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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>觀(guan)點(dian)：ChatGPT會(hui)給(gei)華(hua)爾(er)街(jie)帶(dai)來(lai)巨(ju)大(da)的(de)利(li)益(yi)和(he)風(feng)險(xian)

編(bian)者(zhe)按(an)：在(zai)金(jin)融(rong)世(shi)界(jie)，隨(sui)著(zhu)(zhe)技(ji)術(shu)和科(ke)技的發(fa)展(zhan)，交(jiao)易(yi)也(ye)變(bian)得(de)越(yue)来越復(fu)雜(za)和高(gao)頻(pin)。歷(li)史(shi)證(zheng)明(ming)，技术越发達(da)，市(shi)場(chang)波(bo)動(dong)越大。在這(zhe)個(ge)過(guo)程(cheng)中(zhong)，有(you)受(shou)益者，也有受害(hai)者。本(ben)文(wen)来自(zi)编譯(yi)，希(xi)望(wang)對(dui)您(nin)有所(suo)啟(qi)发。

圖(tu)片(pian)来源(yuan)：由(you)無(wu)界 AI工(gong)具(ju)生(sheng)成(cheng)

人(ren)工智(zhi)能(neng)驅(qu)动的工具，如(ru) ChatGPT，有可(ke)能徹(che)底(di)改(gai)变人類(lei)工作(zuo)的效(xiao)率(lv)、效能和速(su)度(du)。

这在金融市场中是(shi)如此(ci)，在醫(yi)療(liao)保(bao)健(jian)、制(zhi)造(zao)業(ye)以(yi)及(ji)我(wo)們(men)生活(huo)的幾(ji)乎(hu)所有其(qi)他(ta)方(fang)面(mian)，也是如此。

我研(yan)究(jiu)金融市场和算(suan)法(fa)交易已(yi)經(jing)有 14 年(nian)了(le)。雖(sui)然(ran)人工智能带来了很(hen)多(duo)好(hao)處(chu)，但(dan)这些(xie)技术在金融市场上(shang)的日(ri)益普(pu)及也带来了潛(qian)在的危(wei)险。縱(zong)观华尔街过去(qu)通(tong)过擁(yong)抱(bao)計(ji)算機(ji)和人工智能来加(jia)快(kuai)交易的嘗(chang)試(shi)，我们可以发現(xian)利用(yong)这些技术進(jin)行(xing)決(jue)策(ce)的壹(yi)些重(zhong)要(yao)教(jiao)訓(xun)。

1. 程序(xu)化(hua)交易催(cui)生了“黑(hei)色(se)星(xing)期(qi)一”

20 世紀(ji) 80 年代(dai)初(chu)，在科技进步(bu)和衍(yan)生品(pin)等(deng)金融創(chuang)新(xin)的推(tui)动下(xia)，机構(gou)投(tou)資(zi)者開(kai)始(shi)使(shi)用计算机程序，根(gen)據(ju)預(yu)先(xian)設(she)定(ding)的規(gui)則(ze)和算法来執(zhi)行交易。这有助(zhu)於(yu)投资者快速高效地(di)完(wan)成大宗(zong)交易。

當(dang)時(shi)，这些算法相(xiang)对簡(jian)單(dan)，主(zhu)要用于所謂(wei)的指(zhi)數(shu)套(tao)利，即(ji)從(cong)“標(biao)準(zhun)普尔 500 指数等股(gu)票(piao)指数”與(yu)“組(zu)成該(gai)指数的股票”價(jia)格(ge)之(zhi)間(jian)的差(cha)異(yi)中獲(huo)利。

随着技术的进步和更(geng)多数据的可用性(xing)，这種(zhong)程序交易变得越来越复杂，算法开始能夠(gou)分(fen)析(xi)复杂的市场数据，並(bing)根据各(ge)种因(yin)素(su)执行交易。这些程序化交易員(yuan)的人数在基(ji)本上沒(mei)有監(jian)管(guan)的交易高速公(gong)路(lu)上持(chi)續(xu)增(zeng)長(chang)，每(mei)天(tian)有价值(zhi)超(chao)过一萬(wan)億(yi)美(mei)元(yuan)的资產(chan)易手(shou)，導(dao)致(zhi)市场波动急(ji)劇(ju)增加。

最(zui)終(zhong)，这导致了 1987 年大规模(mo)的股市崩(beng)盤(pan)，被(bei)稱(cheng)為(wei)“黑色星期一”（Black Monday）。道(dao)瓊(qiong)斯(si)工业平(ping)均(jun)指数（Dow Jones Industrial Average）遭(zao)受了有史以来最大的跌(die)幅(fu)，并且(qie)这种苦(ku)痛(tong)蔓(man)延(yan)到(dao)了全(quan)球(qiu)。

作为應(ying)对，监管部(bu)門(men)實(shi)施(shi)了一系(xi)列(lie)措(cuo)施来限(xian)制程序化交易的使用，包(bao)括(kuo)在市场出(chu)现重大波动时暫(zan)停(ting)交易的熔(rong)斷(duan)机制和其他限制。但是，盡(jin)管采(cai)取(qu)了这些措施，程序化交易在股災(zai)後(hou)的几年裏(li)仍(reng)持续受到歡(huan)迎(ying)。

2. 高频交易（HFT）

15 年后的 2002 年，紐(niu)約(yue)证券(quan)交易所推出了一个全自动交易系統(tong)。結(jie)果(guo)，程序化交易员讓(rang)位(wei)给了更复杂的自动化交易和更先进的技术：高频交易。

高频交易使用计算机程序来分析市场数据，并以極(ji)高的速度执行交易。与程序交易员不(bu)同(tong)的是（程序交易员通过长期買(mai)賣(mai)一籃(lan)子(zi)证券，来利用套利机会），高频交易员使用強(qiang)大的计算机和高速網(wang)絡(luo)来分析市场数据，并以閃(shan)電(dian)般(ban)的速度执行交易。高频交易员可以在大约 6400 万分之一秒(miao)內(nei)完成交易，而(er)上世纪 80 年代的交易员则需(xu)要几秒鐘(zhong)的时间。

这些交易通常(chang)是非(fei)常短(duan)期的，可能涉(she)及在几納(na)秒内多次(ci)买卖同一种证券。人工智能算法能够实时分析大量(liang)数据，并識(shi)別(bie)人类交易者无法即时看(kan)到的模式(shi)和趨(qu)勢(shi)。这有助于交易者做(zuo)出更好的决策，并以比(bi)手动更快的速度执行交易。

人工智能在高频交易中的另(ling)一个重要应用是自然語(yu)言(yan)处理(li)，这涉及分析和解(jie)釋(shi)人类语言数据，如新聞(wen)文章(zhang)和社(she)交媒(mei)體(ti)帖(tie)子。通过分析这些数据，交易者可以获得对市场情(qing)緒(xu)的見(jian)解，并相应地調(tiao)整(zheng)他们的交易策略(lve)。

3. 人工智能交易的好处

这些基于人工智能的高频交易，其操(cao)作方式与人类交易非常不同。

人类的大腦(nao)是遲(chi)緩(huan)的、不准確(que)的、健忘(wang)的，不能进行快速、高精(jing)度的浮(fu)点運(yun)算，而这种运算是分析大量数据以识别交易信(xin)號(hao)所需的技能。但计算机的速度要比人脑快数百(bai)万倍(bei)，具有无懈(xie)可擊(ji)的記(ji)憶(yi)，完美的註(zhu)意(yi)力(li)，以及在几毫(hao)秒内分析大量数据的无限能力。

因此，就(jiu)像(xiang)大多数技术一樣(yang)，高频交易为股票市场带来了若(ruo)幹(gan)好处。

高频交易员通常以非常接(jie)近(jin)市场价格的价格購(gou)买和出售(shou)资产，这有助于确保市场上始终有买家(jia)和卖家，而这反(fan)过来有助于穩(wen)定价格，減(jian)少(shao)价格突(tu)然波动的可能性。

高频交易還(hai)可以通过快速识别和利用市场中的錯(cuo)誤(wu)定价，来幫(bang)助减少市场效率低(di)下的影(ying)響(xiang)。例(li)如，高频交易算法可以檢(jian)測(ce)到特(te)定股票何(he)时被低估(gu)或(huo)高估，并执行交易以利用这些差异。这种交易可以帮助糾(jiu)正(zheng)市场效率的低下，并确保资产定价更准确。

4. 人工智能交易的弊(bi)端(duan)

但速度和效率也会给市场造成傷(shang)害。

高频交易算法可以对新闻事(shi)件(jian)和其他市场信号做出非常迅(xun)速的反应，从而导致资产价格的突然飆(biao)升(sheng)或下降(jiang)。

此外(wai)，高频交易金融公司(si)能够利用其速度和技术，获得比其他交易者更大的優(you)势，从而进一步扭(niu)曲(qu)市场信号。由这些极其复杂的人工智能驱动的交易造成的波动，导致了 2010 年 5 月(yue)所谓的“闪电崩盘”，当时股市暴(bao)跌，然后在几分钟内回(hui)升，抹(mo)去了大约 1 万亿美元的市值，然后又(you)迅速恢(hui)复。

自那(na)以后，波动的市场已成为新常態(tai)。在 2016 年的研究中，我和兩(liang)位合(he)著者发现，在引(yin)入(ru)高频交易后，波动性（衡(heng)量价格上漲(zhang)和下跌的速度和不可预测的程度）顯(xian)著增加。

高频交易员分析数据的速度和效率意味(wei)着，即使是市场狀(zhuang)況(kuang)的微(wei)小(xiao)变化也可能引发大量交易，从而导致价格突然波动。

此外，我和其他几位同事在 2021 年发表(biao)的研究表明，大多数高频交易者使用相似(si)的算法，而这增加了市场失(shi)靈(ling)的风险。这是因为随着市场上交易者数量的增加，这些算法的相似性会导致类似的交易决策。

这意味着，如果所有高频交易者的算法释放(fang)出相似的交易信号，那麽(me)他们可能会在市场的同一側(ce)进行交易。也就是說(shuo)，他们都(dou)可能试图在負(fu)面消(xiao)息(xi)时卖出，在正面消息时买入。如果没有人站(zhan)在交易的另一邊(bian)，那么市场就会失灵。

5. 进入 ChatGPT 时代

人工智能將(jiang)我们带入了一个由 ChatGPT 和类似程序驱动的交易算法的新世界。而这些技术可能会把(ba)“交易中同一侧有太(tai)多交易者”的問(wen)題(ti)搞(gao)得更糟(zao)。

一般来说，人类如果順(shun)其自然，往(wang)往会做出各种各样的决定。但如果每个人都根据类似的人工智能做出决定，那么这可能会限制意见的多样性。

考(kao)慮(lv)一个极端的、非金融的情况，在这种情况下，每个人都依(yi)賴(lai) ChatGPT 来决定购买最佳(jia)计算机。这时，消費(fei)者已经非常傾(qing)向(xiang)于羊(yang)群(qun)行为，他们倾向于购买相同的产品和型(xing)号。例如，Yelp、亞(ya)馬(ma)遜(xun)等网站上的評(ping)論(lun)，会促(cu)使消费者在几个最佳選(xuan)擇(ze)中做出选择。

由于由生成式人工智能驱动的聊(liao)天机器(qi)人做出的决策是基于过去的训練(lian)数据，因此聊天机器人提(ti)出的决策将具有相似性。ChatGPT 很可能会向所有人推薦(jian)相同的品牌(pai)和型号。这可能将“羊群效应”提升到一个更高的水(shui)平，并可能导致某(mou)些产品和服(fu)務(wu)的短缺(que)，以及嚴(yan)重的价格飙升。

当人工智能根据有偏(pian)见和不正确的信息做出决定时，这就变得更成问题了。当系统在有偏见的、陳(chen)舊(jiu)的或有限的数据集(ji)上训练时，人工智能算法会强化现有的偏见。ChatGPT 和类似的工具因犯(fan)事实错误而受到了廣(guang)泛(fan)詬(gou)病(bing)。

此外，由于市场崩盘相对罕(han)见，因此没有太多相關(guan)数据。由于生成式人工智能依赖于数据训练来學(xue)習(xi)，所以它(ta)们对这些知(zhi)识的缺乏(fa)可能使崩盘更容(rong)易发生。

至(zhi)少就目(mu)前(qian)而言，大多数銀(yin)行似乎不会允(yun)許(xu)员工使用 ChatGPT 和类似的工具。花(hua)旗(qi)集團(tuan)（Citigroup）、美國(guo)银行（Bank of America）、高盛(sheng)（Goldman Sachs）和其他几家银行已以隱(yin)私(si)擔(dan)憂(you)为由，禁(jin)止(zhi)在交易大廳(ting)使用这些工具。

但我堅(jian)信，一旦(dan)银行解决了它们对生成式人工智能的担忧，最终还是会接受生成式人工智能。因为潜在的收(shou)益太大了，不容错过，而且有被競(jing)爭(zheng)对手甩(shuai)在后面的风险。

但对金融市场、全球经濟(ji)和每个人来说，风险也很大，所以我希望他们謹(jin)慎(shen)行事。

译者：Jane返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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