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| 财讯频道英国伦敦英仕曼集团办公室，深夜１１时。人们已经回家。
然而，计算机依然“清醒”。
英仕曼通过量化交易管理大约４３０亿美元资产。大部分交易交给运算法则。人为计算机编写代码并监控异常。这些机器平均每天交易大约２１.５小时，从亚洲市场开市到美国市场收市。
这套策略英仕曼已经使用３０年。如今，它寻求率先进入量化交易的新阶段——机器学习。
机器学习与传统量化交易之间的区别在于，最新技术使计算机不必再被告知如何、怎样交易；计算机可以自己找到模型，自主下达买卖指令。
英仕曼集团首席财务官桑迪·拉特雷说：“我们认真视此为未来。现在，我们在这一领域投入的资金和研究比任何其他方面都多。”
美国消费者新闻与商业频道（ＣＮＢＣ）２８日援引拉特雷的话报道：“我们将看到，机器将不断增强能力，可以在任何境遇下都更少依靠人类指定的模型，更多靠自己学习数据。”
拉特雷说，机器学习贡献的投资收益已经超过传统量化交易。他拒绝透露旗下基金多少资金由机器自主交易，但称如果５年后，半数量化交易由机器学习实现，自己不会感到惊讶。
机器学习的用途不仅限于量化交易。英仕曼集团正在使用机器学习帮助基金经理更好地分析数据。其中一个例子是，机器能够同时听多个盈利电话会议，而人一次只能听一个。
英仕曼集团与牛津大学合作研究量化金融，去年推出研究机器学习和数据学的新专业方向。
除英仕曼外，其他一些大型对冲基金同样在机器学习领域具有一定优势。英国巴克莱最新调查结果显示，６２％的对冲基金经理在投资过程中使用某些机器学习功能。
尽管机器学习在对冲基金圈引发较高的兴奋度，但并非没有挑战。最大挑战就是，机器还不能解释自己的交易。如果机器交易引发基金重大损失，基金将难以与投资者沟通收益下降的原因。另外一项挑战就是难以招募编写极为复杂程序的人才。
英仕曼希望在机器学习领域保持领先地位。英仕曼首席执行官卢克·埃利斯说：“我们必须持续努力改善运算法则以标新立异……同时改善日常交易以确保在市场上一骑绝尘。”（卜晓明）（新华社专特稿）
