对冲基金在应对高利率和高通胀率环境的波动性方面有着出色的历史表现记录，但随着人们期待已久的美联储货币政策转变迫在眉睫，机构是否做好了应对降息的充分准备？
最近几周，尽管越来越多的策略师提高了标普500指数的目标，但对冲基金在华尔街采取了更为谨慎的行动。
高盛（Goldman Sachs）的数据显示，许多对冲基金在2024年6月以2022年3月以来的最高集体利率积极降低了对市场的敞口，从而降低了其长期-短期总杠杆率。
经济放缓表明，机构投资者对当前的市场走势不确定。虽然人们最初希望美联储在2024年3月之前降息，但强于预期的CPI数据推迟了这一计划。
现在的预测表明，降息可能会在9月开始。持续的延迟和货币政策的转变使市场更加动荡，这通常有利于熟练的对冲基金。然而，目前的情况似乎有所不同。
高利率意味着高机构绩效
我们可以回顾过去，评估较低的利率通常会如何影响对冲基金。2008年金融危机之后，向鸽派货币政策的转变使对冲基金更难产生阿尔法，因为接近零的利率影响了新资产价格的发现。
以Albourne对冲基金指数为基准，随着美联储在金融危机和新冠肺炎大流行期间推出历史性的低利率，对冲基金阿尔法世代跌至最低水平，2019年曾短暂降至0%以下。
美联储路线图：即将降息多少次？✂️ 今天上午，在The Call@Hedgeye上，宏观分析师Josh Steiner@HedgeyeFIG和Hedgeye首席执行官@KeithMcCullough讨论了市场对今年三次降息的预期，以及美联储延长利率的可能性
近年来，由于高利率和通货膨胀，对冲基金蓬勃发展，带来了丰厚的利润。尽管降息推迟，但这一趋势一直持续到2024年。
然而，随着向鸽派货币政策的潜在转变临近，对冲基金正变得更加谨慎。这可能意味着产生阿尔法的挑战又回来了，这表明对冲基金可能需要更加精明地发现投资机会。
拥抱人工智能革命
到2032年，生成型人工智能将成为一个1.3万亿美元的市场，出于各种原因，这可能会被对冲基金所利用。最重要的是，该技术可以帮助推动大数据的发展大数据是指收集的数据过于复杂和庞大，无法通过标准数据库工具进行处理。没有具体的数据量，它被设定为被视为大数据的最低水平。对全球信用卡交易收集的数据进行图像处理。许多政府使用大数据分析来研究最近的疫情传播。大数据这一术语最早由查尔斯·蒂利于1980年提出。大数据一词主要用于计算机科学、统计学和经济学。大数据是指收集的数据过于复杂和庞大，无法通过标准数据库工具进行处理。没有具体的数据量，它被设定为被视为大数据的最低水平。对全球信用卡交易收集的数据进行图像处理。许多政府使用大数据分析来研究最近的疫情传播。大数据这一术语最早由查尔斯·蒂利于1980年提出。大数据一词主要用于计算机科学、统计学和经济学。在机会变得更加稀缺的时候阅读本术语见解。
根据AIMA的一项调查，多达86%的对冲基金为其员工提供了生成人工智能工具，这使得即将到来的美联储降息成为对该技术熟练程度的重大考验。
我们的周中市场报告已经发布（链接如下）：“降息是什么？”讨论了加拿大的降息行动、明天欧洲可能的降息以及美联储在未来几个月的行动。在下面抓住它#MacroEdge pic.twitter.com/NiTyMk3jea--MacroEdge（@MacroEdgeRes）2024年6月6日
至关重要的是，生成式人工智能可以提供下一代预测模型，分析大量数据集，为对冲基金提供可操作的见解。
人工智能可以管理的大量数据包括历史价格、交易量、经济指标和大量非结构化数据，以告知市场决策。
在最好的情况下，生成性人工智能和机器学习机器学习被定义为人工智能（AI）的一种应用，它希望在没有明确编程的情况下从经验中自动学习和改进。机器学习是一个快速发展的领域，它也专注于开发可以访问数据并使用数据进行自我学习的计算机程序。这对包括金融服务业在内的大多数行业和部门都有许多潜在的好处。机器学习可以解释为机器学习被定义为人工智能（AI）的一种应用，它希望在没有明确编程的情况下从经验中自动学习和改进。机器学习是一个快速发展的领域，它也专注于开发可以访问数据并使用数据进行自我学习的计算机程序。这对包括金融服务业在内的大多数行业和部门都有许多潜在的好处。机器学习解释机器学习可以解释阅读本术语它所建立的技术可以在前所未有的水平上利用非结构化数据，提供在上次温和的货币回归期间不可能获得的市场情报水平。
替代数据时代
生成式人工智能使用自然语言处理（NLP）来分析有关股票、行业和商品的在线对话，以衡量情绪。它还可以利用卫星图像、信用卡交易和网站流量等替代数据源来制定先进的交易策略，并可能超越谨慎的对冲基金。
例如，Man AHL和Two Sigma使用机器学习来识别与经济活动相关的卫星图像中的模式。为了有效地利用这些人工智能和机器学习见解，对冲基金可以从26 Dgrees Global Markets等服务中受益，这些服务提供直接的市场准入和全球覆盖。
为低利率做准备
对冲基金一直在努力应对较低的利率和平静的市场，人们仍然记得2010年代的表现不佳。然而，自2008年经济衰退以来，投资格局已经发生了变化，可以获得更多样化的数据来源。
雄心勃勃的对冲基金可能会从中受益，而能够进行情绪分析并使用卫星图像获取经济数据的生成性人工智能的兴起可能标志着金融业开始发生重大转变。
