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Tech Trader:第一只全自动交易对冲基金

2016-07-06 15:33:36 《陆家嘴》 

  文/本刊记者 刘琳

  美国金山的对冲基金The Tech Trader Fund凭借其模仿真实交易员操作的、完全无任何人工干预的交易系统开始吸引投资者们的注意。其背后的系统Tech Trader在过去三年中实现了28%的平均回报率。

  该基金由Autodidactic I公司管理,目前资产管理规模约2000万美元,包括来自三位合伙人莫家龙(Mok)、艾明欣(Christy Ai)和Stefan Choy的800万美元和来自他们亲友的1200万美元。

  AI交易系统

  莫家龙毕业于加州大学伯克利分校(UCLA),读大三时他突然想到,如果能设计一个AI帮自己打败游戏对手,为什么不能也设计一个AI模仿自己的交易行为帮自己打败其他交易员呢?于是就有了Tech Trader。

  据莫家龙介绍,Tech Trader是一个完全自动的交易系统,能够在无任何人工干预的情况下同时交易数千只股票。同时,系统不需要任何升级和更新,自2012年Tech Trader上线后,莫家龙就再也没有进行过交易操作,全部由系统完成。

  莫家龙解释说,Tech Trader既不是量化分析、统计套利,也不是高频交易,Tech Trader完成交易往往需要数日甚至几年。和传统的交易系统不同的是,Tech Trader 能从“人”的角度理解市场,模仿人类交易员的交易行为、遵循人类的交易逻辑,同时又具有机器的绝对自律。

  莫家龙认为,真实的交易员在交易时不会只盯着统计数据和复杂的数学模型的,Tech Trader 也一样。Tech Trader在交易时不是在进行算法交易,更像是一名直觉敏锐、经验丰富的交易员。一个Tech Trader系统被复制很多份,实际上相当于克隆了无数虚拟交易员出来,每个虚拟交易员只盯住一个股票,相互之间互不干预。

  过去很多人会批评Tech Trader根本没有“投资组合管理”这个概念。当时,莫家龙还不知道“群体智能”这个词,但实际上Tech Trader就是利用了这个理念。“每一个Tech Trader虚拟交易员相互并无交流,各自做着不同的事情,投资组合最终什么样子就看它们选中了哪些股票。”他说。

  很多人也许会对此非常担心,因为这意味着没有什么控制。“你得对系统的设计有信心。”莫家龙说,他还举了两个例子来解释。

  例如蚁群,并没有一个领头的蚂蚁指挥蚁群要走哪条路线或者形成怎样的队形,这是在每只蚂蚁的基因中的一部分。再如某个地方发生大地震时,没有一个上帝在头顶指挥该地所有的动物逃生,因为每一个动物本能地知道逃向何处。

  Tech Trader也一样,拥有成千上万个虚拟交易员,无论市场情况如何,每个虚拟交易员都会根据自己负责的股票情况进行决策。

  Tech Trader 2012年12月上线,而在美股市场2012年以来基本都是牛市,所以很多人认为Tech Trader的高回报是因为正赶上市场情况好。但莫家龙并不这么认为。

  今年市场大动荡时,Tech Trader的整体表现似乎仍然不俗。2016年1月,他们的对冲基金现金占比为60%,没有受到年初大跌的太多影响。五月份,和整个市场操作相反,Tech Trader选择满仓,抓住了5月的市场新高。据莫家龙介绍,Tech Trader通过交易今年已经获得4%的收益,相比之下标普500为2.8%。

  莫家龙说,Tech Trader并不能预测市场走势,仅仅是能看到整个市场运作中被人忽视的细节。“就像一片崖壁跌落,如果离得近,则能看到跌落前一道道的细微裂痕。”

  很多人会对Tech Trader的决策过程感到十分好奇。据莫家龙介绍,Tech Trader根据订单流和技术分析来决定单个股票的做多和做空。对于股票交易自学成才的莫家龙来说,所谓“技术分析”就是指的价格和交易量。“和人类交易员相比,机器交易员拥有无穷的耐心。

  Tech Trader并不会搜集和分析新闻信息来预测市场,其决定仅仅是基于对市场的观察,例如人们都急于抛售股票的时候。

  “我并不是想建立一个表现优于所有人类交易员的机器,而是一个能够模仿我的交易行为的机器,唯一的区别是它能够在我所达不到的规模上进行交易。”据莫家龙介绍,虽然Tech Trader密切关注市场上每个股票,而且没有中央指令协调,但真正进入基金投资组合的平均只有50只左右。

  “这证明了我们并非买入所有便宜的股票卖出所有贵的股票,而是非常有选择性的,当系统不确定股票走势时,会宁愿选择套现。”他说。

  “强人工智能”

  Tech Trader背后的算法究竟是怎样的呢?是人工智能吗?其实不久之前莫家龙才决定给自己的算法打上“人工智能”的标签,因为他认为Tech Trader严格意义上讲并不是人们普遍认为的“人工智能”。

  “很多人会把人工智能等同于机器学习,而机器学习基本就是分类、模式识别、图片识别等,即使是‘神经网络’和‘深度学习’这样的概念,也只是被用来进行信息收集和分类,而非进行决策。这样的人工智能更像人类感官的延伸,用来帮助人类。当然,也有一些技术有可能创造出有思考能力的真正人工智能,例如增强学习、(多)代理系统等,不过它们很多并不实用,没有商业价值。如果机器要学会自主学习的话,它必须能够拥有突破自己最初目标、为自己设定新目标的能力。”

  在莫家龙看来,Tech Trader是机器学习、增强学习和其他一些算法的结合。机器学习负责搜集筛选信息,负责低级的、不需要思考的任务,例如要过马路人并不需要去想每一步如何迈出。增强学习则负责更高一级的思考和决策。更重要的是,除此之外,Tech Trader还会模拟人类的想象和创造性活动。当人类进行想象时,其实大脑内进行的就是不断模拟活动:如果我做了这样一个选择后会怎样?我可以做出怎样不同的选择?还有一点更为重要,我能否从他人的决策中学习经验呢?

  Tech Trader在交易过程中也是模拟这样的过程。虽然每个虚拟交易员针对某只股票只会进行一种操作:做空或者做多,但与此同时它还会模拟相反操作,并在此后持续监测这种模拟情况,与实际进行的正向操作相互反馈,把信息添加到自己已有的知识储备中。这样的过程让Tech Trader不断进化成长。

  莫家龙眼中的人工智能是具有自主性的人工智能,而非需要不断调整和监督的人工智能,也不是纯粹利用计算机强大计算能力的人工智能。他把很多量化投资、高频交易所谓的人工智能叫做“弱人工智能”,言下之意,Tech Trader就是“强人工智能”。

  和莫家龙同样只有25岁的艾明欣毕业于康奈尔大学,在摩根大通担任了4年的交易员,而43岁的Stefen Choy则是拥有16年交易经验和创业经验的“老手”。他们希望年底前将资产管理规模扩大到1亿美元。而莫家龙的长期目标则是把Tech Trader的算法扩大到除了股票交易之外的其他领域,例如游戏引擎等。

(责任编辑:马郡 HN022)
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