2023-01-09
淺談AI程式交易
兩晚「投資樹窿」所分享的網友個案,並不是每一個都是蝕本的,也有賺錢的例子。說來奇怪,網友明明賺錢,為何又要借「投資樹窿」抒發心聲呢?相信即使賺錢,也希望了解一下自己的投資有何不足,這也算是好態度。
記得其中一位網友提到AI程式交易,他近年運用AI程式交易賺到超過10%的年回報,當晚他分享個案希望得到提點,讓他更能留意AI程式交易的投資風險。交流過後,發現該網友的AI程式其實是自主研發的。因此,他自己才最清楚當中風險吧。
留意到坊間有不少投資者亦會購買相關程式作投資,借此題材也可討論當中風險。事先聲明,小弟並無深入研究坊間這類AI程式,亦沒有使用,一切討論只靠多年累積的財商,希望抛磚引玉,望高手指教。
(istock)
AI程式交易如何奏效呢?
AI程式最普遍的理解是把市場數據輸入,包括一切市場數據與過去市場走勢,讓它作自我學習,不斷優化,從而希望可以捕捉走勢,以預測未來的概念去作出買賣決定。而背後的邏輯需要深入了解,若它所依循的邏輯根本不可行的話,即使計算能力與自我學習能力如何強大,亦不可能得到理想效果。
想到一個比喻,就是賭場「睇路紙」,假如有賭徒深入研究百家樂過去100舖開的結果如何,會否對將會開的第101舖結果有任何影響或決定性呢?由過去100舖的結果又能否推論第101舖的結果呢?這很難說服我。AI程式只是代替人類作投資分析,若分析方法本身不太可行合理,以AI代勞也不會得出理想結果。
當然,AI程式交易亦可以模仿價值投資,只不過價值投資所涉及的並不單止科學與計算部分,還有藝術部分。影響價值當中有很多人為因素,例如一盤生意由誰去管理?李嘉誠還是某大學的EMBA?當時市場、政治、企業階段如何,不同範疇的變數,會產生決定性的結果。看看Apple公司,Steve Jobs在與不在,分別有多大?Tesla亦然,Elon Musk在與不在,分別有多大?這些分別,AI程式又如何計算與量化呢?
到現階段,在價值投資範疇上,我認為AI還未能取代人作投資,原因正是以上所討論的一些不能量化的因素。至於能量化、能計算的,人類已不及AI了。類似看法,投資大師Howard Marks也曾經分享過。因此,投資者應集中強化計算以外的因素,這是人類的優勢。
總結,相信AI程式交易奏效與否,相當取決於其設計,因此並不能籠統地作結論。設計程式的投資者本身其投資方法正是關鍵所在,而AI程式只按照其指示範圍下作計算與自我學習而已。其實AI程式交易還有不少風險,篇幅所限,留待下一篇續談。
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