新しいヘッジファンドは、利益を上げるために匿名のコーダーの軍隊に依存しています

ヘッジファンド 番号を付けます ライバルに比べてスタッフが非常に多く、7,500人以上の開発者を誇っています。しかし、最も珍しいのは、それらの従業員が完全に匿名である可能性があることです。

として TechCrunchレポート 、サンフランシスコのスタートアップは、暗号化された取引データを、そのためにサインアップしたコーダーに送信します。彼らはそれぞれ異なる機械学習技術を開発して、データに基づいて予測を行い、予測をNumeraiに送り返します。それらが有用である場合、データサイエンティストはビットコインで支払いを受けます。

それはベンチャーキャピタリストの流行語に燃えた熱の夢のように聞こえます。しかし、1年間の取引の後、創設者のリチャードクレイブは、お金を稼いでいると言います。そして同社は最近、資金調達のラウンドを終了し、600万ドルを確保しました。これは、少なくとも、投資家が足を踏み入れたと考える夢であることを示唆しています。

リチャードクレイブ

アルゴリズムは確かにヘッジファンドにとって新しいアイデアではありません。また、人工知能を使用してビジネスにアプローチするのはNumeraiだけではありません。機械学習のアプローチでは、人間が処理する時間がない余分なデータを処理する可能性があり、通常のアルゴリズムでは意味がありません。たとえば、ニュース報道やソーシャルメディアからの洞察をマイニングしたり、非構造化データの傾向を見つけたりするために使用できます。

実際、多くのヘッジファンドはAIに多額の投資を行っています。そしておそらく正当な理由で：業界は 火事になります 今年から 多数のパーティー 価格が高すぎて、パフォーマンスも低かったため。しかし、機械に傾向を見つけることを学ばせるのは良い考えのように聞こえますが、そのようなシステムが長期的にどれほどうまく機能するかはまだわかりません。 AIシステムは、たとえば、不確実性やノイズに敏感である可能性があります。これは、金融市場では非常に一般的です。

ヌメライの状況は、独自の疑問もいくつか提起します。たとえば、従業員の匿名性は、ヌメライで働いているデータサイエンティストが、利害の対立を示す他の企業や機関にも関与している可能性があるかどうかを判断できないことを意味します。と、 なので 有線 ノート、 会社での暗号化の使用は、速度とセキュリティの間の微妙なバランスを取る行為であり、注意して処理する必要があります。

それでも、これは、腕を振るう必要のある業界では興味深いアプローチです。おそらくウォール街には、すぐに匿名のデータサイエンティストの独自の軍隊ができるかもしれません。

（続きを読む： TechCrunch 、 有線 、 フィナンシャルタイムズ 、ドルのクランチ、AIを利用したヘッジファンドは市場を凌駕するでしょうか？ '）

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