One of the Best Market Neutral Funds Is Run by a Robot

由新的人工智能技术支持的市场中性战略在今年市场衰退的多次返回和风险措施中击败了人的同行，这是股票的最挥发性的环境之一。

Castle Ridge Asset Management’s market-neutral strategy is up 12.1 percent, before fees, year-to-date through the end of June, according to a letter obtained by亚博赞助欧冠。与标准差的500股股指相比，在恢复30％的历史下降之后，在同期损失了4％。

自2019年10月成立以来，城堡岭策略在费用前恢复了16.3％，击败了SPX，追踪标准普尔500指数，达到了4.2％。它还优于HFRI股权市场中性指数，从10月到6月失去了5.7％。

Castle Ridge的市场和同伴跳动性能也随着总体的量化资金而遭受量化资金。根据A.根据A的情况，在6月份，Jim Simons的中性基金经营的吉姆西蒙斯的新生技术迄今为止迄今为止迄今为止损失了大约21％。彭博会报告。Bridgewater Associates和两个Sigma都在第一季度发布了大损失。

[II深潜：Quant Giant Two Sigma's Funds Sink in First Quarter]

尽管AI正在从自动驾驶汽车到国际象棋的计算机上使用，但传统和替代资产经理在采用传统的AI技术方面一直谨慎地进行投资决策。（传统Quants通过独特的数据集开发基于计算机的算法和筛选，以查找市场模式。）

有一件事，与国际象棋不同，金融市场的规则变化。投资者也犹豫了使用AI，计算机从寄给他们的数据“学习”，因为系统不能总是解释的决定。

Although the firm declined to comment on the investor letter or the strategy’s performance, Castle Ridge CEO and co-founder Adrian de Valois-Franklin said the firm’s proprietary platform doesn’t use typical static machine learning approaches like neural networks and deep learning.

“相反,城堡岭开发一个全新的pproach to AI called Geno-Synthetic Algorithms, which adapts and evolves to changing market conditions,” said de Valois-Franklin, who was part of the principal investment group at the Canada Pension Plan Investment Board and made technology venture investments for Accel-KKR before co-founding Castle Ridge. “Think of the survival of the fittest in nature.”

Castle Ridge在2013年和2016年之间进行了专有资本测试了Wallace AI平台，将其应用于波动性套利，固定收入，货币和全球股票。弗洛科斯 - 富兰克林表示，该算法基于人类行为的模式。

“People’s human biases persist in all markets, whether currencies, FX or any asset class. Once Wallace learned that behavior, we found it was 72 percent efficient at predicting portfolios that rise in value over a one week timeframe,” he added. “We have a high hit rate of picking companies about to announce positive news,” such as acquisitions or vaccine trials, for example. “The system is modeling independence of behavior. Just like when birds fly away from the flock, that independence of information is often indicative of knowledge.”

首席科学官员Alex Bogdan解释了一个例子。“如果你从未去过日本，你还没知道该怎么办。所以你环顾四周，模仿别人在做什么。你没有独立性偏见。相反，如果您在自己的环境中并被人们包围的人群更少知识渊博，则会做出独立决策。我们可以发现独立性 - 当公司行为独立时。这告诉我们他们有一些东西或知道其他人没有的东西，“波格丹说。

一名拒绝被命名的投资者表示，Castle Ridge的市场中立战略突出了与主要市场缺乏相关性和年内低波动。该策略与标准普尔和其他市场中立策略具有零对负相关性。根据投资者的信，该战略击败了其目标风险回报措施，锐利比例为2.6（夏普比率越高，战略调整后的返回越好）。

“整体市场中性策略具有艰难的时刻。当股票与部门之间的相关性崩溃时，不断净出来，特别是今年是非常困难的，特别是今年。“对冲基金研究和分析公司Pivotalpath首席执行官Jon Caplis说。他说，使用机器学习算法的公司可能能够更快地适应改变模式而不是传统贵巴。CAPLIS补充说，很少有对冲基金公司在这一点上真正使用机器学习，因此很难判断整个类别。

在2月和3月的几个月内，标准普尔500指数从其峰值下降了30％。在亏损的三个最糟糕的日子里，城堡岭策略的回报范围从增长1.1％到0.8％的损失。

“2020年被火灾审判，”弗洛托 - 富兰克林说。“我们有一个非常顺利的骑行，即使市场翻滚也没有主要的降雨。”