Union Square Venture日前發表了他們對一隻名為Numerai的避險基金的管理公司進行了A輪的投資，雖然還沒有閱讀文章內容之前我就知道大概是跟人工智慧有關，但閱讀完後我的興趣還是被勾起了。
根據Numerai公司Crunchbase資料庫的自我介紹，他們是一種「新型態的避險基金」，他們提供了一個平台讓資料科學家可以遞交由機器學習（Machine Learning）所產生的價格預測數學模型。不同模型會在平台上競爭並且根據預測準確度更新排名，基金則會根據所有模型的相對表現混合運用以進行投資和交易，資料科學家則會根據他們提交的數學模型的表現得到位元幣作為報酬。
最有趣的是官方強調這是一個「無需信任機制（trustless）」的平台，所有的資料科學家無需提供任何個人資料，完全匿名，平台提供的交易標的價格、交易量相關大數據也全部加密，資料科學家無需在乎（也無從得知）交易標的的背後是石油能源公司債券或者雲端科技公司股票，只要用數據去訓練自己的數學模型即可，就連報酬也是用完全匿名的位元幣。
本文落筆之時，Numerai官方網站上顯示該平台已經做了超過三百億組價格預測，筆者擷取上圖時排名第一的PANCONTOMATEN模型有著最低的對數損失值（log loss），累積賺入的金額只有五十美元左右，但顯然該模型上傳開始交易還沒多久，因為年化回報其實已經達到五萬四千美元。相對地，排名第八的MANGO模型雖然已經累積為其創造者賺入了一千三百美元，但年化收入只有四千美元左右，很顯然模型的準確度在這個時間點上遠遠不如於PANCONTOMATEN。
這幾年避險基金產業壞消息連連，從2014年全美最大的退休基金加州公務人員退休系統（California Public Employee’s Retirement System，簡稱CALPERS）宣布退出避險基金資產配置並處分掉總額達四十億美元的避險基金相關資產，到今年五月經濟學人在一篇文章標題為「一場賠錢的賭局（A losing bet）」中重砲質疑避險基金的根本存在意義。
表面上看起來，這些批評主要圍繞著回報率不如預期。避險基金的回報率要如何評估向來是個很大的課題，因為真正的對沖避險基金追求的（或者假裝追求的）是「市場中性（market neutral）」的「絕對回報（absolute return）」。用白話文來說就是不管市場起起落落，避險基金都要能產生與市場無關的獲利，在金融的世界中這樣的獲利被稱為alpha，也是知名金融投資分析網站Seeking Alpha名字的由來。
