量化的終結？人工智能如何讓金融分析民主化

紐約，紐約 - 3月28日：交易員在紐約證券交易所的交易大廳工作(NYSE) ... 更多2025年3月28日，紐約市。隨着特朗普總統不斷升級的貿易戰和通貨膨脹跡象令投資者擔憂，道瓊斯工業平均指數(DJI)下跌超過700點，或近1.7%。(照片由Spencer Platt/Getty Images)

Getty Images一波新的人工智能初創公司正瞄準華爾街最專業的角色之一：量化分析師。從對沖基金到商品交易場所，人工智能平台承諾將使復雜的數學模型和數據分析民主化，這些長期以來一直是高薪量化分析師的專屬領域。

直到最近，大型語言模型在交易領域一直是像伊戈爾·圖爾欽斯基這樣的億萬富翁基金經理的專屬領域，他的WorldQuant對沖基金管理着超過230億美元，僱傭了150多名博士來構建定制的人工智能系統。正如圖爾欽斯基最近告訴《福布斯》雜志，他的公司正在使用LLMs來“轉換和發現不同領域的阿爾法”，創造出能夠通過將標準模型與“真正沒有人可以復制”的內部數據結合來回答“非常復雜的問題”的專有工具。

但新一代初創公司正在努力改變這種排他性，爲那些以前無法負擔此類能力的公司提供復雜的人工智能驅動分析。這一趨勢代表了金融機構在數據驅動決策方面的根本轉變。公司們越來越多地轉向能夠在幾秒鍾內處理大量信息並以簡單英語提供洞察的人工智能系統，而不是僱傭博士級別的分析師團隊來計算數字和識別市場模式。

最近案例研究中突出的三家公司(FINTool、Metal AI和Findly)正通過人工智能驅動的研究和分析平台，針對金融世界的不同領域。每家公司都承諾將數小時的手動分析轉變爲自動化洞察，可能會重新塑造投資決策的制定方式。

AI量化替代浪潮

關鍵趨勢與人工智能能夠根據風險承擔者的願望分析不同數據源有關。承諾是人工智能系統可以在沒有人工幹預的情況下搜索、聚合和綜合數據源。

更多爲您提供例如，FINTool 專注於對對沖基金和銀行的公共股權研究，分析從收益報告到證券交易委員會（SEC）備案的數百萬份文件。該平台聲稱能夠將分析師的工作量從數小時減少到數秒，同時通過三級同行評估系統保持“零幻覺”。另一方面，Metal AI 針對私募股權公司，交易團隊在多個系統中面臨碎片化數據的挑戰，無論是市場研究平台還是機密數據室。該公司的智能平台聲稱能夠統一內部和外部數據源，使投資專業人士能夠用自然語言提出復雜問題，而不是花時間手動匯總信息。

但也許最成熟的替代傳統量化工作的嘗試來自於獲得YC支持的Findly，其Darling Analytics平台正在在 notoriously complex 的商品交易世界中引起波瀾。

從量化交易大廳到人工智能創業公司

伊格納西奧·伊達爾戈深知商品交易的內情。作爲一些最知名的液化石油氣交易臺的前首席交易員，他親身經歷了將海量市場數據、天氣模式、運輸和流動信息以及地緣政治發展綜合成盈利交易決策的日常挑戰。

"問題是一樣的，只是不同而已，"Hidalgo解釋他從交易員轉型爲科技企業家的過程。"大多數用於結構化和高級數據分析的先進工具仍然讓交易員缺乏他們所需要的上下文。這是一個非常難以解決的問題"

現在，與聯合創始人Pedro Nascimento一起，Hidalgo正在通過他們獲得Y Combinator支持的初創公司Findly構建他所稱之爲“世界上全新”的技術。他們的Darling Analytics平台旨在爲普通的大宗商品交易臺提供傳統上僅限於專業量化交易臺的“超級分析能力”。

商品交易在極端的世界中運作。復雜的數學模型與驚人簡單的工具共存。雖然一些操作使用復雜的算法和實時分析，但其他操作則依賴於WhatsApp羣聊進行交易。交易者通常通過消息應用進行交易，技術復雜性極低。

"圖表無法提供上下文，"Hidalgo指出。"人類無法處理所有參數：過夜價格變化、船只裝載信息、天氣數據和預測、新聞。通過AI，你可以問‘這周原油價格發生了什麼？現在是購買的好時機嗎？’並獲得更清晰的市場背景。

AI Quants: 現實世界的實施

Darling Analytics 已經在幾家大型商品公司進行試點。該系統自動化了初級交易員通常手動編制的晨報和事件驅動報告，從而使人類分析師能夠專注於更高價值的戰略工作。它將(附近)的實時結構化數據與來自市場報告、X、網站、電子郵件和新聞源的非結構化信息整合在一起，以提供全面的市場情報。

"人工智能可以提供關於您指標的數據的完整上下文。這與僅僅繪制圖表不同，它告訴您在當前市場背景下圖表的含義，"Hidalgo解釋道。該平台構建了他所稱的"知識圖譜"，允許用戶用自然語言提出針對交易者的特定問題，並獲得之前需要數小時手動研究才能得到的分析。

例如，交易者可以要求該工具繪制天氣與美國東海岸丙烷庫存之間的關係。雖然這之前需要初級分析師花費數小時準備，但現在交易者可以將該任務降低到平台上，並在幾分鍾內看到結果。

DarlingAnalytics 中的查詢

DarlingAnalytics## AI量化分析師的下一步是什麼？

這些人工智能平台的成功引發了關於金融中定量分析未來的重要問題。如果人工智能能夠真正復制使量化分析師有價值的模式識別和分析能力，這將可能顯著改變交易和投資團隊的結構。

對於依賴分析師或量化分析師提供風險部署研究的交易臺，人工智能驅動的分析通過增強人類能力而非簡單替代它們，提供了競爭優勢。這項技術承諾使整個組織能夠民主化地獲得復雜分析的機會。

然而，這一過渡並非沒有挑戰。商品市場 notoriously 不可預測，受到從地緣政治緊張局勢到天氣模式等各種因素的影響。構建這些 AI 系統的公司必須確保他們的平台能夠處理使人類專業知識如此寶貴的復雜性和波動性。

正如Hidalgo所說，目標是通過分析能力來“賦能普通用戶在商品交易公司中”，這些能力曾經是專家的專屬領域。

人工智能是否能夠真正取代經驗豐富的交易者在交易中所帶來的直覺和市場感覺尚待觀察，但它確實能夠在幾分鍾內提供數據智能的優勢。但隨着主要商品交易商已經在試點這些系統，金融行業似乎已經準備好去發現這一點。