散戶末日?人工智慧在對沖基金的崛起

他們所創造的這個交易系統可以發現並自己進行股票交易,整個系統涉及多種類型的人工智慧,其中還包括一種能夠「基因進化」的人工智慧以及一種邏輯概率人工智慧。每一天,在分析完所有的股票價格、交易量、宏觀數據、上市公司帳目之後,所有的 AI 引擎會「聚在一起」做市場預測,然後「投票選出」最佳的市場決策。
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文章來自 Wired《The Rise of the Artificially Intelligent Hedge Fund》,由 TECH2IPO 翻譯

上週, Ben Goertzel 和他的創業公司 Aidyia 將他們管理的對沖基金裡的所有股票交易完全交給了人工智慧(AI)來進行交易,期間沒有任何人類干預行為。作為 AI 界的領軍人物和首席科學家, Goertzel 如是說,「如果我們都死了,人工智慧還是會照常交易。」

他說的都是真的。 Goertzel 和其他同事一起開發了這個系統,以後還會根據情況來對系統進行維護升級。他們所創造的這個交易系統可以發現並自己進行股票交易,整個系統涉及多種類型的人工智慧,其中還包括一種能夠「基因進化」的人工智慧以及一種邏輯概率人工智慧。每一天,在分析完所有的股票價格、交易量、宏觀數據、上市公司帳目之後,所有的 AI 引擎會「聚在一起」做市場預測,然後「投票選出」最佳的市場決策。

如果我們都死了,人工智慧還是會照常交易。

儘管 Aidyia 的總部位於香港,這個人工智慧交易系統的交易卻全部發生在美國的證券市場上。 Goertzel 表示,在這個系統上線的第一天,對沖基金就獲得了 2% 的回報(他並沒有透露基金池的規模)。 2% ,看上去並不是特別驚人,而且也有可能只是正常的股市波動罷了。但是這卻反映出了金融界的重大轉變。美國舊金山創業公司 Sentient Technologies 去年拿到了風投 1.43 億美元的投資,用的也是和 Aidyia 相似的自動交易系統。同樣,國外的 Two Sigma 和 Renaissance Technologies 等依靠數據來進行投資的基金最近也宣稱開始依賴人工智慧做出投資決定。根據媒體報導, Bridgewater 合夥人和 Point72 資產管理也開始轉向人工智慧自動交易方向。

自動進步

對沖基金依賴電腦輔助交易的歷史由來已久。根據 Preqin 的市場研究報告,大約有 1360 家對沖基金的大部分交易都是在電腦模型的幫助下完成的,這些基金佔所有對沖基金的 9% 左右,這些基金管理著約 1970 億美元的基金。不過,電腦模型需要數據科學家的介入,使用電腦來建立一個大型的統計模型。這些模型相當複雜,但是相對來說是靜態的模型。隨著市場變化和時間推進,過去可用的模型到了現在可能就不再那麼精準了。在 Preqin 的研究中,典型的系統化基金的收益並沒有比人工操作的基金效益好。

紅線電腦處理的基金,藍線所有對沖基金

最近幾年,此類基金開始移向真正的「機器學習」,這樣人工智慧系統就可以以更快的速度來研究更大量的數據,並且通過數據分析來自我提高。紐約一家名為 Rebellion Research 的研究機構就使用了一種名為「貝葉斯網路」的機器學習系統,用大量的電腦來預測市場趨勢,尋找準確的交易時機。當然,其他人工智慧基金公司的 AI 也是在幾百台甚至幾千台電腦上運行的。其中需要注意的是,他們所使用的技術中包括一種名為「進化計算(evolutionary computation)」的技術。進化計算的想法來自於基因進化和深度學習,它可以用來識別圖像、識別文字以及完成一些任務,Google 和微軟等公司都已經使用了這一技術。

人們之所以如此看中這一技術,是因為計劃計算能夠自動發現市場中的波動,然後根據波動進行自動調整,解決了以往電腦模型無法克服的問題。作者 Ben Carlson 表示,「這一技術可以預見事情發生。」Ben 過去十年一直在管理一家留本基金。

討論這種類型的基金時,不應再扯到「高頻交易」之類的術語。它無法用於短期交易或者說是那種收到消息就立刻進行交易的行為。人工智慧對沖基金適合進行長期投資,比如按小時計算、按天計算、按週計算甚至是按月

計算的投資策略。更重要的是,決策的選擇完全取決於電腦。

進化的智慧

儘管 Sentient 還未公開露面募資,CEO Antoine Blondeau 表示從去年開始就已經開始操作私人投資者的資金。根據彭博社的報導, Sentient 在於摩根大通的 AI 交易部門合作,但是 Blondeau 對於合作夥伴的消息拒絕評論。他說,基金的運作全部依靠人工智慧。

以前的想法,現在終於實現了,股票交易真的不需要人來干預了。

「我們的系統可以讓基金自動調整風險等級。」說這句話的是 Sentient 公司的首席科學館 Babak Hodjat,他過去開發的技術被蘋果收購,現在變成 iPhone 上的 Siri。系統運行完全不需要人的幫助。「系統自動給出策略,然後給我們命令。它會顯示:『現在情況為 A,使用 B 策略進行交易。』此外還會告訴我們何時退出,降低曝光量等一系列內容。」

Hodjat 還說,系統會從數據中心、網吧、遊戲伺服器等地幾百萬個處理器中抓取閒置的計算能力來進行計算。它的軟體引擎也是基於進化計算的,與 Aidyia 系統裡的技術有些相似。

簡單來說,系統創造了大量、隨機的虛擬股票交易員,測試他們在歷史股票數據上的表現。然後選出最好的「交易員」,利用「他們」的「基因」來創造出一個最好的「交易員」。然後再在最好的交易員上重複這一過程…… 最後,系統返回一個能夠成功進行自我操作的交易員。 Blondeau 說,「經過幾千次的基因改造,萬億次的競爭與淘汰,最後,就可以獲得一批聰明的交易員來幫基金進行交易。」

深度投資

現在這個系統用上了進化計算, Hodjat 也看到了深度學習算法的新希望。深度學習的演算法已經可以用來深度識別圖像,識別問題,以自然地方式來理解人類語言。深度學習可以找出圖片中的一隻小貓,那他也能發現股票交易中的一些特點,然後用來賺錢。

Goertzel 卻對此持反對意見。他反對的一部分原因是因為深度學習算法現在已經非常普遍。「如果每個人都是用它的話,那預測就不叫預測了。所以必須另找一條特殊的出路。」他還指出,儘管深度學習可以用來分析具備特殊特徵的數據,比如圖片、文字等,但這些特性並不會在金融市場中出現。所以,就算用在了股票市場上,也不會有多少作用,而且所有人都用深度學習的話,都能發現這樣的特徵,那誰也不能用它來賺到錢。

對於 Hodjat 來說,目前的任務就是改善當今的深度學習技術。其中就包括了為其應用「進化計算」技術。正如他解釋道,可以使用進化計算來設計一個更好的深度學習算法,這又叫「神經進化」。 Hodjat 說,「既可以進化算法中某些變量的權重,也可以進化算法本身。」微軟和其他公司已經開始通過自然選擇的方法來進化深度學習系統,只是他們不叫「進化計算」罷了。

為 AI 定價

不管使用說明方法,還是有人會質疑人工智慧能在華爾街戰勝那些商業精英嗎?如果一家基金使用人工智慧技術取得了成功,那麼就會出現其他基金複製這一技術然後取得成功的風險。如果大部分基金都用人工智慧,那麼市場就亂了。 Ben 說,「AI 能處理這種情況嗎?我表示懷疑。如果有人找到了成功的秘訣,不僅基金能夠大賺一筆,投資人也會蜂擁而至。在一個只想著套利的市場上發現規律,真的非常難。」

Goertzel 早就看到了風險。所以, Aidyia 不僅用上了進化計算,也用了大量其他的技術

。如果其他公司也想複製他們的成功,也必須學會其他技術。以前的想法,現在終於實現了,股票交易真的不需要人來干預了。

「在商界取得成功,不僅需要天賦過人,而且過人之處要與眾不同。」

 

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電子病歷上雲法規正式上路!Epic Cloud帶醫療業齊聚上雲

新版電子病歷法規已由衛福部正式公告上路,未來醫療機構數位化時面臨的各種專業需求,都能從專業雲服務商 Epic Cloud 聚上雲和 Google Cloud 團隊得到專業的技術支持,讓醫療產業放心又安心。
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Photo Credit:聚上雲
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新版電子病歷上雲法規已正式上路!「新版醫療機構電子病歷製作及管理辦法」於今年 7 月 18 日由衛福部公告,將開放醫療院所委外建置電子病歷資訊系統,並可以使用雲端服務來處理電子病歷資料,同時建置電子病歷交換平臺,全面推動無紙化。衛福部接下來將開放雲端服務業者申請審核,審核條件參考國際醫療資料交換標準,納入 FHIR 互通認證,以及歐盟個資法 GDPR 之相關規範,審核後公布合格業者白名單,並滾動式調整監管約束。

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衛福部公告之修正「醫療機構電子病歷製作及管理辦法」。

Epic Cloud 聚上雲團隊,針對本次新法規上路,整理以下要點

服務委外的部分,允許醫療院所委託大專院校、法人、機構或團體建置和管理電子病歷資訊系統,並簽訂書面契約,明訂委託事項範圍、受託機構的權利義務,以及標準作業機制、資安保障機制等。但有以下3種例外情況,雙方可不必簽訂契約,分別是受託機構為所屬醫療法人或其他法人附設醫院、所屬學校之其他醫院,或是所屬機關設立的其他醫院。

關於使用雲端服務,規範要求醫療機構使用雲端服務,或是委託受託機構提供雲端服務時,必須採取風險管控措施、避免業務中斷,並要監督雲端業者,更需具備資料移轉機制──也就是當雲端服務停止或終止時,得將資料移轉回委託機構或其他雲端服務業者。

至於電子病歷交換平臺的建置,則需由經主管機關認可的公私立機構設置電子病歷交換平臺,促進跨機構的資料交換。在無紙化的努力上,允許醫院將同意書、院內紙本病歷,以及與電子病歷並存的相關文件,以電子方式轉錄、蓋電子簽章封存,即視為電子病歷。

針對電子病歷上雲,衛福部指出三大目的:醫療 AI、資安、遠距醫療

在近三年來,衛福部多次公開宣告電子病歷上雲目的,譬如在推動醫療AI發展的路上,開放上雲是不可避免的,否則發展將會受限。另外,許多小型的醫療院所並沒有配置IT人員來處理電子病歷相關系統,選擇交由雲端業者代管,則可透過業者專業的資安機制來增強系統的資安。

衛福部常務次長石崇良亦指出,讓電子病歷上雲,是實現遠距醫療法規修正的起點。衛衛福部希望在今(2022)年底前,完成通訊診察治療辦法的修改,以放寬遠距醫療的適用範圍、適用身分和使用情境,同時簡化相關行政流程。

Photo Credit:聚上雲

台灣醫療照護業・上雲絕佳選擇:Google Cloud +  Epic Cloud 聚上雲

隨著醫療機構數位化程度提高,醫療從業人員日漸輔以科技來下診斷、開藥和管理病歷,持續提升數位醫療平台的品質和穩定性,成了各家醫療院所的必要任務。根據 Google 調查,醫師普遍認為解決資料相容性、迅速且精準存取完整的醫療紀錄是最重要的,同時,這也為提供個人化照護帶來助益。

針對醫療產業如何在數位轉型的同時,兼顧資訊安全、病患隱私與政府法規,Google Cloud 提供了完備的解決方案與架構,以滿足上述需求。除此之外,Google Cloud 亦回應衛福部推動電子病歷上雲的三大目的,並提出相對應的解決方案:

  1. 醫療 AI:提到人工智慧技術,Google 是目前該領域的領先者。在「大數據」技術普及之前,Google 早已透過搜尋引擎服務處理大量使用者的瀏覽行為。另外,Google 自建機房、資料儲存與分析方法,則持續從這些資料原油中,以強大的資料科學和運算專業,提煉出真正具有商業價值的資訊。其中,Google Cloud 的大數據分析利器──BigQuery,可快速分析巨量資料,減輕醫療院所資料管理的負擔;而 ML(機器學習)的功能,則可協助醫師做出更精準的診斷與治療。簡言之,Google 在 AI/ML 和資料運算的領先地位,可以協助醫療產業的 AI 應用就如同站在巨人的肩膀上,迎來易用且快速的數位轉型。

  2. 資安:Google Cloud 的安全性模型、全球規模基礎架構,以及獨有的創新技術,可協助確保病患的資料安全無虞,且符合法規要求。其中包含了值得信賴的雲端基礎架構、預設即加密靜態和傳輸中的資料、Cloud 法規遵循、資料隱私權及資訊公開等。

  3. 遠距醫療:有別於其他公有雲業者,Google Cloud 是目前唯一在台灣擁有落地資料中心的廠商,使用戶在使用 Google Cloud 的各式服務時,能更快速地存取所需資源。另外,Google 也是少數完全自行架設網路海纜的業者,遍佈世界各地的纜線對於需要低延遲、高可用性的遠距醫療平台而言,可謂一大利多。

除此之外,醫療用資訊系統還必須具備高容錯度,能承受各種突發的高流量,因此需要伸縮能力高的軟體架構,才能持續穩定運行。另一方面,醫療從業者時常需查詢各種跨系統的檢驗報告,若能將系統程式以微服務的方式,分成許多小元件服務後再加以整合,將會更有利於管理,也能隨插即用。

為了將醫療資訊系統遷移到穩定、彈性的雲地混合和跨雲環境,Google Cloud 的另一項優勢即為 Anthos+ Kubernetes 平台,可協助醫療產業簡化微服務部署、管理、測試和監控的IT工作。基於 Anthos 能自動安裝 Kubernetes 的最新修補程式(含系統更新或程式錯誤修正),客戶的資訊團隊得以輕鬆應用 Kubernetes 的高穩定性和高伸縮度,且無需擔心系統管理的問題。

在台灣,您可以即時聯絡到專業雲服務商 Epic Cloud 聚上雲和 Google Cloud 團隊,並得到專業的技術支持,讓醫療產業放心又安心。

Photo Credit:聚上雲

針對上述提到 Google Cloud 在醫療產業所提出的相關解決方案及優勢,您可以參考下列內容和連結:


關於 Epic Cloud 聚上雲 

Epic Cloud 聚上雲,以雲端驅動企業數位轉型的專業團隊,提供「雲地整合」、「雲服務」、「雲應用」的顧問諮詢和軟體開發解決方案,並運用 Google Cloud 與 Amazon Web Service (AWS)的「大數據分析」和「機器學習」之服務,陪伴企業實現數位領先,是 Google Cloud 與 AWS 在台協助企業成功上雲的強大推手。 Epic Cloud 聚上雲團隊擁有 50 張以上的專業技術認證,涵蓋 Google Cloud、AWS、SAP、HubSpot、Infobip、Asana、Delinea、HelloSign 等專業顧問服務認證。

本文章內容由「聚上雲」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。