一线|对话全球量化对冲基金巨头：人工智能能否取代主观投资

腾讯新闻《一线》邬川 康路 发自北京 纽约

市场波动率持续低位徘徊的大环境下，对冲基金行业在金融危机之后整体表现低迷。但2001年诞生于纽约的量化对冲基金Two Sigma，却以惊人的速度,跻身全球最大量化对冲基金之列。这家2011年管理60亿美元的基金，截至2017年年底管理资金规模达到500亿美元，和老牌对冲基金文艺复兴比肩。

Two Sigma CEO Nobel Gulati在接受腾讯《一线》专访时表示，公司将自己定位为技术公司，并相信可以使用科学的方法，进行系统性投资。公司雇员结构支撑这一信仰。和传统对冲基金不同，Two Sigma过半员工并无金融行业背景，往往来自数学或是计算机专业。这些原本会流向硅谷的程序员或数据科学家和金融背景人士一同合作，试图找到市场中尚未被发觉的阿尔法——相对大盘的超额收益。

对于目前在投资行业大热的人工智能，他泼来一盆冷水。

“我深知要做得好多么困难，做得不好又有多危险。”如今的人工智能确实被夸大了，虽然狭义上的人工智能取得了巨大进步，但必须承认这些技术的局限性。比如去理解人工判断和不同的语境问题。

在信息大爆炸的时代，Nobel认为，单条信息在相同时间内的价值已经大不如前，只能通过收集海量微小信息，并用科学方法理解并系统性投资，才能在市场中取胜。在公司官网上，Two Sigma这样给自己下了定义，“超过1400人相信科学是最佳投资方式。从信息中获取洞见。用重复试验来优化。这就是Two Sigma。”

已经在全球四十余个市场开展交易的Two Sigma也正把目光转向中国。“中国在对外金融开放方面表现出来的承诺和行动，让人印象深刻，我们受到鼓舞。”Nobel对腾讯《一线》表示，中国市场的市值和流动性，强大的投资者基础和庞大的人才库，都将成为Two Sigma未来增长的核心动力。他特别提及，在全球的Two Sigma办公室中，已有数百名华裔在公司内部担任重要职能岗位。

附对话实录：

《一线》：来自对冲基金数据提供商Eureka Hedge的数据表明，今年前四个月对冲基金的平均回报率只有0.3%，低回报率的状态还会持续么？为什么？

Nobel：投资者现在变得更加精明，投资回报的预期也逐渐变高。我们的理念是提供与市场相关性较低的阿尔法回报，以满足投资者的期望。综观市面上数千家对冲基金，今年整体费后回报的水平确实让人失望。虽然Two Sigma不能具体阐述我们的回报，但在投资者一如既往的信任及支持下，我们得以每年持续增长。

《一线》：对于美国的对冲基金行业而言，什么是成功的关键？又需要避免什么风险？

Nobel：爆发式增长的大数据和新科技正在改变各行业的运作模式及成功要素，金融行业也不例外。在绝大多数的资产类别中，尤其是流动性较高的那些，已经积累了非常丰富的数据。

与很多其他对冲基金不同的是，Two Sigma“成功的关键”基于对系统性投资的信念。我们的系统性投资平台有三个支柱：科技、数据和人才。

科技——这是Two Sigma于2001年成立以来的核心优势之一。通过灵活运用自主研发，合作研发或收购的不同方式，以确保我们拥有合适的软件硬件来解决各种复杂的问题。公司运作的每一个环节，都需要兼顾“快”和“准”。比如说人工智能虽然是近期的热点，但在公司内部我们已经使用人工智能和机器学习的相关技术十多年了。我们深知，将科技运用得当有多么重要，稍有不慎将会导致满盘皆输。

数据——我们认为这是Two Sigma重要的竞争优势。如今，差异化优势主要来源于发掘和掌握新数据和另类数据（只要可能影响投资决策但又不属于市场统计数据和财报的数据被称为另类数据）。但同时我们也相信数据的采集和使用将日趋商品化，未来的差异化优势将来源于解读数据的能力以及出色的数据分析平台，我们正在为此做好准备。

我们不断从世界各地收集各类非结构化数据。在此过程中，我们投入大量时间和资源以确保数据的合规性和安全性。

人才——为了研发合适的技术并正确地解读数据，我们需要大量的人才。 Two Sigma在全球拥有1,400名员工。这个数字还将继续扩大。一个良好的企业文化对吸引和留住世界上最好的科学家和工程师至关重要。但是良好的企业文化无法一蹴而就，而是需要信念并持之以恒地培养。有了强大和可持续的企业文化，我们才得以不断地吸纳优秀的人才，执行团队和投资者都受益了16年的战略。

《一线》：Two Sigma被认为是金融世界的科技先锋，比如数学建模、计算机算法、机器学习等等，能否分享下最初的经验？

Nobel：我们的两位创始人是数学家和计算机科学家，自2001年Two Sigma创立以来就相信科技的影响力。虽然无论是科技的力量，解析数据的技术和数据的类型都有了巨大变化，但公司始终如一地专注于科学的方法。2001年，基金成立初期，我们的数据和投资策略比现在少得多。如今，我们收集了数千种不同的数据集，应用更先进的技术并使用由顶尖人才构建和维护的系统。

但我们相信，在投资管理方面，科技和数据的进步仍处于初级阶段，机器的性能，数据的类型都在剧烈变化，未来几十年还有很多工作要做。

《一线》：今天，越来越多的量化对冲基金日益趋同，Two Sigma如何领先竞争对手？

Nobel：在过去十年中，投资者及基金管理人慢慢认识到主观决策的局限性。因此，越来越多的投资者和基金管理人开始运用量化技术。然而，系统性投资的技术并不能一蹴而就，也不是随便雇几个博士或金融工程师就能解决的。它需要数据采集、分析及运用数据的技术、寻找投资主意并研发策略的研究员，以及其他各部门的配套支持。

建立这样的平台需要良好的文化和纪律。这也是我们近二十年来一直在做的事情。我们已经积累了大量的知识专利，以及人力资源以支持研发。

《一线》：如今华尔街的多数机构都在押注人工智能，如何看待这一浪潮？

Nobel：正如我之前所说的，人工智能是我们一直专注的领域。所以我们深知要做得好是多么困难，做得不好又有多么危险。如今AI这个话题确实有点过热了。

虽然狭义上的人工智能取得了巨大进步，我们必须保持谦虚并明白这些技术的局限性，人工的判断和解决问题的框架依然是十分重要的。随着各行各业对人工智能的高度重视，我们也在继续招聘软件工程师和研究人员，进行人工智能程序的构建及其在投资流程中的应用。

要达到这一目的，需要吸引多元化的人才，才将正确的技术应用于合适的问题上，这在金融领域尤其重要。

《一线》：投资管理行业的科技层面会如何发展？人工智能将会取代哪些工作？

Nobel：新技术和数据类型的出现及应用，已经革新了投资管理行业以及其他各行各业，但理解这些变化并将其应用于投资过程需要一定时间。

无论是人工智能还是最新的另类数据，都不能解决所有的投资问题。如何把人工智能、机器学习和深度学习融入投资管理行业，在具体操作上还有巨大的发展空间。我们将继续寻求新的数据，但也明白很快会有其他人获得这些数据，最终的胜负将取决于研究人员如何最大化的利用和解读这些数据。

人工智能并未达到“通用智能”的境界，一般不擅长理解和转换语境。它暂时无法完全取代现有的方法，并需要人们在使用的同时了解其局限性。我们正在致力于我们一直聘请研究人员、工程师等人才，致力理解并尝试解决这些局限性。

狭义的人工智能擅长将有规律的任务自动化。因此，人类在通用智能、理解语境、常识和判断等能力无法轻易被取代。

《一线》：Alpha Capture——是Two Sigma专有的预测模型。它是如何运作的？除此之外，还有哪些模型算法？

Nobel：我们把量化模型分为四种类型：Alpha Capture是其中之一。除此之外，我们还有技术面模型、基本面模型以及事件驱动模型。Alpha Capture是我们的其中一项重要的尝试，核心策略是采集券商的洞见，也就是从“群众智慧”中收集见解，这是我们采取多元化方法的一个很好的例子。

每天我们从卖方获得投资建议的数据，从中了解市场情绪以及卖方在关注的信息。合规性是一个非常重要的考虑因素，因为我们希望确保获得的信息并不包含内幕信息。因此，在此系统中我们也加入了合规性检查的环节。

《一线》：多年来，Two Sigma的投资策略是否发生变化？

Nobel:自2001年以来，我们的战略始终保持一致：我们相信可以使用科学的方法进行系统性投资，并专注于资金流动性较强的市场。与此同时也有更多投资工具、数据类型、交易市场适用于此理念。美国股市从2001年开始缓慢出现的转变，正在全球众多股票和宏观市场中渐渐发生。

投资跟把握信息优势息息相关。在那些拥有大量数据，高透明度，公平竞争以及资金流动性更强的市场中，科学方法更占优势。主观投资者依然能够在某些市场找到优势，但在充满大量数据的市场中，系统性投资更加占优。

《一线》：如果投资企业能够为客户提供稳定良好的业绩，其背后必须有优秀的团队文化和机制。你觉得哪些团队文化可以为投资者带来良好回报？

Nobel:我们把自己视为一家科技公司，科技是我们解决问题的核心。专注于研发的工程师和研究员占员工总数的三分之二。我们的员工与典型的投资经理或华尔街公司截然不同。事实上，我们雇用的大多数人都没有金融背景。我们如何继续吸引和留住世界上最好的科学家和工程师？我们发现重点在于培育一个强调合作及学习的企业文化，以及一个员工可以自由交流并同心协力解决难题的环境。创新来自于合作——我相信我们独特的文化使Two Sigma能够继续发展，并实现我们的战略。

《一线》：在不久的将来，Two Sigma在中国的计划是什么？现在Two Sigma全球雇员超过1400人，在内地准备雇佣多少人？

Nobel:我们对中国对外金融开放方面表现出来的承诺和行动印象深刻，并受到鼓舞。

能够参与其中将会是我们的荣幸。中国近期的发展也让我们佩服。中国市场的规模和资金流动性，强大的投资者基础和庞大的人才库，都将成为TwoSigma未来增长的核心动力。

Two Sigma在中国已有多年正回报的投资经验。从2005年开始，我们一直有投资在全球各大交易所上上市的中国证券。今天，我们和10家中国顶级券商的250余名机构销售密切合作，采集投资建议。我们同时为一些重要的中国机构投资着管理离岸资产。我们于2012年设立香港办公室，作为亚太业务发展的大本营，重点是扩大和深化我们与中国公司及人才的关系。

中国一直是Two Sigma重要的人才来源：在Two Sigma，有数百名华裔员工在世界各地的办公室负责主要职能。

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