[新聞] 貝萊德為節省成本 將裁員改用機器人選股
1.原文連結(超過一行或過長必須縮網址):
原文網址
https://finance.technews.tw/2017/03/29/blackrock-to-save-costs-will-switch-to-robotic-stock-picking/
縮網址
https://goo.gl/thuAsT
2.原文內容:
貝萊德(BlackRock)是全球最大的投資管理公司,如今為了提高收益縮緊成本,將建立
自動化流程,用 AI 來挑選股票,預計將裁掉數十名基金經理人及分析師,並節省數千萬
美元的支出。
事實上,這是因為近年來投資領域的市場結構,被低成本的被動型投資,如指數基金等興
起而徹底改變,更使一些主動式基金降低收費以求競爭,現在連華爾街最大的投資管理龍
頭也備感壓力。經過數年討論,貝萊德的創始人兼首席執行官 Laurence D. Fink 決定投
入大量的機器以替代人力。他強調,未來貝萊德將會持續押注在機器人理財顧問、大數據
甚至是人工智慧等領域。
28 日,貝萊德公司提出了一個野心勃勃的計劃,想利用更多演算法及數字模型來選擇股
票,並積極管理共同基金。據知情人士透露,這項改革採用更量化的策略,將傳統主動管
理的 2 千億美元的資產中,挪移出 80 億美元轉為更便宜的產品,當然也會使約 30 名
左右,包括經理人及分析師等員工被解雇。
選股業務的資金將會轉移到新的量化部門,預計規模有 740 億美元,透過自動化流程為
投資人提供 9 個風險更低的基金。該公司也表示,此次裁員也有助於節省約 2,500 萬美
元費用。近年來,貝萊德的主動式基金表現並不好,甚至低於業界水準,自 2012 年開始
就積極聘用頂尖人才,試圖重振業務。不過在去年,旗下的 4 家對沖基金表現也是史上
最差。
所以 2016 年貝萊德聘請了資深基金經理人 Mark Wiseman 接手最艱困的時期。他強調,
雖然必須裁員,但其團隊也計劃在未來 18 個月內僱用更多具深厚研究能力、技術和數據
分析人才,尤其是新興市場的拓展,以及亞洲人才的招募。 目前身為貝萊德全球業務主
管的 Mark Wiseman 表示,由於技術進步和 ETF 的成功和持續成長,的確產生很大的競
爭壓力,不過此次公司的策略並非退讓,是為了積極進攻而留有餘地,未來仍會積極推動
主動式管理。
Mark Wiseman 也指出,許多老一輩管理人坐在房間裡選擇股票並自以為比新一代人聰明
,這樣並非良好的氛圍。近幾年貝萊德已有數十億美元的資產流出,就算進行改革也不會
馬上有改變,現在的市場對基金經理人而言是狂風大浪,但貝萊德未來將會是一艘航空母
艦,穩定航向目標。
3.心得/評論(必需填寫滿20字):
程式交易越來越多了 以後的瞬間波動應該會越來越大
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.113.88
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1490832516.A.C3E.html
推
03/30 08:10, , 1F
03/30 08:10, 1F
→
03/30 08:10, , 2F
03/30 08:10, 2F
推
03/30 08:14, , 3F
03/30 08:14, 3F
推
03/30 08:15, , 4F
03/30 08:15, 4F
噓
03/30 08:17, , 5F
03/30 08:17, 5F
推
03/30 08:17, , 6F
03/30 08:17, 6F
→
03/30 08:18, , 7F
03/30 08:18, 7F
推
03/30 08:18, , 8F
03/30 08:18, 8F
推
03/30 08:19, , 9F
03/30 08:19, 9F
→
03/30 08:19, , 10F
03/30 08:19, 10F
推
03/30 08:19, , 11F
03/30 08:19, 11F
推
03/30 08:20, , 12F
03/30 08:20, 12F
→
03/30 08:20, , 13F
03/30 08:20, 13F
→
03/30 08:20, , 14F
03/30 08:20, 14F
→
03/30 08:20, , 15F
03/30 08:20, 15F
→
03/30 08:24, , 16F
03/30 08:24, 16F
推
03/30 08:26, , 17F
03/30 08:26, 17F
→
03/30 08:26, , 18F
03/30 08:26, 18F
推
03/30 08:29, , 19F
03/30 08:29, 19F
推
03/30 08:29, , 20F
03/30 08:29, 20F
推
03/30 08:31, , 21F
03/30 08:31, 21F
推
03/30 08:40, , 22F
03/30 08:40, 22F
→
03/30 08:49, , 23F
03/30 08:49, 23F
→
03/30 08:50, , 24F
03/30 08:50, 24F
推
03/30 08:56, , 25F
03/30 08:56, 25F
推
03/30 08:57, , 26F
03/30 08:57, 26F
→
03/30 09:00, , 27F
03/30 09:00, 27F
→
03/30 09:03, , 28F
03/30 09:03, 28F
→
03/30 09:03, , 29F
03/30 09:03, 29F
推
03/30 09:09, , 30F
03/30 09:09, 30F
→
03/30 09:11, , 31F
03/30 09:11, 31F
推
03/30 09:22, , 32F
03/30 09:22, 32F
推
03/30 09:25, , 33F
03/30 09:25, 33F
→
03/30 09:25, , 34F
03/30 09:25, 34F
→
03/30 09:25, , 35F
03/30 09:25, 35F
推
03/30 09:31, , 36F
03/30 09:31, 36F
→
03/30 09:32, , 37F
03/30 09:32, 37F
推
03/30 10:40, , 38F
03/30 10:40, 38F
推
03/30 11:00, , 39F
03/30 11:00, 39F
推
03/30 11:02, , 40F
03/30 11:02, 40F
推
03/30 11:04, , 41F
03/30 11:04, 41F
推
03/30 11:54, , 42F
03/30 11:54, 42F
推
03/30 12:10, , 43F
03/30 12:10, 43F
→
03/30 12:11, , 44F
03/30 12:11, 44F
推
03/30 12:37, , 45F
03/30 12:37, 45F
→
03/30 12:37, , 46F
03/30 12:37, 46F
→
03/30 12:37, , 47F
03/30 12:37, 47F
→
03/30 12:37, , 48F
03/30 12:37, 48F
推
03/30 12:41, , 49F
03/30 12:41, 49F
→
03/30 12:41, , 50F
03/30 12:41, 50F
→
03/30 12:41, , 51F
03/30 12:41, 51F
→
03/30 12:41, , 52F
03/30 12:41, 52F
→
03/30 12:46, , 53F
03/30 12:46, 53F
→
03/30 12:46, , 54F
03/30 12:46, 54F
推
03/30 13:17, , 55F
03/30 13:17, 55F
推
03/30 13:20, , 56F
03/30 13:20, 56F
→
03/30 13:20, , 57F
03/30 13:20, 57F
推
03/30 13:24, , 58F
03/30 13:24, 58F
推
03/30 13:25, , 59F
03/30 13:25, 59F
→
03/30 13:25, , 60F
03/30 13:25, 60F
推
03/30 13:27, , 61F
03/30 13:27, 61F
→
03/30 16:11, , 62F
03/30 16:11, 62F
推
03/30 21:18, , 63F
03/30 21:18, 63F
推
03/31 07:39, , 64F
03/31 07:39, 64F
→
04/02 10:04, , 65F
04/02 10:04, 65F