人投資模型主要關(guān)注制造業(yè)先行指標(biāo)等數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼈儗ν鈪R市場交易具有潛在的巨大影響。”他表示。

但他承認(rèn)，這種劍走偏鋒型的機(jī)器人投資模型(即一年只工作一天)在華爾街金融機(jī)構(gòu)界并不多，目前多數(shù)華爾街金融機(jī)構(gòu)會將大部分精力放在通過金融科技提升交易速度獲取交易優(yōu)勢，這令機(jī)器人投資模型更像是一種高頻交易產(chǎn)物，即比其他交易模型更快地捕捉到市場價(jià)差套利機(jī)會，進(jìn)而搶先下單鎖定價(jià)差收益。

“這導(dǎo)致華爾街多數(shù)機(jī)器人投資模型更擅長根據(jù)美股價(jià)格變化尋找套利投資機(jī)會，缺乏對宏觀經(jīng)濟(jì)基本面與價(jià)值投資的關(guān)注，其結(jié)果是美股等金融投資品種的波動性驟然放大。”前述華爾街金融機(jī)構(gòu)股票交易員向記者指出，今年他所在的投資機(jī)構(gòu)因此多次吃虧，迫使他們將注意力放在如何提升機(jī)器人投資模型的深度學(xué)習(xí)能力——若再次遇到美股劇烈波動場景，機(jī)器人投資模型不會盲目止損離場，而是根據(jù)以往交易教訓(xùn)轉(zhuǎn)而伺機(jī)反向投資博取高回報(bào)。

他告訴記者，因此他所在的機(jī)構(gòu)目前需要引入大量AI領(lǐng)域技術(shù)人才。

“事實(shí)上，當(dāng)前美國大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與知名AI公司的技術(shù)人員，在華爾街正變得特別吃香，各家金融機(jī)構(gòu)都愿高薪聘請他們以提升機(jī)器人投資模型運(yùn)營效果。”他指出。

(編輯：李伊琳)