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機器人
火到沒朋友？量化投資、智能投顧都在用AI，人工智能做投資你跟不跟
人工智能並非是個新鮮詞，但絕對是近兩年一個大熱的詞。
穀歌旗下的DeepMind又推出了新一代的AlphaGo Zero（阿爾法元），隻訓練了短短3天的時間就以100:0的絕對優勢戰勝了AlphaGo，並在訓練21天的基礎上繼續擊敗了AlphaGo Master。
對於AlphaGo和AlphaGo Master，相信大家都不陌生。2016 年3月， AlphaGo 以四勝一負的戰績擊敗世界冠軍韓國棋手李世石；2017 年 5 月，AlphaGo Master在烏鎮以3:0 完勝世界圍棋第一人中國棋手柯潔。
人工智能（AI）技術的迅速崛起，讓人們看到了其在各個領域的應用前景。而在大數據時代，傳統金融也麵臨著轉型升級，對於金融機構來說，智能化投資是行業內的“黑科技”，或許它還處在初級的發展階段，但是不可否認，AI已經進入到資本市場，未來的發展空間也足夠廣闊。
邂逅量化與對衝
在基金行業，人工智能大部分是和量化投資、對衝基金相結合的。
北京時間21日，據彭博消息，美股市場新出了一支交易所交易基金，由機器人挑選股票。雖然10月18日才開始交易，這支代碼為“AIEQ”的人工智能選股ETF卻已經發掘出了一些大熱的股票，該基金在IBM的Watson平台上運行自營的量化模型。
“機器人搞投資的時代真的來了，‘AI+EQ’，這個名字本身就代表了人工智能啊！”一位投資者如是感歎。
不僅是AIEQ，據《國際金融報》記者了解，包括橋水基金(Bridgewater)、Renaissance Technologies、德劭基金(D.E. Shaw)、Two Sigma等在內的多家知名對衝基金早已開始使用量化投資進行交易。
此前2017年1月，香港投資公司Aidyia啟動了一隻對衝基金，其背後的係統借助了多種形式的人工智能技術，對各種數據進行分析，這些數據包括市場價格、成交量，以及宏觀經濟數據、企業會計憑證，然後係統自主做出市場預測，以“投票”的方式選出最佳行動步驟。
“量化基金的業績主要來源於係統化的投資方式，成千上萬的策略模型，在投資過程中隨著投資信號的變化而不斷進出，哪個策略可以幫助投資人賺錢需要投資經理去做判斷。但是通過深度學習，或許機器人有希望做出比人類更準確的判斷。”一名量化投資經理表示。
此外，在量化投資領域，人工智能還可以克服一些“人性的弱點”。
在國泰基金量化投資事業部副總監梁杏看來，當前量化投資回撤和實盤之間存在差距的原因主要在於：一方麵投資經理患得患失的現象比較普遍，在模型交易時或許可以重倉，但是在權益倉位就不敢加到模型交易倉位；而且一旦市場出現上漲，投資經理又極其容易提前減倉，股票調整出時斬倉也不夠堅決。
智能投顧令知識“可生長”
人工智能和量化投資領域結合有兩個方麵，除了深度學習，另一個就是智能投顧。
“隨著AI和人工智能的發展，未來金融市場不可避免地成為智能化投資的一個風口，智能投顧未來肯定是一個藍海。” 益盟股份旗下“益研究”研究總監王艇在接受《國際金融報》記者采訪時表示。“智能投顧最大的優勢是不需要重複學習，隻要掌握了核心算法，知識就是可以複製的。”
“智能投顧不能按照賣方的邏輯去研究，一定是按照買方的邏輯去研究的，要從資金的使用角度去分析如何做好智能投顧。”國金湧富市場總監王俊指出，“但是智能投顧同樣需要賣方機構的支持。”
“比如券商的研報等可以為智能投顧提供很大的專業支持，對研究報告的分析和利用是發揮智能投顧專業性的基礎之一。”王俊表示，“在產品設計中，我們對每家券商研報的選擇和權重會有傾斜，主要依據是券商機構的分倉收益、新財富排名、研報的準確度等，因此我們會不斷做回溯和調整。”
“首先，機器人一定擅長個性化的投資定製服務，甚至不需要投資人進行主動選擇，就能夠根據投資人的消費、生活習慣等進行合理的資產配置，確保投資人儲有增值、花有閑錢；其次，機器人有望在海量的數據訓練中尋找到不同市場、不同板塊的運行規律，尤其是對各類資產的風險收益特征有著準確甚至是動態準確的認識，也就能夠實時調整風險敞口的配置比例，讓投資組合一直運行在可控範圍內；最後，機器人還要有能夠持續挖掘並獲取阿爾法收益的能力，因為隻有這樣才能從為數眾多的資產管理者中脫穎而出，當然並不要求機器人能夠持續戰勝市場，但他們必須朝著這一目標不斷努力，這樣投資人才會放心地把錢交到機器人手中，不過他們也要時刻處置好追求阿爾法收益所可能帶來的潛在風險。”摩根士丹利華鑫基金數量化投資部王聯欣表示。
智能化投資的發展需要嗬護
需要注意的是，盡管人工智能已經徹底火了，但是無論是在全球投資市場還在中國市場，AI在投資領域的應用都處於初級階段。
“作為量化投資的基金經理，即使利用人工智能進行模型的建立和選擇，但是在很大程度上，券商的研究報告依舊是我們依賴的重點。”一位基金經理表示，“智能投資隻能給我們提供量化模型的建立，分析和研究能力還是要依賴人工。”
“現在智能投顧市場還處於初期階段。”國金湧富市場總監王俊表示，“市場上對智能投顧唿聲很高，很多機構也願意去嚐試去接觸智能投顧，但是真正進入到市場的還不多，服務供應商也良莠不齊，還需要一定的成長空間。”
中國的智能投顧市場還處於早期階段，未來具有廣泛的發展空間。王艇指出，“智能投顧在美國金融市場的應用已經如火如荼，但在中國的發展還受到一些客觀條件的限製，中國的智能投顧還是處於比較早期的階段，智能投顧主要是和量化產品結合在一起的，短期內國內應該不會有真正的智能投顧產品，比如類似美國Betterment, Wealthfront那樣的公司。”
王艇認為，中國的智能投顧市場主要還是受以下因素的影響：
其一，國內資產的種類不夠豐富，智能投顧是基於大類資產配置的基礎，做個性化的選擇，但是國內的可供選擇的資產種類還不夠豐富；
其二，費率的影響。國外智能投顧在金融市場得以廣泛應用的一個重要因素，在於智能投顧可以降低投資費率。而國內市場的交易傭金本身都是比較低的；
其三，國內市場對智能投顧的定義過於狹隘，中國的智能投顧涉及到大類資產配置的產品其實不多，更多是在針對二級市場的選股策略，大類資產配置的好處沒有發揮出來。
王聯欣表示，雖然大部分事情也是我們目前都在努力去做的，但鑒於有限的人力和精力，很難一一實施。相信隨著AI技術的逐步發展，許多我們能做到的、不能做到的，乃至是目前不敢想象的，未來的人工智能技術都能給出一套完美的解決方案。
記者 吳夢迪
最後更新：2017-10-24 00:16:53