塑造更智能的性能

在投资者眼中，今天的资产管理人与众不同之处是什么？融合是资产管理的一个常见特征，替代资产和传统资产类别现已成为多元化投资方法的一部分。随着技术的发展日新月异，人工智能和机器学习已成为“热门话题”，各种规模和规模的管理人员提供更智能性能的压力无可避免地增加了。

正是在这种背景下，全球基金媒体于3月9日星期四在伦敦的改革俱乐部举行了生动的早餐简报会。该活动是与全球金融服务技术公司FIS合作举办的，该公司专注于技术，咨询和外包解决方案，为全球130多个国家的20,000多家客户提供服务。

由GFM执行编辑James Williams（如图）主持的小组讨论有：Man FRM的首席信息官兼Man Group执行委员会成员Keith Haydon；总部位于伦敦的多策略量化基金Piquant Technologies的创始人兼CIO James Holloway； CVC Credit Partners高级董事总经理兼投资组合经理Andrew Davies和Aberdeen Asset Management Aberdeen解决方案副主管Ian McDonald。

对于央行经理来说，这是激动人心的时刻，因为央行在货币政策上的分歧开创了更多由根本驱动的市场，在这些市场中寻找全球股票市场的多头和空头机会。

在过去的几年中，对于许多资产管理者而言，在当前市场中生成Alpha一直是一项艰巨的挑战。中央银行的干预已导致资产之间的相关性增加，并且在经理们试图寻求差异化收益时，这实际上是一种折磨。一位纽约对冲基金经理最近对GFM发表讲话说：“最近几年，没有人有任何好主意。任何人都想谈论的是珍妮特·耶伦的脚是踩油门还是踩刹车。”

Man FRM的海顿（Haydon）指出，存在很多“负阿尔法”，主要是基于多头/空头股票市场，“大多数基金对该市场的账簿都不正确。但是，鉴于费率已经开始上升，这可能会提供产生alpha的更好机会。”

Holloway指出，近年来，风险“被错误地定价”。这导致政府大举举债。

费率将上升，国家将不得不支付；鸡将回家栖息。任何形式的市场定价错误最终都会导致逆转，在这种情况下，风险和利率都会发生。不是如果不是，而是什么时候会发生。它将提供巨大的机会-一生的交易。

在过去的12个月中，发生了如此多的政治动荡，随着欧洲大选的到来，2017年的政治动荡将进一步加剧，许多活跃的管理人员将希望波幅回到市场。如果看一下CBOE VIX指数-也称为“恐惧指数”，它在去年6月的英国脱欧公投后飙升，达到25.76，在美国大选后的11月再次攀升至22.51，但总体而言仍在区间内在10到15之间绑定一段时间。

一般而言，波动性较小，是那些希望寻求更智能性能的人的敌人。CVC的Davies非常是一位动手的全权委托投资经理。他指出，事实证明，欧洲信贷市场在寻找困境中的机会方面很有用。“风险和概况的流向已经改变。资本正在朝着正确的方向发展（从银行转移到CVC Credit Partners等机构投资者），我们相信基本面将继续在信用风险方面保持强劲。

确实，CVC信用合作伙伴欧洲机会基金旨在在投资者渴望超越传统固定收益市场的同时提供alpha生成的双重引擎。为此，它通过购买资本结构第一留置权中的浮动利率高级有担保贷款，将年收益率定为5％。

戴维斯说：“此外，通过该战略，我们还寻求通过机会性购买债务工具而不是在其到期前的赎回价值折价来产生大约3-5％的资本收益。”

阿伯丁的麦当劳说，他们从多资产类别的角度看待alpha生成环境。他说，通常会采取相对的方法，尽管仍然没有冒很大的风险，但该团队目前仍偏爱日本与美国，“鉴于最近估值上升，很多股市观点与货币挂钩，货币市场和利率的波动加剧。”

保持皮带牵引力

上周小组讨论中最活跃的部分之一是机器和人工智能在投资管理中的作用日益增强。机器会导致更有效的市场，并使全权经理人更难寻求回报吗？机器会成为拥挤的行业的受害者，并导致更多的Flash Crash示例吗？

海顿说：“我坚信增加系统交易的趋势将持续下去。”“计算机变得越来越聪明，人们却没有。曼集团（Man Group）在其机器AHL部门中对机器学习的承诺意义重大。”

这就是计算机的效率和速度，以及它们吸收和处理大量信息的能力，全心全意的基金经理在寻求产生更智能性能时所面临的挑战是如何使机器“智能化”。一个人也许可以考虑在一场国际象棋中领先五步，但是计算机可以评估在下100场国际象棋中所有可能的棋步。

麦当劳说：“情感和纪律并不是人类的因素，”“计算机对最新标题的反应与人类不同，并且不受市场情绪和标题的影响。但是，最终结果是，这些都没有改变经济学或金融学的基本定律。飞机的发明并没有使重力消失，这只是意味着我们能够更好地利用重力从A升到B。机器不是万能的子弹，而AI不能单靠更好的回报。”

Haydon谈到的不断增加的人机动态的有趣方面之一是何时停止机器。作为Man FRM之类的分配器，如何弄清楚如何关闭它们并控制其行为以获得最佳投资收益和最小损失？

人们最终仍将必须参与其中。他们首先编写算法。

Holloway很快指出，尽管可以毫无问题地关闭机器，但就人力投资组合经理而言，却是完全不同的问题。“如果他们开始表现得不够理想，那将无法'关闭'全权委托经理，这将是残酷的，”霍洛韦说着。

“但是，即使您采用的是完全系统的策略，也不要被愚弄，总会有人为投入和参与。像任何智能一样，人工智能不可能存在于真空中。如果人们编写了一个模型，告诉机器如何思考，那么他们的个性和投资偏见就会转化为程序设计。因此，投资者需要与正在编写和执行程序化策略的人员会面。”

机敏的性能很可能来自系统的策略，但是人与机器之间必须存在师生关系，以便机器在交易市场中从错误中学习对错。

量化经理通常会执行模型在多个市场上观察到的多种策略，不断学习并确定要采取的策略。但是为了学习，创建者必须使系统充满价值。

正如人类根据父母，老师的价值观学习一样，人们需要为该系统设置一个框架。Holloway说，它需要知道在某些市场条件下“有龙”，以免做出错误的决定。

推断机器距离接管投资管理还有很长的路要走。

他们将在未来许多年中与人类交织在一起，并必然被束缚住。更有可能发生的是，资产管理者将越来越多地寻求采用AI或机器学习的方面来改善其投资策略，同时保持可自由选择的覆盖面。

自由裁量权

像CVC信用合伙人这样的管理人在产生更聪明业绩方面仍然完全是自由裁量权，因为很多信用市场都是场外交易，并且依靠管理人的内在技能来进行正确的交易。他们是小学还是中学。它是人类思想的保留。

“我们的系统是通过对市场正在定价的每项资产进行深入研究而手动得出的。它是利用基本性能数据创建的，已有十多年的历史。我们有35位分析师进行所有繁重的工作，并不断监控基本绩效。Davies解释说，这很大程度上是一个人为过程，而不是机器过程。

这将使一些投资者放心，他们可能会对机器在真正复杂的市场中真正产生更智能性能的功效感到好奇，在这个复杂的市场中，资产价格总体上受到人类情感的影响。

Haydon补充说，人类将继续干预计算机模型，因为他们认为自己可以做得更好。“尽管如此，人类常常会干预并使情况变得更糟。人们想保留责任。我们不接受计算机作为道德责任的存储库。在我们继续实行分配资本的文化的过程中，如果要彻底将人遣散，我们将不会相信任何事情。”海顿说。

小组成员之间普遍达成共识的一个领域是将“智能beta”作为一种投资概念。观点认为，即使采用更深思熟虑的方式，使用价值，动量和低波动性等多种因素来重新构造指数并建立投资组合，收获beta并没有什么聪明的。

去年三月在《金融时报》上发表的一篇文章（“智能beta并不像市场上的聪明”）指出，只关注一个因素是非常危险的。这篇文章引用了麻省理工学院的安德鲁·洛（Andrew Lo），他指出“智能beta”的问题在于它很容易变成“笨拙的西格玛”。Sigma是用来表示波动率的字母。

当被问及智能beta是否为oxymoronic时，Holloway回答：“删除前三个字母会更准确。CTA并没有危机，但我认为智能Beta在某些时候不可避免会出问题。这些都是被动管理的（大体上），可能会出现与股本崩溃相同的问题；只是还没有发生。”

替代数据集

对于投资经理来说，最近出现的一种重要工具是使用替代数据集。 GPS数据，社交媒体数据等，或者正如Holloway所说，天气数据可以证明在构建投资论文方面非常有效。

海顿说：“您需要拥有别人所没有的数据。”“但是坏数据总比没有数据还要糟糕。”

Holloway说，数据是“我们所做工作的生命线，因此我们不希望污染的数据集”。

展望未来，麦当劳表示，无论策略是100％系统化还是100％自由裁量，在产生更智能的绩效时，所有这些都归结为有关如何分配资本的初始决策：

“我认为我们不会到达计算机取代经济的地方。投资组合经理仍将进行投资。”