拥有 23 万亿美元资产的量化分析师即使在犹豫不决的情况下也看到了人工智能的接管

作者:Justina Lee

金融界热爱计算机的人群正在为人工智能驱动的新时代的到来做准备,但这并不意味着他们已经准备好完全接受这项技术。

在 Invesco 对管理着 22.5 万亿美元的系统投资者进行的一项调查中,62% 的人表示,十年后人工智能将与传统分析一样重要,而 13% 的人认为人工智能将更加重要。

然而,当被问及他们自己目前对该技术的使用情况时,受访者的态度很矛盾:只有 9% 的人表示他们广泛使用该技术,38% 的人表示使用程度有限,其余人则表示暂时不会使用。

随着围绕该技术的炒作达到高潮,这种对比描绘了华尔街人工智能采用速度的发人深省的景象。投资者已经转向机器来执行扫描新闻交易信号或剖析市场模式等任务,但他们基本上没有直接部署机器来做出实际的分配决策。

“人们不认为这是一件容易的事,”景顺量化策略首席投资官伯恩哈德·兰格(Bernhard Langer)表示。“是的,人工智能是一个巨大的工具箱。大数据正在开辟新的视野。但我必须小心并了解我在做什么。”

人工智能投资流程

尽管他们表示反对,但大多数受访者在年度量化调查中建议的人工智能用例是识别市场模式和趋势——强调了其提升投资组合绩效的巨大潜力。支持者表示,由于人工智能或其数据驱动的分支机器学习更擅长检测多个变量之间的复杂关系,因此它将更能适应不断变化的市场。

调查显示,人工智能面临的最大挑战是模型的复杂性和可解释性,其次是可用数据的质量。

与此同时,几乎所有受访者都表示,他们根据因素进行投资——这是一种根据证券特征挑选股票的传统方式。但大多数人表示,随着市场环境的变化,他们会调整这些交易的敞口,并预计在未来几年会做得更多。

这听起来可能很直观,但考虑到预测因子表现的难度,这在群体中仍然是一种存在分歧的方法。

“我们生活在困难时期,”兰格说道,他提到了政治环境和快速的利率增长。“人们正在寻找渡过难关的方法,而变得更有活力就是一个答案——如果这个答案成功的话。”

资产类别

以下是调查的其他亮点:

  • 78% 的受访者表示,他们在组合投资组合时使用动态资产配置(根据市场机制改变每个资产类别的配置量)
  • 75% 的受访者表示,他们会随着时间的推移调整因素权重,52% 的受访者表示,他们预计在未来两年内会变得更加动态
  • 41% 使用自然语言处理(训练机器从大量文本中提取信息)进行情感分析
  • 除了股票以外,宽客在其中占据主导地位,73% 的受访者表示他们正在固定收益领域使用系统方法,而 91% 的受访者认为该资产类别是潜在的应用领域
  • 32% 的人表示他们在私募股权领域采用这些方法,而 31% 的人则在房地产领域使用这些方法
  • 63% 的受访者认为价值是来年最具吸引力的因素,其次是质量(62%)和动力(42%)

该调查于五月和六月进行,涵盖机构和批发投资者,如养老金、主权基金、财富管理机构、模型投资组合构建者等。它主要不包括基金经理。

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