人工智能是現在科技界一個比較熱門的話題，不管公司大小、做什么，都在談人工智能，好像這是唯一的選擇。

　　現在有人想用它來炒股。

　　Shaunak Khire 的團隊開發了一套機器智能系統 Emma AI，正在募資成立一支基金，計劃三個月內用 Emma AI 開始交易投資?，F在資金籌措工作接近完成。

　　根據 Emma AI 官網的信息，這套系統是一個機器增強神經搜索界面，被設計用來做金融分析、調研、預測等工作，如預測美國收十年期國債收益率。

　　作為 Emma AI 的項目負責人，Shaunak Khire 是投資公司 Magha 控股的合伙人，這家公司編制金融指數并據此交易。

　　此外，他還在 2010 年成為克林頓全球倡議（Clinton Global Initiative）科技委員會成員，當年海地地震發生后，為克林頓-布什基金進行短信捐款方案的嘗試。

　　今后 Emma AI 的交易會從醫藥巨頭葛蘭素史克（GSK）、特斯拉以及美國國債等品種開始。

　　Shaunak Khire 認為 Emma AI 可以代替金融分析師，并表示 Emma AI 跟傳統程序化交易不一樣，Emma AI 的神經網絡系統會考慮更復雜的影響個股走勢因素，如一個國家貨幣政策的改變。

　　而近三十年越來越廣泛使用的程序化交易是一種交易策略，利用計算機根據現有數據模型進行高頻交易，模型本身不會因為所在市場基本面的變化而改變。

　　依靠電腦和特定的數學模型做交易，這在華爾街已經很常見了。

　　根據市場分析機構 Preqin 的調查，美國現在大約有 1360 只對沖基金的交易主要是依靠程序化交易來實現，大概占到整個對沖基金市場的 9%，管理的資金規模大約是 1970 億美元。

　　在 Preqin 的調查中，程序化交易的對沖基金跟傳統對沖基金相比，收益率盡管不是一直領先，但最終五年收益率要好不少。

　　相比之下，人工智能技術在金融領域的應用雖然不多見，但也有一些知名的對沖基金參與在內。

　　Two Sigma 是一只管理資金規模超過 350 億美元的知名對沖基金，他們利用自然語言處理技術，分析美國聯邦公開市場會議委員會（FOMC）的發言。

　　這套技術會分析“證券”、“利率”、“抵押”等詞匯的出現次數，從而得出譬如“2008 年，FOMC 有關金融市場的發言占 37%”，或者 “2007-2009 年，FOMC 有關通脹的討論占 20%”等結論，幫助交易員設計交易模型時，有更多數據支持。

　　Two Sigma 利用自然語言處理技術的得出 FOMC 議題占比

　　Renaissance Technologies 是全球最大對沖基金公司之一，公司特點是主要使用計算機進行高頻程序化交易，基金規模超過 650 億美元。今年四月，他們領投了一家使用人工智能技術的對沖基金——Numerai，后者總計募集資金 150 萬美元。Numerai 在獲得大量數據和金融分析報告后， 通過機器學習技術預測股票市場走勢。

　　雖然有這些實驗性的工作在進行，但暫時沒有知名的對沖基金公司明確已經使用人工智能進行交易投資。

　　I.B.M. Watson 項目首席研究員 David Ferrucci 在 2013 年離開 I.B.M. 后，加入世界最大對沖基金公司 Bridgewater 。對此，華爾街曾以為 Bridgewater 將開發人工智能交易程序，Bridgewater 后來否認短期內會有這方面打算。

　　Bridgewater 在聲明中補充道，關于科技對交易的幫助，他們更看重人工智能技術提供的邏輯計算幫助，而非數據挖掘。

　　當金融市場劇烈下跌時，程序化高頻交易會根據策略模型嚴格執行止損，整個市場都這么做的話，就容易加速下跌。2010 年，這樣一起事故讓道瓊斯工業指數在 36 分鐘里暴跌 9%，被稱為萬億美元的股市下跌。

　　不知道當人工智能直接進行交易，又會遇到怎樣的新問題。