兩晚「投資樹窿」所分享的網友個案，並不是每一個都是蝕本的，也有賺錢的例子。說來奇怪，網友明明賺錢，為何又要借「投資樹窿」抒發心聲呢？相信即使賺錢，也希望了解一下自己的投資有何不足，這也算是好態度。

　　記得其中一位網友提到AI程式交易，他近年運用AI程式交易賺到超過10%的年回報，當晚他分享個案希望得到提點，讓他更能留意AI程式交易的投資風險。交流過後，發現該網友的AI程式其實是自主研發的。因此，他自己才最清楚當中風險吧。

　　留意到坊間有不少投資者亦會購買相關程式作投資，借此題材也可討論當中風險。事先聲明，小弟並無深入研究坊間這類AI程式，亦沒有使用，一切討論只靠多年累積的財商，希望抛磚引玉，望高手指教。

（istock）

AI程式交易如何奏效呢？

　　AI程式最普遍的理解是把市場數據輸入，包括一切市場數據與過去市場走勢，讓它作自我學習，不斷優化，從而希望可以捕捉走勢，以預測未來的概念去作出買賣決定。而背後的邏輯需要深入了解，若它所依循的邏輯根本不可行的話，即使計算能力與自我學習能力如何強大，亦不可能得到理想效果。

　　想到一個比喻，就是賭場「睇路紙」，假如有賭徒深入研究百家樂過去100舖開的結果如何，會否對將會開的第101舖結果有任何影響或決定性呢？由過去100舖的結果又能否推論第101舖的結果呢？這很難說服我。AI程式只是代替人類作投資分析，若分析方法本身不太可行合理，以AI代勞也不會得出理想結果。

　　當然，AI程式交易亦可以模仿價值投資，只不過價值投資所涉及的並不單止科學與計算部分，還有藝術部分。影響價值當中有很多人為因素，例如一盤生意由誰去管理？李嘉誠還是某大學的EMBA？當時市場、政治、企業階段如何，不同範疇的變數，會產生決定性的結果。看看Apple公司，Steve Jobs在與不在，分別有多大？Tesla亦然，Elon Musk在與不在，分別有多大？這些分別，AI程式又如何計算與量化呢？

　　到現階段，在價值投資範疇上，我認為AI還未能取代人作投資，原因正是以上所討論的一些不能量化的因素。至於能量化、能計算的，人類已不及AI了。類似看法，投資大師Howard Marks也曾經分享過。因此，投資者應集中強化計算以外的因素，這是人類的優勢。

　　總結，相信AI程式交易奏效與否，相當取決於其設計，因此並不能籠統地作結論。設計程式的投資者本身其投資方法正是關鍵所在，而AI程式只按照其指示範圍下作計算與自我學習而已。其實AI程式交易還有不少風險，篇幅所限，留待下一篇續談。