電腦能否成為巴菲特？

投資領域如何兼容最理性的邏輯運算和人類的直覺與常識。

1997年亞洲金融風暴過后，舔噬傷口的人們把索羅斯看成是制造災難的幕后黑手，那么誰又為目前這場席卷全球的次級債危機承擔罪責?或許一些默默無聞、反應敏捷，不知疲倦的“交易員”難辭其咎，它們并非約翰里森那樣貪欲和恐懼戰勝理性的經紀人，通常情況下都被毫無保留的信賴，它們就是自動電腦交易系統。

華爾街的投資銀行高盛最近第一個將無辜的電腦推上了審判臺，它指控自己的電腦執行了錯誤的交易策略，而使旗下的“全球配置基金”在一周的時間里價值縮水30％，損失14億美元。雷曼兄弟遞出了同樣的訴狀，“我們測試過很長時間的模型，但是結果卻和實際情況完全相反。”

這些電腦交易員錯誤地判斷了市場狀況，它按照自身程序的精密推算，目前市場發生的情況10萬年才會發生一次，因此所作的結論和現實背道而馳。

“投資者對于電腦模型過于依賴，而模型一般會按照以前的數據來判斷今后的走勢，但是因為總有無法預料的事情發生，所以每七到十年我們就會遇到一次計算機模型認為是一萬年才會發生過一次的事情。”全球最著名的投資者之一威爾伯·羅斯告訴《環球企業家》。

這只是最新一起“聰明”的投資頭腦輸給“愚笨”的市場的例子。1998年，由美國諾貝爾經濟獎得主管理的長期資本基金在經過最復雜精密的計算后，大量買入俄羅斯國債，但再精妙的投資計算，也不會包括俄羅斯可能干脆拒絕償還外債這樣的變量，而當這個同樣看起來“一萬年才會出現的情況”成為現實，長期資本基金只好關張了事。

某種意義上，電腦交易員的決策失誤仿佛是《人工智能》之類科幻作品的現實版本——人類發明了超過自身功能的自動裝置，然后對這樣的完美之物無比信賴，而最終釀成災難。

事實上，計算機技術的發展正是近些年來金融行業飛速進步的基石。

20世紀70年代，隨著電腦變得越來越輕薄和方便，越來越多的銀行家開始使用電腦。最初用來幫助資產管理者決定購買哪些資產。1980年代，銀行家們開始用電腦分析復雜的債券，進一步又用電腦程式設計金融衍生產品，為之定價并進行交易。

進入21世紀后，隨著計算能力的提高以及國際市場的不斷融合，資產管理者越來越多地依賴電腦程式來跟蹤資產價格由人很難發現的細微變化，很快電腦不僅用來跟蹤，而且由電腦自動執行交易，而無需人的干預。如今，交易通常都是在電腦之間自動進行。

這種方式有前所未有的益處：與交易員的人工費用相比，使用電腦的成本更便宜；電腦的工作狀態更加穩定，因為它永遠不會有感覺疲乏的時候。而最重要的在于，電腦比人腦的反應要快得多，而最后一點至為重要，因為金融市場已經發展到這樣的階段，無數的投資者必須你追我趕，通過捕捉資產價格上的微小變化才能獲利。

這導致了電腦交易程序在金融市場的廣泛應用，而在通常情況下，確實也取得了極好的效果。

但這次電腦交易員的失手證明就像所有人類發明的完美之物一樣，電腦模型同樣存在軟肋。

首先，事實證明，電腦交易程序只能在一個“正常”的市場運轉自如。電腦程序的基礎是交易的歷史數據，這樣電腦對市場新產品的分析難免失真，比如相當多的金融衍生品直到最近一兩年才剛剛出現，無法提供充足的歷史數據。

其次，同樣重要的是，電腦交易程序并沒有把自身納入市場分析當中。英國金融教授Donald Mackenzie認為，以前電腦的作用只相當于“照相機”，它記錄市場的運動然后依此作出分析，但實際上由于電腦自動交易程序被如此廣泛的應用，電腦自身已經成為驅策市場的強勁動力。就如同股市的“羊群效應”，假設多數人追隨看漲的觀點，蜂擁而至的買盤最終就能使原本缺少上漲動能的股票升高。因此，將電腦交易程序看作金融市場的“引擎”更為恰當。電腦不是市場的旁觀者，本身就是市場的組成部分。然而，電腦模型原理相似，一旦市場出現危機時，所有的投資決策都指向同一個“逃生門”，客觀上起到了助跌的作用，使情況變得非常危險。

電腦交易程序這次不完美的表現已經激發一些人創造新的完美之物，在技術主義者看來，解決問題的方法在于增加回路，更多地應用人工智能和神經網絡技術，使電腦程序可以“自我學習”，進行更加復雜精密的計算。

但這種直線思維則遭到了那些更多憑借經驗的交易員的鄙視，“他們說電腦可以自我學習，其實那是狗屎。”在這些交易員看來，解決之道，在于活生生的交易員重新參與到交易當中，“任何使用人腦而不是電腦運算的投資者都在最近幾天的市場中賺了錢。”而一旦他們的觀點得到證明，則將是人類直覺和常識的價值被重新發現的又一例證。