大数据文摘来源：有线编译：柔宝、夏亚伟如今，股市对Covid-19表现出异常的冷漠。这与3月份股市的惊人表现完全不同。3月16日，道琼斯平均指数下跌近13%，创下1987年以来的最大单日跌幅。前所未有的危机规模，让人们变成了惊弓之鸟。AI局限性暴露对某些人来说，这暴露了量化交易公司的弱点。一些著名的量化公司3月份表现尤其糟糕。根据桥水基金会主席雷·达里奥发表的一份声明，截至本月中旬，桥水持有的部分基金已缩水21%。截至3月24日，DEShaw运营的量化基金Vallance已下跌9%。据媒体报道，另一家知名量化公司RenaissanceTechnologies告诉投资者，其算法未能有效应对本月出现的市场波动。截至目前，文艺复兴并未做出相应回应。DEShaw的发言人无法证实相应的报道。这场动荡可能反映了现代人工智能的局限性，它依赖于读取大数据来寻找和利用微模式。正如电子商务公司用来预测库存的算法被消费者突然对洗手液和卫生纸的热情所迷惑一样，帮助对冲基金从市场中获利的算法也被投资者的突然波动所迷惑。在金融领域，再强大的AI算法，用于测试的数据源也不好，模型也好不到哪儿去。麻省理工学院教授、总部位于马萨诸塞州剑桥的量化对冲基金AlphaSimplex的创始人兼名誉主席安德鲁·罗(AndrewLo)表示，量化交易策略有一个明显的弱点。“根据定义，量化交易策略是根据观察到的数据中的模式制定的。”Lo指出3月份发生的事情与2007年金融危机初期量化公司的倒闭有相似之处。在那次小崩盘后不久发表的一篇论文中，罗得出结论，对冲基金的集体溃败揭示了市场的系统性弱点。“我们在2020年3月看到的情况与2007年发生的情况并无太大不同，只是它发生得更快、更深层次、更广泛，”AIQuantigicFund公司总裁ZuraKakushadze说。4月不是灵丹妙药在线发表的一项分析将3月的事件描述为“量化泡沫破灭”。Kakushadze的论文探讨了一种统计套利形式，这是一种挖掘市场数据以寻找量化基金通过频繁交易利用的模式的常用方法。他指出，即使是采用“中性”策略、对上涨和下跌股票均等押注的量化基金，在股市暴跌中也表现不佳。Kakushadze在接受采访时表示，该事件表明，在市场极端波动时期，人工智能“不是万能药”。“我不在乎你是否使用人工智能或机器学习或其他任何东西，”他说，“无论如何你都无法避免溃败”。事实上，Kakushadze认为，由于使用过于复杂和不透明的AI模型，量化基金可能比其他基金遭受更多损失。例如，深度学习是近年来风靡科技界的一种AI形式，它将数据输入神经网络以产生难以解释的结果，更不用说审计它们的计算了。机器学习，尤其是深度学习，“可以设置大量无法解释的参数，”他写道。QTSCapitalManagement经理、多本机器交易书籍的作者ErnieChan也认为，人工智能在遇到冠状病毒等罕见事件时会直接失败。“训练一个系统来识别YouTube视频中的猫很容易，因为有数百万只猫，”Chan说。相比之下，如此大的行情波动只出现过几次。“你可以一只手数数。所以你不能简单地使用机器学习来训练模型并学习如何应对这类事件。”尽管如此，在3月份波动很大的情况下，一些量化基金的表现优于其他基金。据报道，仅限于员工的大奖章基金今年上涨了24%，其中3月份上涨了9%，由RenaissanceTechnologies运营。相关报道：https://www.wired.com/story/best-ai-models-no-match-coronavirus/BigDataDigest)》】点此查看作者更多好文
