来认识世界上第一支AI基金:模仿股票分析师 365天无间断工作

 

这款由IBM Watson支持、EquBot开发的ETF,可以模仿一整支股票分析师的队伍: 365天无间断工作,丝毫无人工误差和偏差”。不同于量化基金,这款人工智能ETF可以从错误中学习,无需进一步编程。...



本周,EquBot公司和ETF经理集团(ETFManagers Group或ETFMG)合作推出了世界第一支人工智能ETF(ETF:交易型开放式指数基金)。

该款ETF的NYSE Arca代号为AIEQ,使用IBM Watson超级计算机的认知和大数据处理能力,来分析美股的投资机会。

https://equbot.com/
据EquBot的CEO Chida Khatua介绍:“这款由IBM Watson支持、EquBot开发的ETF,可以模仿一整支股票分析师的队伍: 365天无间断工作,丝毫无人工误差和偏差”。不同于量化基金,这款人工智能ETF可以从错误中学习,无需进一步编程。



让我们来了解一下EquBot公司和这款人工智能ETF:EquBot的使命是什么?

EquBot的使命是通过创新的投资技术消除金融市场中的财富歧视。

我们利用人工智能和专有技术来优化收益、降低运营成本。因此,我们能够向投资者传递更多信息,不论是小投资者还是大企业都可以轻松访问我们的产品。什么是ETF?

ETF是交易型开放式指数基金。简单来说,您可以在证券交易所上把共同基金(mutual fund)当做“股票”来买卖。

ETF比共同基金更具省税、更透明、更便宜。ETF是拥有大量投资产品(股票、债券、商品期货等)的投资工具。其投资组合被分为股份,并出售给交易所的个人投资者。

ETF能够将共同基金的多元化与股票的交易灵活性相结合。

人工智能ETF和共同基金有什么区别?

共同基金是由投资经理主动管理的,投资经理选择具体投资项目,其目标是基金表现超过特定的基准。

共同基金管理费较高,透明度较低,相较于ETF更不利于省税。另一方面,人工智能ETF,能够替代投资经理来处理更多的市场数据,并做出无偏见的投资决策。

EquBot竞争对手靠和IBM Watson就能做出一样的产品吗?

不,Watson只是一个工具。EquBot独特的IP和算法为投资者提供价值。

什么是IBM Watson?

一个认知计算平台。它通过感官、学习和经验来了解世界人类的行为方式。认知计算平台能够执行需要人类智能的任务,如视觉感知、语音识别、决策、翻译。此外,认知计算平台可以通过不断地交互来学习。

人工智能ETF:分析6000支股票,每天处理超100万份文件



据EquBot官网显示,这支人工智能ETF目前净资产超6700万美元,持71支股票。其管理费用仅0.75%,低于共同基金的一般收费水平。

EquBot网站显示的AIEQ信息
这款ETF到底是如何做出投资决策的呢?美国商业资讯(Business Wire)是这样解释的:

“该ETF会判断当前经济状况、趋势以及全球或公司特定事件是否会对一个投资机会有利,并挑选出最有可能增值的股票。

EquBot和ETFMG估计,ETF会持续不断地分析约6000支美国上市股票的信息,包括公司管理和市场情绪,其每天会处理超过一百万份监管文件、季报、新闻文章和社交媒体帖子。”

AIEQ目前持有比重排名前十的股票

EquBot:重新定义投资?





EquBot成立于2017年1月,几位创始人均来自加州大学伯克利的Haas商学院。从公司的网站及其它媒体曝光中都不难发现,这是一家野心勃勃的公司。

初创公司数据库Crunchbase上对该公司的简介是:一家正在搅动传统投资秩序的科技公司。该公司于2017年6月获得1万6千美金的种子轮投资,并于同月宣布了与IBM Watson的合作。

EquBot的CEO Chida Khatua表示:“机器学习是人工智能最强大的应用之一。一些非常昂贵的量化对冲基金的算法或是其它一些投资方式,如果没有用AI,都无法避免错误的传播和投资机会的错失。”

EquBot的联合创始人兼首席运营官Art Amador说:“随着这款ETF的推出,我们不仅是将我们的新基金投入市场,还在开创一个全新的投资类别。很快,投资者和理财顾问就会将投资组合分散在主动、被动和AI投资这三个类别中(注:传统投资分类可分为主动和被动投资)。”

ArtAmador补充道:“信息每天都在增多,从不会减少。信息爆炸会使得投资经理、股票分析师、定量投资者甚至指数构建者的工作更具挑战性。”

他没有错。

AI可能是投资的未来。

但是我们必须直面一个悲伤的现实。我们的金融工作从这样…



变成这样…



再到这样…



却最终可能变成这样…



参考资料:ZeroHedge,EquBot,Crunchbase

作者:茗君

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