AI投資 - 人類投資者如何生存

本週在外地參加一些會議，其中一個環節有四位研究用人工智能 (AI) 投資的專家分享他們對利用AI投資的看法，四位專家中有大學教授，亦有高頻交易的研究員。他們的一些看法十分有趣，在此分享一下以及討論一下人類投資者如何避免 (或減慢) 被AI交易取代。

AI擅長pattern recognition，在一堆看似雜亂的數據中找出規律，在極短期的交易，AI有莫大優勢。一早有很多基金用程式去識別技術分析信號做交易，只是現在AI跟一般程式交易不同，AI能自我調整及優化，最基本的程式交易則只是人類一早set好不同的公式然後由電腦進行執行而已。(一些人卻把普通程式交易說成是人工智能，實在誤導。)

而在場專家都認同，AI在較長線的投資近乎無用。因為AI是用數據訓練的，一來長期預測用的數據量不足夠，試想想你有足50年的季度數據也只有200個data points，難以好好訓練AI。而且AI不懂該數據外的東西，在結構性轉變面前毫無辦法。

現在AI投資的方向主要是幫人類看得更細微，尋找常人不易發現的pattern。例如AI可以不停掃描企業的招聘網頁，如果招聘數量大增，有機會是企業在擴張。另外有些方法例如掃描Twitter，或是用衛星圖片數停車場的車輛數目。其中一名專家強調現在的AI只是鸚鵡學舌，他們不懂哪些數據是對市場重要，都是人手告訴他們要看那些數據，他們再去學習及掃描。AI對世界沒有一個真實的理解，因此現階段AI投資只能做短期交易。下一階段可能是訓練AI如何利用不同類型的數據(包括數字、文字、圖片)去歸納出結論，而要令AI真實地理解現實世界可能要多10至20年的時間。

有一個專家提出的看法挺有趣，就是數據擁有者如Twitter，Facebook知道他們的公開數據(就是頁面上的文字)也可這樣供人獲利，未來可能連該種數據也要收費才能供人掃描。我不知道實際操作可以如何，應該如何區分看頁面的是一部機器還是真實用戶?

另外一名專家的觀點亦十分特別，他認為AI無論如何也無法取代頂級的交易員，但可以做第二，第三把交椅。頂級人類交易員專注於他最擅長的十隻八隻股票，AI則可以處理其他過千種股票的分析並分散化投資。
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我認為人類投資者要繼續生存的大方向很明確，一是長期投資，二是投資分析是基於對現實世界例如政治、商業模式的理解，甚至常識來進行。以往很多單純地強調數字(例如ROE大於某值，PE/PB低於某值就是好股)的方法，或是技術分析，會很容易被AI取代。

另外，我認為短線交易員及長線投資者不是直接競爭關係，而是各取所需。只要AI還是集中在短線交易的領域，長線投資者不用過於擔心。

最後，我認同在場一位專家所說，不要過份在意投資用的AI。外面那些科技巨企的AI比投資用的AI先進多了，很多企業將會在AI的普及中得到很多好處，他們才是AI時代的勝利者。

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題外話但也是跟AI有關，個人組合第四大持股Micron (MU.US)自去年十一月Morgan Stanley downgrade了整個亞洲科技版塊後一直落後，過去一週終於重新突破並創新高。我對記憶體還是很有信心，基本上記憶體取決於你信不信這個真的是一個因為AI及數據應用普及而帶來的super cycle，而我是信的。

Micron過去6個月大幅跑贏韓國Samsung Electronics及SK Hynix，當然，朝鮮半島亂局亦一定程度打擊了韓國股市。當初選Micron的主要原因是Micron一直在技術上比Samsung及SK Hynix落後不少，catch up的空間很大。而新的CEO去年7月上任後集中資源拉近跟Samsung的技術差距，初步已見成效。而且Micron負債較高，公司利用這段時間的好景還了一部份債，兩個catalysts均對估值上有幫助。

雖然我對記憶體股還是很有信心，但有一件我十分擔憂的事情如果發生，我會立刻清倉，有機會再作分析。