当心不受约束的机器

罗伊·尼德霍夫（Roy Niederhoffer）（如图）于1987年以优异的成绩从哈佛大学获得计算神经科学学位，自1993年成立RG Niederhoffer Capital Management Inc以来，他见证了许多量化对冲基金的兴起。短期逆向投资策略的灵感来自Niederhoffer研究的领域。

Niederhoffer将坐在人工智能面板上–我们应该从机器上拔掉人的插头吗？在下个月的阿姆斯特丹投资者论坛上。在他看来，虽然很明显在某些领域机器学习和人工智能已开始发挥重要作用，但关键是要了解哪些领域合适，哪些领域可能存在问题。诸如对象和语音识别，语言分析和信用分析之类的某些领域非常适合机器学习，尤其是深度学习算法。但是根据Niederhoffer的经验，尽管有可能，但使用机器学习进行短期市场预测是危险的。

“我们从1990年代初开始探索神经网络，多年来，我们一直在涉足这些领域。自2000年代中期以来，我们就大量使用一种特定的机器学习技术，而令我们感到非常兴奋的是另一种机器学习技术，大约两年前才进入我们的研究计划。到目前为止，它已成为我们投资策略的重要组成部分。我们正在使用各种技术，但是始终存在关于在何处使用它们以及如何使用它们的警告。您必须非常小心。就试图预测市场价格方向而言，机器学习不是圣杯。” Niederhoffer解释说。

鉴于其自动化的定量投资策略，该公司对先进的计算技术有着天生的兴趣。广义上讲，RG Niederhoffer的旗舰多元化计划旨在在压力，动荡和情绪激动时期（例如股市下跌，利率上升时期和流动性不足的时期）发挥最佳作用。Niederhoffer说，这些都是条件，市场参与者（无论是全权还是系统的）最容易受到行为偏差的影响，市场变得更加可预测，并且RG Niederhoffer多元化计划取得了成功。

“自从1993年成立以来，我们一直在努力避免成为多头股票，多头固定收益，多头波动的共同道路，在过去的八年中，这三者都是奇妙的。Niederhoffer说：“我们的策略始终旨在与已经包含这些敞口的投资组合保持协调一致。”因此，公司往往会采取不同意，相反的观点。

考虑到过去十年中量化基金的复杂性，认为我们可以免费释放计算机并让它们在没有任何人为干预的情况下进行市场交易的想法是荒谬的。

事实是，计算机在大多数情况下都非常擅长弄清什么有效。

例如，很容易找到看似可以根据看涨情绪有效预测牛市的策略。但是，这很容易导致机器学习模型产生对未来市场方向的虚假预测。只需指出2000年10月和1987年10月的市场崩盘即可强调这一点。

导致RG Niederhoffer的信念是，人们需要事先知道关键的自变量是什么，然后将其放入计算机模型，而不是让计算机识别变量。

“我们的经验是，计算机并不是识别预测变量的最佳选择。我们的研究表明，在您开始机器学习过程之前，使用先验知识筛选变量会更有效。” Niederhoffer说道。

一个事件代表了许多观察结果，可能导致价格大幅度波动。举例来说，一种试图在英国脱欧投票中以52％到48％的优势赢得数据的计算机算法可能最终以错误的树为生，可以这么说，并找到一个虚假的变量“解释”了一个完全外生的事件。

Niederhoffer对机器学习技术的谨慎使用并不意味着该公司在执行其投资策略时会运用人为的判断力。他们的方法是一种完全系统的定量方法，使用人类智能“来指导我们的机器学习策略，而不是让计算机不受限制地释放数据”。

最近，埃隆·马斯克（Elon Musk）在沃纳·赫尔佐格（Werner Herzog）的一部名为《 Lo and Behold，互联世界的遐想》（2016）的电影中谈到了他对机器接管的担忧。他举例说明了对冲基金将其交给AI来最大化投资组合收益的情况。人工智能系统可能会确定，做到这一点的最佳方法是做空消费类股票，做多防御性股票并发动战争。

这只是人工智能完全脱离人为因素而可能造成无意危机的一个例子。

Niederhoffer说：“很难预测在未来30到50年内计算机算法的威力和影响力。”“我们才刚刚开始刮擦表面。以当前的假新闻问题以及算法如何指示搜索结果和显示的新闻为例。我们才刚刚开始研究AI对我们获取信息的影响。”

“我们特别兴奋的一项技术是虚拟现实。VR与AI和逼真的人类模拟相结合，将创造一种体验世界的新方式。”

就驾驭全球市场而言，2016年是独一无二的，因为它既动荡，又令人惊讶地平静。例如，在美国总统大选之前的三个月期间，是标普500指数历史上波动最小的时期之一。

“我们不认为市场在去年夏天或今年年初的平静状态可以预测2017年剩余时间及以后的情况。作为短期的系统量化策略，我们避免预测催化剂。我们认为，波动性有很多方法可以迅速返回市场，从而给传统和另类投资组合带来挑战。Niederhoffer总结说：“我们打算在波动率回升时为我们的客户服务。”

就目前而言，只要人类智能对于确定未来市场走势的关键指标仍然至关重要，那么计算机就将处于困境。