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人工智慧

摩根大通研發機器人執行金融交易

摩根大通將在全球的股票算法業務部門採用LOXM執行交易,試驗表明,該AI機器人的效率比傳統買賣方法高得多。

摩根大通(JPMorgan)不久將利用一款首創的機器人在其全球的股票算法業務部門執行交易,此前該行在歐洲對其新型人工智慧(AI)程序的試驗表明,它的效率比傳統的買賣方法高得多。

摩根大通全球股票電子交易業務負責人丹尼爾•西蒙(Daniel Ciment)告訴英國《金融時報》,在內部被稱為LOXM的這款人工智慧自第一季度以來被用於該行的歐洲股票算法業務,並將在第四季度在亞洲和美國啟用。

LOXM的職責是以最佳價格和最高速度執行客戶交易指令——運用它從數十億筆過往交易(既有真實交易,也有模擬交易)中汲取的經驗教訓來解決各種問題,比如怎樣拋出大筆股份而不影響市場價格。

「這種定製操作以前是由人實施的,但現在AI機器能夠以大得多的規模和高得多的效率來做,」摩根大通歐洲股票量化研究團隊的戴維•費拉(David Fellah)表示。據西蒙介紹,到目前為止,歐洲的試驗顯示,LOXM達成的定價「顯著好於」基準水平。

各投資銀行一直在嘗試使用AI、自動化和機器人技術來幫助降低成本,消除耗時的日常工作。例如,瑞銀(UBS)最近部署了AI來處理客戶的交易後配置請求,為每個任務節省了多達45分鐘的人力勞動。瑞銀還已採用AI來幫助客戶利用市場波動進行交易。

按營收計算為世界最大投行的摩根大通相信,它是首家使用AI執行交易的華爾街投行,並稱,競爭對手將需要18至24個月和「數百萬」美元的投資才能開發出類似技術。

「最佳執行對客戶來說越來越重要,」西蒙在談到摩根大通投資於這種開創性技術的決定時表示。他補充說,該項技術可能成為該行對客戶行銷宣傳內容的一部分。

這款AI是利用「深度強化學習」(DRL)方法開發的,這類方法能夠從數百萬種歷史情形中學習。費拉表示,深度強化學習在銀行業有「其他很多潛在用途,比如自動對沖和做市」。

一個可能的發展是,向LOXM機器傳授如何了解個人客戶,以便它在決定如何交易的時候考慮他們的行為和反應。「任何定製將在客戶同意的情況下進行,」西蒙補充說。

與一些私人銀行提供的機器人顧問不同,摩根大通的AI對於買賣什麼是沒有決策能力的,其作用僅僅是決定買賣的方式。

該行認為這種技術沒有風險管理問題。「機器的交易行為受到限制,因為它在我行的通用電子交易風險框架下學習和運行,這個框架受到內控小組監督,並由監管機構驗證,」費拉表示。

譯者/和風

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