他用于期货价格移动平均值的机器学习应用已经帮他成为了一名亿万富翁。他的团队只是把机器学习当作另外一种用来发现市场异常现象的统计学技术而已。

　　二十年前，当负责系统的带头大哥投资对冲基金Tudor时，Sushil Wadhwani曾经使用过机器学习。而如今，他正运营着自己的机器学习自动化基金——只不过时不时要把系统重写一遍。2008年，在几年的经验证明欧元区最好和最烂债券之间的价差不依赖于基本经济要素后，他不再做欧洲的债券分析。随着银行系统的内爆，他知道这种东西已经没用了。

　　“对于机器而言要学会那些东西非常困难，除非它知道自己应该去看上世纪30年代的东西。”他说。

　　高频系统可能已经吃下了足够多交易制度变化的案例，但仍然不能部署太多的资本。当使用的新数据集只回溯到过去十年、二十年时，要把机器学习用在长期投资上其实非常难搞。没有历史知识的计算机注定要重蹈覆辙。

　　【完】

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