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财富管理部门面临人工智能问题

<p>关于Robo-Advice如何破坏财富管理部门的问题确实存在很多噪音事实上,英国的FCA去年收到了40多份申请,要求使用这种或那种自动财富解决方案许多Robo-Advisors都会提供一定程度的机器智能培养结果,但真正为客户提供三到六个ETF的通用预设组合基于旧金山的AI Labs于2015年1月开始构建其Vise平台今天它使用了机器学习和深度学习的组合新闻周刊正在举办AI 12月6日至7日在纽约举行的资本市场数据科学会议图片:NewsweekMediaGroup人工智能实验室总裁Runik Mehrotra说:“为了建立投资组合,我们实施了大量的人工智能技术与传统的Markowitz融资相结合我们认为存在潜在的结构金融领域的模式以及非线性和线性技术的结合可以产生更加准确的系统,人工智能实验室首席数据科学家Marc Ettlinger博士补充道编辑:“我们使用创新的神经网络模型来构建我们的情绪分析引擎,远远超过以前的方法来理解数百万股票文章的含义及其与股票价格的关系”过去五年来数据科学的巨大创新一直是神经网络模型的优势,重新命名为深度学习模型,超过符号,基于规则的专家系统刚才有很多关于这些东西的炒作和标题:DeepMind在Go上击败Lee Sedol,以及使用神经网络来解决重要的基本人工智能任务,如图像识别,通过自动驾驶汽车和医疗诊断推动创新在金融背景下,我们听说对冲基金雇用具有各种科学背景的博士银行来搜索阿尔法回报但是,许多这些对冲基金(包括一些人工智能驱动的基金)近期表现不佳巴克莱对冲基金的指数表现最多可归类为差根据对冲基金追踪者HRF的说法,自2015年第四季度以来净流量一直为负</p><p>问题部分是由于市场前景变化导致股市处于历史高位,债券收益率创历史新低,投资者对冲基金自然寻找替代品Preqin的调查显示,对冲基金经理自己承认信贷和股权策略的机会较少所有责任都不能归咎于交易策略本身而是市场表现对冲基金看到的另一个方面Mehrotra表示,“技术不断变化”,Mehrotra说:“我在人造之前就是在研究领域,因此回报率低,特别是那些吹捧算法交易策略和系统交易的人,是因为他们无法不断改进和升级他们的策略</p><p>”智能实验室和我经历了多快的技术研究[量化金融,artifi完成了这项研究在系统交易策略中的作用和实施“我仍然认为大型研究平台在对冲基金中扮演一个角色然而,随着人工智能的进一步发展,这个角色会慢慢开始改变他们的替代策略真正要超越股票和债券,提高积极投资的声誉,以及加强其后台基础设施,“他表示,捕获和清理大量非结构化数据的高额佣金对冲基金已被迫面对Robo-Advice和智能测试解决方案最近取得了类似甚至更好的回报毫不奇怪,这经常引起主动管理和数据科学界的蔑视在最近的新闻周刊AI资本市场活动中,数据资本管理的创始人迈克尔比尔说,搜索出来的是很好,“但是,如果你打包测试版,它即将结束你们”Mehrotra承认最近的牵引力Robo咨询工具和个人财富管理Robo-Advisors,例如Betterment和Wealthfront,管理资产总额超过100亿美元,正在慢慢赶上行业中的一些大型企业,如Vanguard和Schwab他说: “他们现在已经有相当长一段时间的市场回报了 看看它们与市场的相关性以及这些投资组合对指数的暴露程度是很有意思的,尽管看看它们在市场低迷时期的回报更有意思“例如,在英国退欧期间,Betterment投资组合平均下跌3-4%因此,Betterment停止了当天的所有交易对于一个自我推销可控制您的投资组合的产品,这一举措非常类似于对冲基金,指出Mehrotra Smart beta或Robo-Advisory实践在短期内可能是有益的,但是从长远来看,特别是在市场低迷和高波动期间,Robo-Advisors很难证明其费用合理,人工智能实验室首席执行官Samir Vasavada补充道:“到目前为止,Robo-Advisors已经强调了他们的节省费用,虽然他们忽视了他们提出的资产配置的长期吸引力,但他们主张采用一种简单的被动投资方式,这种投资方式可以运行七年,而且对于两三个人而言,

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