AI 冲击下华尔街对冲基金的变革之路
在华尔街对冲基金竞争白热化的当下，如何以有限资源获取更大回报成为基金经理的核心关切。人工智能与机器学习的兴起，为这一领域带来了新曙光。全球最大对冲基金桥水去年宣布推出价值20 亿美元、完全基于机器学习决策的基金，著名多因子量化基金 AQR 创始人也感慨“AI 即将取代我的工作”，然而部分知名投资人对 AI在华尔街基金的影响持保留态度。
对冲基金投资策略的演进
传统基本面投资依赖“信息差”，通过深度研究公司基本面来提高投资决策的准确性，“股神”巴菲特是此中代表。但随着竞争加剧，“拼技术”成为趋势，越来越多对冲基金采用“混合策略”，将基本面分析与量化技术结合。量化投资起源于19世纪末的“技术分析”，随着计算机技术发展，交易员将其程序化。之后，马科维茨的投资组合理论让投资人开始关注股票组合。如今的基金基于金融学理论建立投资组合，寻找“因子”并构建投资模型。多因子投资在此基础上应运而生，AQR资本便是典型代表。其创始人阿斯内斯在“三因子模型”基础上，加入动量因子，成立 AQR 并建立投资模型，凭借对科技股泡沫的精准判断一战成名。不过，AQR也曾遭遇量化寒冬，后通过增加模型灵活性重回第一梯队，且新发展与 AI 紧密相关。
统计套利与高频交易的独特魅力
统计套利摒弃金融叙事，追求速度优势，依靠技术分析、时间序列分析和机器学习在金融市场寻找规律。对冲基金界传奇人物吉姆·西蒙斯创立的文艺复兴科技公司，旗下大奖章基金凭借统计套利取得惊人业绩。高频交易则通过大量数据和复杂算法，利用超高速数据传输在极短时间内获利，核心在于交易速度。曾经，为提升速度，基金不惜重金铺设海下光纤电缆。但如今，高频交易黄金期已过，市场竞争格局发生变化。
AI 在华尔街的多元应用
AI 为量化策略带来新能量。首先，它解决了金融业的数据难题，基本面分析可借助 AI处理大量非结构化数据，如财报、媒体报道等，还能清理和归纳原始数据，提高工作效率。其次，AI实现了“工具即服务”，可替代中台和后台的重复性工作，提供一站式风险分析等服务。在寻找超额回报方面，部分对冲基金尝试利用 AI挖掘新交易信号、优化投资组合，但目前 AI 尚不能完全替代人类决策。例如 AQR 虽通过大模型提升了投资回报，但仍不会将决策权完全交给机器。
AI 在华尔街的未来展望
尽管传统资产管理者和投资人对 AI 存在抵触，但 AI已逐渐走进华尔街，改变着基金管理人的投资方式。当前，对冲基金面临业绩压力，跑赢大盘愈发困难，因此纷纷投入大模型研究。AI在金融领域潜力巨大，但目前应用仍处于早期，AI 选股和策略尚不成熟，无法完全取代人类交易员和投资人。未来，“使用 AI的能力”能否成为对冲基金新的竞争优势，值得期待。
