資本實驗室·今日投資關注

聚焦前沿科技創新與傳統產業升級

張珂

衆包，早已是一個成熟而且普及的概念。通過在交通、通訊、生活服務、醫療、科研等領域的成功應用，一系列新型衆包商業模式應運而生。

衆包也進入了一直信奉“精英”理念的金融投資領域，並通過衆人智慧挑戰精英智慧，試圖改變金融投資的傳統模式。而在該領域，衆包的核心已經演化爲“算法”的衆包。

在面向算法的衆包平臺上，衆多貢獻者就像小蜜蜂一樣，共同打造“投資超級大腦”。而且這類平臺正朝着人工智能、機器學習、區塊鏈、加密數據、數字貨幣等新技術的應用前進。

那麼，面向交易算法的衆包投資模式到底能否替代精英主導的投資模式？以下四家典型的衆包投資平臺能夠提供一些答案。

1.Quantopian

成立於2011年的波士頓創業公司Quantopian已經從Bessemer Venture Partners和Andreessen Horowitz等大型投資機構獲得4880萬美元的融資。

該公司建立了一個“激勵世界各地的優秀人才撰寫投資算法”的平臺。只需一個瀏覽器，你就可以編寫自己的投資算法，然後逐分鐘“回溯”過去15年內的數據表現。

回溯測試意味着你可以採取策略，通過在一段歷史期間的股票市場數據上運行它來了解其表現。最好的算法將被分配到真正的資金進行投資，而該算法創作者可以獲得大約10%的投資利潤。

雖然這個想法聽起來很穩健，但事實證明，風險隱藏在細節之中。去年年底，公司CEO離職時，對2017年4月推出的基金表示了“令人失望的結果”。

據Fortune報道，“數千萬美元”被分配到超過15個由Quantopian成員創建的算法中，每種算法的資金分配超過300萬美元。

對衝基金經理Steve Cohen曾在2016年表示，他將爲Quantopian算法分配高達2.5億美元的投資資金。與他曾管理高達130億美元的總淨資產相比，這是一個明顯的下降。

該平臺上有超過16萬名來自全球各地的用戶。可以肯定地說，他至少能夠找到一些他可以僱傭的人才來幫助管理他的對衝基金Point72。

2.Quantiacs

硅谷初創公司Quantiacs成立於2014年，已經獲得200萬美元融資，用於“算法交易的可行性”研發。

通過競賽模式，在該平臺上開發的最佳三種交易算法將被分別分配100萬美元、75萬美元和50萬美元的投資資金。

每種算法的創造者都可以獲得一半的績效費用。這與對衝基金在現實世界中的工作方式類似。如果算法不賺錢，你也不會賺錢。該平臺的最近一次算法競賽於2017年8月結束，平臺從492種算法中選擇了三種。

3. QuantConnect

紐約創業公司QuantConnect成立於2011年，已獲得100萬美元的資金用於開發一種“通過提供市場數據和集羣計算機來打破算法交易的障礙，任何工程師都可以快速設計算法交易系統的系統”。可以說，QuantConnect也是一個用機器學習來改善交易策略的系統。

如果你想在實時系統上交易，則需要繳納每月20美元的費用。如果你的算法有投資前景，無論它們能產生何種回報，對衝基金可能會爲該算法支付一定的許可費用。

該平臺還允許用戶交易外幣、期貨、期權、甚至加密貨幣。

4. Numerai

程序化交易在金融交易中已運行數十年。現在，人工智能介入的金融交易開始啓程。新型對衝基金Numerai就是這樣一家公司。

Numerai成立於2015年，已獲得750萬美元的資金用於開發一個“爲全球數據科學家網絡規範金融數據的機器學習問題”的平臺。

Numerai採用競賽和衆包模式，鼓勵用戶以加密過的交易數據集進行建模和分析，並以用戶貢獻的海量模型來搭建人工智能模型，目前已經吸引全球12000多名匿名數據科學家的參與，爲Numerai貢獻數十萬個模型，累計產生超過70億個（股票價格）預測結果。

與其它平臺提供競爭環境的經營方式不同，Numerai提供的是一個協作平臺。它的獨特之處還在於其以衆包解決問題的方式更能代表“羣體工作”。

該平臺將抽象的財務數據提供給匿名的數據科學家。每位數據科學家使用相同的基本功能，但又以自己獨特的方式去解決問題。對於同一個問題，Numerai可以通過多種不同的解決方案將每個模型組合到一個元模型中。

該平臺的另一個特點是解決這些問題的數據科學家可以獲得比特幣作爲補償。

總體來看，在金融投資領域，藉助機器學習、人工智能，衆包正在使更多數據人員參與進來，並對傳統的金融投資方式帶來衝擊。

但金融投資需要謹記一點，那就是投資回報。無論是人工智能還是衆包，都只是一種工具和手段，最終結果是要爲投資者帶來足夠可觀的回報，否則終將是皇帝的新裝。