Arcana 联合创始人兼首席执行官理查德-福克-华莱士（Richard Falk-Wallace）在人工智能金融服务峰会上的主题演讲要点 by Artefact - 2024 年 6 月 12 日
关于理查德-福尔克-华莱士 他是 Arcana 公司的首席执行官兼联合创始人，该公司致力于帮助机构投资者了解投资组合风险，并利用先进的 data 分析技术优化业绩。他毕业于哥伦比亚大学，在金融领域拥有丰富的经验。.
关于阿卡纳 Arcana 是一家利用专有 data 和先进分析工具帮助机构做出明智决策的公司。该公司将技术专长与对冲基金相结合，提供极具影响力的金融解决方案。.
风险和拥挤分析的现行做法
顶级基金越来越注重了解独特的见解和特异性回报，与宏观经济因素区分开来。这种方法既适用于股票多空多管理人基金，也适用于只做多的投资者。重点是从剩余回报中分解回报的系统性成分，并密切关注不同类型投资者之间的挤占。.
前沿：先进的风险洞察力和挤占
先进的基金正在开发复杂的方法，利用来自不同市场的因子风险敞口和挤入信号来了解公共股票风险。这包括在细粒度上对挤占进行详细分析，检查特定投资者类型（如对冲基金和多重管理人）的风险敞口。对挤出效应的关注有助于完善投资决策和降低风险。.
人工智能在加强选股方面的作用
人工智能和机器学习（ML）在完善选股方面具有巨大潜力。人工智能可以处理大量非结构化的 data 资料，如投资备忘录、研究笔记和会议记录，并将其转化为结构化的 data 资料集。这有助于扩大系统性理解，缩小自由裁量决策的范围，从而改进整个投资流程。.
未来前景：系统风险与特殊风险
股票选择的未来在于更有效地分离系统性风险和特异性风险。人工智能可以帮助识别这些风险并建立模型，将来自非结构化 data 和基本面过程的洞察力整合在一起。这种系统化的方法可以更清晰地了解所涉及的风险，从而提高选股绩效。.
非结构化 data 和人工智能集成
将非结构化 data 整合到投资流程中涉及捕捉基本流程 data 以及理解制度转变和主题因素。人工智能可以帮助将杂乱无章的信息转化为系统框架，有助于选股和风险管理。这种整合增强了识别系统片段和综合见解的能力，从而做出更好的决策。.
工具和系统集成
开发用户友好型工具和系统对于将人工智能见解融入投资流程至关重要。这些工具应便于首席信息官、投资组合经理、风险经理和分析师获取洞察力。将人工智能驱动的洞察力与传统选股方法相结合的混合方法，可以大大加强公共市场的股票管理。.
实际应用和当前使用情况
目前，很少有基金系统地使用人工智能选股。人工智能主要用于高效搜索和文件分析。不过，我们希望开发出一种框架，将大量的投资 data 纳入连贯的系统，区分阿尔法和贝塔洞察力。这需要强大的基础设施，以有效分离和利用投资研究。.
