硅谷vs花街：解密完全由人工智能管理的基金Sentient
以下内容来自Bloomberg，量子位编译
△ Babak Hodjat
Babak Hodjat坚信，人类太情绪化了，不适合进入股市。因此，他创立了第一支完全由人工智能管理的对冲基金。
“人类有偏见和敏锐，意识和无意识，我们人类会犯错，这一点已经得到广泛的证明。对我来说，依赖人类的直觉和判断，比纯粹数据和统计所显示的更为可怕。”Hodjat说。
Hodjat是一位计算机科学家，苹果Siri智能助理的奠基者之一，坐拥21项专利。他也是Sentient Technologies的联合创始人和首席科学家，这家公司已经用了近10年的时间训练一个AI系统，让它浏览数十亿条数据，发现趋势，并在交易股票赚取财富的过程中完善自己。这群科技产业的行家断定，既然软件能教会计算机开车、击败顶级扑克选手、翻译多种语言，就也能让他们的对冲基金占据在华尔街专家的争斗中占据优势。
△ Sentient旧金山办公室
Sentient位于旧金山的办公室墙上，星星点点地贴着关于机器人觉醒的电影海报，例如《终结者》。在一个狭小又没有窗户的交易室里，电脑屏幕发出的光与一台大屏幕电视上的虚拟火焰互相映照，两个人安静地监控者机器的交易，以防系统出现问题需要关闭。
Hodjat说：“如果大事不好，我们有个红色按钮。”
Sentient不愿透露基金的业绩和很多技术细节，这种将交易交给机器处理的智慧已经被很多人认同。包括Bridgewater Associates、Point72、Renaissance Technologies在内的传统对冲基金都为先进科技投入了大量资金，其中很多基金用人工智能来生成计划，而不是控制整个交易操作。
尽管Sentient只用自己的钱进行交易，却依然受到金融界和AI界的高度关注。这家公司已经收到了1.43亿美元的资金，香港富豪李嘉诚的风险投资公司、印度最大的集团Tata Group都是金主之一。除了交易之，Sentient的AI系统还被用于一个独立的电商产品上。
交易，是“AI将改变的十大领域之一”。英国布里斯托大学人工智能领域教授、Sentient的顾问Nello Cristianini说，“一个交易算法可以看数据、做决定、行动、重复，你可以获得完全自动化的流程。”
Sentient的团队里，有来自亚马逊、苹果、Google、微软和其他科技公司的老兵。在硅谷试图使用数据科学和机器学习的专业技能来颠覆金融市场的人中，他们只是一小撮。
通常来说，AI科学家没有兴趣为对冲基金工作。另一支人工智能对冲基金Numerai的创立者Richard Craib抛出这样一个悲观的观点之后又加了个但是：“但是他们会想要鼓捣数据集。”Numerai的系统通过聚合匿名贡献者的交易算法来进行交易，他们每周会举办一场竞赛，以比特币发放奖金。Craib还说：“这完全是个数据科学问题。”
最近，Numerai融资600万美元，投资者包括量化投资管理公司Renaissance Technologies联合创始人Howard Morgan。
Sentient的Hodjat大部分职业生涯都专注于智能手机虚拟助手背后的语言探测技术。他之前公司Dejima的一些继续做着类似的工作，创造了苹果的Siri。他不想加入，只想专注于人工智能的进步。金融并不是他的职业目标，但交易市场被他视为这一技术最有希望的应用之一。海量的公共数据，加上从中分析出模式的强大计算机，使这个领域成为理想的选择。他说：“那是AI的燃料。”
设计Sentient系统的灵感来自于进化论。专利显示，Sentient在全球有数千台机器同事运转，用算法创造出万亿级被称为“基因”的虚拟交易员。接下来，他们会对“基因”进行测试：给“基因”一定金额的钱，让它们在由历史数据创建的虚拟环境中进行交易，然后，不成功的“基因”死去，成功赚到钱与其他成功“基因”结合，创造“下一代”。得益于计算力的增长，Sentient可以将1800个模拟交易日压缩到几分钟之内。
几天的时间，一个合格的交易“基因”就可以被生产出来，然后用于实时交易。人类员工设定完诸如需要获取的收益、风险等级、时区等目标，就可以让机器开工了。随着经验的积累，这个AI系统可以自动进化。
Sentient拥有很多支美国股票，每天交易上百次，可能持有数天甚至数周。公司首席投资官Jeff Holman表示：“这不是我们强加给系统的，人工智能似乎和人类智慧观点一致，认为分散风险、建立一个更多样化的投资组合是个好选择。”
Sentient的技术能给人以深刻的印象，但想要判断它是否好用就很难。公司称他们的AI系统击败了内部基准，但不公布内部基准是什么。对于他们的AI使用和中数据来做决策，公司几乎没公布什么信息。这家公司打算今年晚些时候引入外部投资者。
去年加入Sentient的华尔街老兵Holman说，公司能说什么受SEC（美国证券交易委员会）关于对冲基金营销的规定所限制，不过“平台是可靠的，和我所见过的任何策略都不一样。”
Anthony Ledford对这股没有更多实证就将过多信心投入到人工智能这一个分支上的潮流提出了警告。，
他是190亿美元的伦敦对冲基金Man AHL首席科学家，这家基金用机器学习技术管理一部分客户的资金，得到的结果让Ledford大受激励。尽管Man AHL正在探索单独的机器学习策略，他说宣告胜利还为时过早。“宣传和承诺很多，但你真正去问他们交易量是多少亿，很多人都会说没多少。”
AI对冲基金的业绩数据很难找到。Eurekahedge AI对冲基金指数（Eurekahedge AI Hedge Fund Index）追踪了12个将AI用作核心策略一部分的资金池，去年上涨了5%，略高于对冲基金的平均水平，但不及标普500。
在对冲基金工作的Tristan Fletcher，博士论文就是关于金融市场中的机器学习的。他说：投资者大概不太愿意将钱完全交给机器。“我知道饱受投资者是什么样的，但我不认识哪个人愿意把钱放在一个完全系统化的系统里边。机器学习不是一切领域的灵丹妙药，你需要真正会思考的人。”
目前在香港做交易员的Chen Chen，2012年之前曾是Sentient的分析师。2011年8月，公司还在以“Genetic Finance” 名字秘密运行，系统正在进行交易，标普忽然调降美国长期主权信用评级，引发了市场动荡。Chen Chen后来回顾了系统在那一天的表现，发现它跑赢大盘并且赚到了钱。他说，美国降级并无先例，不知道Sentient的AI是如何决策的。
“那是个巨大的惊喜。”他说。
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