AI让你投资更靠谱：海外对冲基金大数据应用调查

本报记者 陈植 上海报道

导读

财报公布前夕，老板是出游还是频发去工厂，可能与业绩好坏息息相关；获取原油企业维修工人的移动电话地理位置数据（LBS数据），可以判断炼油厂的运营状况。大数据与人工智能技术被海外对冲基金运用到各个投资领域。

每当特斯拉发布新的季度财报前，华尔街对冲基金经理赵诚（化名）都会习惯性地关注特斯拉创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）的行踪。

“如果他带着家人前往欧洲或其他国家度假旅游，我们就会买涨特斯拉股票，因为这预示着特斯拉当季财报表现很可能超过市场预期；反之他若经常前往工厂，我们就会沽空特斯拉股票，因为这意味着特斯拉当季销量将低于市场预期。”他告诉记者。

尽管在不少人看来，这种关联性似乎显得“天方夜谭”，但赵诚却郑重其事地向记者强调，这完全是大数据分析与人工智能技术深度学习得出的结论，而且实际操作效果并不差。

在他看来，人工智能与大数据分析技术的兴起，正令对冲基金的投资决策悄然发生巨大改变——以往对冲基金都是通过财报、上市公司公告等公开数据进行分析，从而判断企业未来业绩增幅是否超过市场预期，但在大数据时代，他们完全可以通过获取大量有参考价值的“细微”数据，提前洞察到企业销量与利润的变化趋势。

“毕竟在大数据时代，很多数据都变得透明，只要拥有合适的人工智能技术进行推演归纳，就能帮助对冲基金整个投资决策变得更加聪明，更具洞察力。”赵诚强调说，目前众多华尔街对冲基金都开始尝试引入大数据与人工智能技术优化原油期货、美股等金融品种的投资模型。

不过，未必所有的大数据分析与人工智能深度学习技术都会让对冲基金变得更聪明。多位对冲基金交易员直言，有时数据不全、基于人工智能深度学习所产生的投资逻辑缺乏合理性解释而出现投资策略偏差，都会让对冲基金某些投资组合变得血本无归。

为此他们只能在基于人工智能的投资模型里强行加入“人工干预机制”，避免整个投资决策过度听从人工智能技术而遭遇潜在的投资风险。

特斯拉：老板出游还是去工厂

多位华尔街对冲基金经理承认，特斯拉股价的高波动性，一直是他们进行多空策略套利的最佳对象之一。

“不过，如何通过大数据与人工智能技术提前洞察特斯拉当季销量与利润是超过市场预期，还是低于市场预期，对买涨（沽空）特斯拉股票的成功性至关重要。”赵诚透露，为此不少对冲基金纷纷从特斯拉汽车生产周期切入，采购各类数据进行分析预判。比如他们对通过第三方调研机构采购特斯拉汽车方向盘供应商、座椅供应商的出货量数据，以此大致推测出特斯拉当季的汽车订单增减幅度。

不过，光靠这一项数据是远远不够的。一个完整的基于大数据分析、人工智能技术所产生的投资模型，需要多重数据进行不断交叉验证。其中包括特斯拉汽车工厂的用电数据，以及工厂热能值，都可以被用于判断特斯拉汽车实际生产数量是否与其采购的方向盘、座椅等零部件相吻合。

甚至部分对冲基金还会聘请第三方网络机构在网络上四处搜索抓取特斯拉员工在工厂的各种自拍照，通过分析其表情，以及查看照片背景里的汽车生产状况，从另一个侧面交叉验证特斯拉工厂是否在开足马力生产。

但赵诚直言，要真正提前掌握特斯拉当季“最真实”的销量数据，还需要在特斯拉销售端获得大量数据进行交叉验证，其中包括特斯拉汽车运往各国经销商的数量数据，为此不少对冲基金会采购不少国家海关数据，以判断特斯拉通过航运向这些国家经销商到底运送了多少辆汽车，是否与此前他们工厂生产数量相匹配。此外为了避免经销商“压货”以抬高特斯拉销售量与利润，这些对冲基金还会想办法调取各国保险公司给特斯拉承接汽车保险的数据，判断各国经销商的实际汽车销售量与压货状况。

“只有将如此多的数据维度融合在一起，通过人工智能技术梳理出特斯拉以往汽车生产销售周期的各种规律，再将当季特斯拉汽车生产销售周期与以往历史规律进行比较，并结合全球经济发展前景等因素进行合理性解释，才能准确提前估算出特斯拉当季销量与利润到底好于预期，还是低于预期。”赵诚告诉记者。

事实上，马斯克在企业发布新季度财报前陪家人度假旅游，还是去工厂工作，也是众多大数据进行交叉验证的一个环节而已。在此之前，赵诚所在的对冲基金已经对当季特斯拉销量与利润有了一个预估结论，只是通过马斯克的上述行为印证他们的判断是否准确。

“目前我们依靠这些大数据与人工智能技术，对特斯拉进行买涨（沽空）套利的成功率还是蛮高的，仅此一项的累计投资收益差不多超过30%。”赵诚告诉记者，但他们也有失手的时刻，比如他们有一个季度判断特斯拉季报显示汽车销量不如市场预期而沽空特斯拉股票，后来特斯拉财报显示销量好于市场预期，导致股价上涨令他们一下子损失10多个点的收益。后来他们通过比对基于人工智能的投资逻辑发现，当时人工智能没有将特斯拉部分经销商“暗中”降价促销的因素计算在内，因此他们不断更新人工智能技术以优化投资决策。

原油期货：跟踪维修工人位置数据

赵诚坦言，在特斯拉投资方面尝到甜头后，他们正考虑将大数据分析与人工智能技术移植到原油期货投资领域。

具体而言，石油开采企业几乎很少透露关于炼油厂日常维护以及突发性停产事故方面的数据信息，这些数据信息就像“黑箱子”一样锁在石油开采公司个别高管与部分关系密切的投行手里，导致投行总能“先发制人”获得信息不对称所创造的超额收益。而后知后觉的对冲基金得到相关信息后，发现自己很可能成为追涨油价的最后接盘侠。

为此不少对冲基金纷纷将人工智能技术引入原油期货交易决策，比如他们借助原油企业维修工人的移动电话地理位置数据（LBS数据），“跟踪”这些维修工人是否到达炼油厂，以判断这些炼油厂的运营状况（是否存在停产维修），进而作为买涨（沽空）原油期货的一项重要参考依据。

甚至个别激进的对冲基金还在尝试使用一种名为卷积神经网络（CNN）的人工智能技术，通过分析卫星图片并识别和量化原油储备容器的大小，最终判断原油储备容器里到底存放了多少原油，以此作为预估全球原油开采量与库存量的关键数据。

不过，这种做法也引发业内人士的争议，比如巴克莱分析师Michael D.Cohen认为，这些基于人工智能得出的原油开采与库存数据未必准确，不但可能会对投资决策产生误导作用，而且还存在侵犯企业个人隐私的违规行为。

“这也是当前隐私保护的一大模糊地带。”赵诚认为，其实很多APP都将用户地理定位功能内置在产品中。虽然这些APP开发商能接收到用户的地理位置数据，但并没有对任何个人身份信息进行汇总。

一位律师则指出，鉴于欧洲采取全球最严的个人隐私保护法案，若对冲基金以此“跟踪”石油公司欧洲分支机构维修工人行踪，就有可能触犯相关法律而遭遇严惩。

AI促海外投资机构更了解A股

值得注意的是，随着对冲基金的投资趋于全球化，不少人工智能机构发现其中蕴藏新的商机。

“比如很多对冲基金与海外投资机构正打算加仓A股与人民币债券，但他们一方面看不懂中文的上市公司财报，另一方面即便部分交易员熟悉中文，也未必能准确了解财报所反映的很多上市公司未来运营动态信息，反而成为他们加仓A股的一大掣肘。”一家国内人工智能技术研发机构负责人向记者透露。期间部分海外投资机构也曾聘请国内第三方数据机构对A股上市公司财报进行翻译，并实时提供上市企业最新的运营动态与相关公告，但在实际操作环节，部分第三方数据机构一方面存在数据收集不全问题，另一方面在不同语境下对一些财务数据的解读容易产生歧义，进一步放大投资决策的误导作用。

因此这位负责人尝试将人工智能深度学习技术应用到自然语言处理领域，打造全新的智能金融信息搜索服务平台。比如海外投资机构交易员只需对相关软件，以人们日常沟通语言提问“某家上市公司过去3年利润增幅多高”、“四大银行利润对比”等，这套智能金融信息搜索系统就会根据“自己”已学到的知识，理解“四大银行”、“利润”、“对比”、“上市公司”、“利润”、“增幅”、“过去3年”、“多高”分别表达什么意思，迅速以图表等结构性形式呈现相关数内容，以便海外投资机构迅速了解A股相关上市公司业绩变化趋势，做出准确的A股投资决策。

“目前已有多家海外对冲基金与大型资管机构使用这套智能金融信息搜索产品。”这位负责人告诉记者，但他也发现，随着越来越多技术研发机构的涌入，相关产业正变得鱼龙混杂，比如有些机构名义上打着“人工智能”的旗帜，但实质上仍然依赖人工操作，对海外投资机构提出的各类问题进行翻译与内容查找，由此带来信息反馈的滞后，既影响海外投资机构的投资决策效率，也会因为部分回答内容不够准确严谨而导致误导投资现象层出不穷。

在他看来，人工智能技术对海外投资机构加仓A股投资决策效率的提升，依然征途漫漫，只有当鱼目混珠者悉数淘汰出局，整个产业才能真正进入良性发展阶段。