今年3月，Google人工智慧AlphaGo在首爾和韓國職業九段棋士李世乭進行了五場比賽。這場人機大賽引起各界的關注，根據媒體報導，在比賽之前，圍棋高手多數對李世乭有信心，連科技教父李開復也認為李世乭贏面較大。但AlphaGo可以自我學習，已在今年1月進行了一百萬局自我對奕，相當於人類一千年的學習量，進步神速。比賽結果AlphaGo五戰四勝，一鳴驚人。
既然電腦如此聰明，可以自我學習思考，許多朋友都說，Google別再浪費時間了，好歹做點正經事，直接教人工智慧玩股票不是更好賺？這可是大好商機啊！這讓我想到張系國小說《棋王》裡的情節，大人意外發現會下棋的神童具有預測股市漲跌的能力，只要根據小神童的預測來玩股票，一定賺錢。於是大家爭先恐後要小神童報明牌。
電腦預測股市管不管用？
運用人工智慧的各種演算法去預測股市漲跌，1990年代就很多人在做了，主要是用所謂的類神經網路模型，經過歷史資料的訓練和學習，做為研判未來股價的工具。這有點像股票技術分析，不同之處是電腦幫你研究判斷資料，而且研判的資料和方法不限於技術類指標，還能夠加入任何基本面或經濟面的指標。
但我們最關心的還是這套技術到底有沒有用。我在〈當人工智慧進入股市〉一文中曾經報告過了，只能說成效有限或是見仁見智。
原因很簡單，人工智慧就好比一個很會捕魚的漁夫，而你卻叫他去抓鳥。如果我用類神經網路模型建立了一套「樂透彩預測系統」或「統一發票中獎號碼預測系統」，宣稱可以根據過去的開獎數字，去預測下一期的中獎號碼，您認為有用嗎？當然沒用。先天上無法預測的事，任憑你工具再好、腦筋再靈光，也沒有辦法預測啊。而未來的股價能夠用過去的數字去預測嗎？保守地說，見仁見智，雖然我個人認為無法預測。
之所以說見仁見智是有具體原因的。我一位朋友表示，類神經網路這類電腦程式在型態判斷能力上，其實不及人腦，所以當反應時間充裕時，人腦就很好用了，煞費周章去跑程式未必有利。但如果時間急迫又有大量資料需要處理時，電腦就有優勢了。因此，類神經網路系統應用在高頻交易（high frequency trading）上，例如期貨或是外匯交易，有特別的優勢。這點我並不否認，但有一點值得類神經網路交易者注意：其他的程式交易可能更具有這個優勢，在極短時間內它們未必輸給類神經網路系統。
但誠如巴斯夏（Frédéric Bastiat）所說的，我們要看沒有被看到的部分。股市交易，表面上是看誰賺得多，其實，看誰不出錯更重要！人工智慧也許沒辦法幫我們賺大錢，卻可以輕輕鬆鬆地防止我們犯大錯、賠大錢，讓我們得到合理的利潤。
幫助投資人正確投資並減少犯錯，傳統上，這是投資顧問的業務和工作。雖然，在台灣一提到投資顧問，我們總是想到電視頻道裡聲嘶力竭叫投資人買進賣出的投顧老師，但是在華爾街，那是由一群財務高手，為尊貴的富人服務，並收取相當的費用，一般人很難獲得這樣的尊榮服務。
投資理財新革命？
如今，在現代投資組合理論與人工智慧的結合下，收費低廉而服務同樣專業的機器人顧問（Robo-Advisor）出現了，這簡直就是投資理財界的一波新革命。上一波的革命是現代投資組合理論帶動「被動投資」觀念，讓Vanguard（領航投資）的ETF（指數股票型基金）席捲全球投資業。觀念很清楚：股價指數本身就是一個有效率的投資組合，所以投資人只要長期投資整個指數，績效甚至打敗大多數的基金經理人。而Vanguard就是用這套理論，推出收費低廉的指數基金。
用比喻來說，Vanguard就好像量販店或大批發。雖然建構一套指數基金很複雜，需要許多的專業技術，但一旦建立好了，只要大量複製發行，單位成本就可以壓到很低，讓大家都願意購買。只是大家買到的東西都一樣：指數。
而現在這波，投資人就好像在網購，以低廉的費用，買到適合自己的投資組合，而且可以小額購買。客戶只要在線上操作，設定自己的投資屬性，系統就會用人工智慧幫客人量身定做投資組合，並且在投資期間自動監控和考量稅賦因素做變動調整。美國已經有WealthFront, Betterment, Charles Schwab, Future Advisor等多家系統推出，成長驚人。
以成立於2011年12月的WealthFront來說，在2015年3月所管理的資產就超過20億美元。美國退休金資產約24兆美元，從這個數字來看，目前Robo-Advisor業整體的規模尚小，但其成立歷史短，而且參加者以年輕人為主，未來還有很大的成長空間，MyPrivateBanking Research估計到2020年，Robo-Advisor整體規模將達2,550億美元。
我自己也試了幾家的Robo-Advisor，其實他們所做的，不過就是把各種ETF根據客人的投資屬性作一個搭配，此外就是解決小額投資人因金額過小難以分散調整的問題，似乎不是甚麼破天荒的創舉。這些公司只是用電腦去跑程式，讓人工智慧去服務客人，就創造出一個新產業，而且每年安安穩穩還有不算小的收入。這和自己跑程式兼操盤還不一定賺錢比起來，快活多了。因為新事業是用人工智慧為大家服務，讓每個小老百姓的投資都受到很好的照顧。
難怪《漫步華爾街》（A Random Walk Down Wall Street）作者麥基爾（Burton Makiel）八十多歲了，還去擔任Wealthfront的投資長，並且在受訪時興奮地表示，我們做的是幫大家賺錢的事，真正賺到錢的事！
