在过去十几年，打着“程序化”、“高科技”等标签的量化交易策略，在全球范围内正愈发火热。在近年来美国股市的成交量中，有约70%是由量化交易算法所驱动的。

量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中，海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

然而，如今这一在平常人看来“高端”的算法驱动策略，却似乎可能遇到一个“天敌”——AI，或者更准确点说，是AI制造的“假新闻”！

不少对冲基金和其他由计算机程序驱动的交易公司，目前就开始越来越担心人工智能可能对其交易利润构成的威胁。尤其是在上月底一张“五角大楼附近发生爆炸”的图片在社交媒体上疯传，一度导致美国股市短线明显下挫之后。

调查网站Bellingcat在事后表示，当时这张在社交媒体上迅速传播一度以假乱真的图片，很可能是人工智能生成的。

这一事件突显出，人工智能生成的新闻和图像，可能给对冲基金和高频交易者带来一个大问题——这些公司此前使用复杂的算法来梳理大量新闻和社交媒体，以寻找影响市场的信号，然后迅速进行交易。

全新领域

量化交易公司的高管们已警告称，虽然他们的算法程序在筛选虚假新闻报道和社交媒体帖子方面已变得更加熟练，但AI生成的错误信息可能是一个新领域。

对冲基金Florin Court Capital的创始人Doug Greenig表示，“可以肯定的是，人工智能为信息环境中的各种恶作剧打开了大门，而信息环境正变得越来越难以管理。”

Florin Court Capital押注于另类市场的长期趋势，而不是非常短期的市场走势。

交易员们特别关注的是生成式人工智能快速发展的能力，它可以生成非常有说服力的图像和故事，而且数量庞大。这可能会给自营交易公司和对冲基金带来大量陷阱，这些公司多年来一直在大力投资于解析关键信息的算法，评估消息来源中的语言和情绪，并将这些数据作为触发自动交易的信号。

软件公司RavenPack的首席数据科学家Peter Hafez表示，“我们看到量化指标正面临两个主要障碍——那些可能连记者都愚弄过去的假图像，以及可能骗过算法本身的基于假图像的新闻报道。

“强大的算法以模仿人脑的方式学习模式识别和自然语言，但它们仍可能很难识别对假新闻事实的真实新闻报道——例如，一个以往值得信赖的新闻媒体报道了假的五角大楼爆炸案，因此算法可能将其视为真实事件并产生相应的分析结果”，Hafez补充称。

纽约数据集团Wolfe Research的定量研究负责人Yin Luo则预测，在散布影响市场的假新闻的各方，与希望保持领先一步的交易商之间，可能会出现一场“猫捉老鼠游戏”。目前，投资者可能会依赖更有信誉的新闻和数据来源，而该机构已经在开发算法，交叉检查多个新闻来源，以确保信息的完整性。

Syz Bank首席投资官Charles-Henry Monchau指出，“从日内交易而言，目前有了太多的不确定性。任何无法被(算法)识别的由宏观数据解释的急剧波动，量化策略都可能会对此做出反应，从而迫使一些人抛售，加速行情走势。”