據界面新聞的消息，中國的新富人群日益增多。上海交通大學上海高級金融學院與美國嘉信理財公司近日聯合發布“中國新富人群財富健康指數”調研成果顯示，2012年中國新富人群約1億2千萬人，到2020年，這一數字預計將會達到2億8千萬人。

不過，在這些人群中，僅有8%擁有囊括投資目標、時間規劃、投資風險及理財產品等因素在內的全面理財規劃。

實際上，他們通常會把21%-40%的錢投在房產上，而不是其他多層次的投資策略。分析稱，除了中國人的傳統不雅觀念和宏不雅觀經濟環境，令人放心的財務顧問、托管者的缺乏也是造成這一現象的重要因素。

美國人的投資習慣則與我們截然相反。約有55％的美國人通過直接購買股票、持有股票共同基金或退休賬戶投資股票市場。在收入超過7.5萬美元的家庭中這類人群的比例躍升到88％。談及投資，很多人把一切都交給別人，好比股票經紀人或財務顧問。有趣的是，這個托管者的角色正越來越多地由人工智能系統飾演。

在美國，已經有大約1360家對沖基金依靠電腦模型來進行股票交易和其他投資。這些資金代表了1970億美元的投資者資產，其流向由電腦代碼指定。這些基金中的大多數代表了傳統的“量化”（定量）基金，這類基金使用計算機模型預測股價走勢并確定交易。

但是，越來越多的對沖基金正完全被人工智能驅動的交易引擎引導。 這些資金是金融市場上的人工智能先鋒。 并且，正如被人工智能驅動商業轉型的其他市場一樣，這些引擎代表著創新的新投資產品，同時也陪同著新的問題。

人工智能指導投資的增長可能會產生一些嚴重的后果，特別是在某些情況下，使用專有人工智能的單一投資者或投資基金能夠獲得與其他市場參與者比擬不公平的優勢。這種情況被稱為“股市奇點”，并且這種情況發生的基礎早已奠定。

人工智能如何進入投資領域？

投資世界在20世紀90年代就開始關注人造智能，當時的關注重點是人造神經網絡（ANN），即將計算機算法建立在為人類大腦提供動力的連接之后。 ANN可以被認為是如今機器學習系統（通過學習大量數據集來進行自我修改的計算機）的前身。有些人希望神經網絡在20世紀90年代改變交易，但革命的時機并不可熟。 然而，他們的遺產——程序化交易流傳了下來。

程序化交易是一種計算機控制的投資方式，它運用算法來執行傳統投資專業人士的任務，如發現機會、辦理風險以及做出閃電般的交易決策。這種方法將大量決策轉移到計算機上，但是技術自己對所有市場行為者一視同仁。

如今神經網絡是程序化交易系統的功能顯著增加的表現。 隨著神經網絡被用于語音助理和自駕車，該技術已經成為主流。投資基金希望利用這些日益復雜的系統來實現更快、更智能的交易以及更大的利益。

為了了解為何自動化交易系統可能會產生許多前所未有的挑戰，我們需要對一些想法略知一二。

人工智能的對沖投注

對于“金融奇點”的問題，一般來說有兩種回應。第一種認為它實際上是不成能的，第二種認為它實際上不會那么糟糕。

代表第一組是一家人工智能營運基金的創始人Babak Hodjat，他巴望看到由人工智能完成的交易。 他在接受采訪時體現：“我們人類總有犯錯的時候，對我來說，依靠這些以報答本的直覺和理由遠比依靠數據和統計信息可怕得多。

其他人則不認同那種認為一家公司能在沒有競爭對手的情況下也能實現這一進步的想法。Ben Carlson認為：“如果有人發現這種伎倆有效，不但會有其他資金跟進，其他投資者大量投錢進來，真的很難設想一種不但僅是被套利的情況。”

也有人認為金融奇點是有益的。 根據這個邏輯，一個完全依賴于邏輯的市場可以達到完美的效率，所有的資產都是正確定價的，根本無需報答干預。耶魯大學經濟學教授Robert J. Schiller體現，計算機將基于包孕未來利潤、技術進步和人口變革在內的優化預測來設定價格。

Schiller懷疑，金融奇點即將到來。他體現，金融奇點本應出現在一個只有理性的市場運行的世界。但人類是分歧理的，一個成功的人工智能世界不得不將我們不成預測的天性納入考慮范圍。

未來的人工智能超級投資者

您是否想過為何內幕交易是不法的？ 因為如果某個投資者的信息不能隨時提供給其他投資者，那么這個人就擁有了不公平的優勢。這一點十分重要，因為股價在理論上應該反映關于該公司的所有信息。