柏可林 攝

人工智能并非是個新鮮詞，但絕對是近兩年一個大熱的詞。

谷歌旗下的DeepMind又推出了新一代的AlphaGo Zero（阿爾法元），只訓(xùn)練了短短3天時間就以100:0的絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝了AlphaGo，并在訓(xùn)練21天的基礎(chǔ)上繼續(xù)擊敗了AlphaGo Master。

對于AlphaGo和AlphaGo Master，相信大家都不陌生。2016 年3月，AlphaGo以四勝一負的戰(zhàn)績擊敗世界冠軍韓國棋手李世石；2017年5月，AlphaGo Master在烏鎮(zhèn)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(shù)的迅速崛起，讓人們看到了人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

而在大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)金融也面臨著轉(zhuǎn)型升級，對于金融機構(gòu)來說，智能化投資是行業(yè)內(nèi)的“黑科技”，或許它還處在初級的發(fā)展階段，但是不可否認，AI已經(jīng)進入到資本市場，未來的發(fā)展空間也足夠廣闊。

對沖基金早已“嘗鮮”

在基金行業(yè)，人工智能大部分是和量化投資、對沖基金相結(jié)合的。

北京時間10月21日，據(jù)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(jīng)發(fā)掘出了一些大熱的股票，該基金在IBM的Watson平臺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！”一位投資者如是感嘆。

不僅是AIEQ，據(jù)《國際金融報》記者了解，包括橋水基金、德劭基金等在內(nèi)的多家知名對沖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啟動了一支對沖基金，其背后的系統(tǒng)借助了多種形式的人工智能技術(shù)，對各種數(shù)據(jù)進行分析，這些數(shù)據(jù)包括市場價格、成交量，以及宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、企業(yè)會計憑證，然后系統(tǒng)自主作出市場預(yù)測，以“投票”的方式選出最佳行動步驟。

“量化基金的業(yè)績主要來源于系統(tǒng)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(jīng)理去作判斷，但是通過深度學(xué)習(xí)，或許機器人有希望作出比人類更準確的判斷?！币幻炕顿Y經(jīng)理表示。

此外，在量化投資領(lǐng)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(yè)部副總監(jiān)梁杏看來，當(dāng)前量化投資回撤和實盤之間存在差距的原因主要在于：一方面投資經(jīng)理患得患失的現(xiàn)象比較普遍，在模型交易時或許可以重倉，但是在權(quán)益?zhèn)}位就不敢加到模型交易倉位，而且一旦市場出現(xiàn)上漲，投資經(jīng)理又極其容易提前減倉，股票調(diào)整出時斬倉也不夠堅決。

知識的“自我生長”

人工智能和量化投資領(lǐng)域結(jié)合有兩個方面，除了深度學(xué)習(xí)，另一個就是智能投顧。

“隨著AI和人工智能的發(fā)展，未來金融市場不可避免地成為智能化投資的一個風(fēng)口，智能投顧未來肯定是一個藍海?！币婷斯煞萜煜隆耙嫜芯俊毖芯靠偙O(jiān)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(yōu)勢是不需要重復(fù)學(xué)習(xí)，只要掌握了核心算法，知識就是可以復(fù)制的?！?/p>

“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。”國金涌富市場總監(jiān)王俊指出，“但是智能投顧同樣需要賣方機構(gòu)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(yè)支持，對研究報告的分析和利用是發(fā)揮智能投顧專業(yè)性的基礎(chǔ)之一?！蓖蹩”硎?，“在產(chǎn)品設(shè)計中，我們對每家券商研報的選擇和權(quán)重會有傾斜，主要依據(jù)是券商機構(gòu)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(diào)整?！?/p>

“首先，機器人一定擅長個性化的投資定制服務(wù)，甚至不需要投資人進行主動選擇，就能夠根據(jù)投資人的消費、生活習(xí)慣等進行合理的資產(chǎn)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(shù)據(jù)訓(xùn)練中尋找到不同市場、不同板塊的運行規(guī)律，尤其是對各類資產(chǎn)的風(fēng)險收益特征有著準確甚至是動態(tài)準確的認識，也就能夠?qū)崟r調(diào)整風(fēng)險敞口的配置比例，讓投資組合一直運行在可控范圍內(nèi)；最后，機器人還要有能夠持續(xù)挖掘并獲取阿爾法收益的能力，因為只有這樣才能從為數(shù)眾多的資產(chǎn)管理者中脫穎而出，當(dāng)然并不要求機器人能夠持續(xù)戰(zhàn)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(fēng)險。”摩根士丹利華鑫基金數(shù)量化投資部王聯(lián)欣表示。

未來想象空間巨大

需要注意的是，盡管人工智能已經(jīng)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(lǐng)域的應(yīng)用都處于初級階段。

“作為量化投資的基金經(jīng)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?！币晃换鸾?jīng)理表示，“智能投資只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?！?/p>

“現(xiàn)在智能投顧市場還處于初期階段。”國金涌富市場總監(jiān)王俊表示，“市場上對智能投顧呼聲很高，很多機構(gòu)也愿意去嘗試和接觸智能投顧，但是真正進入到市場的還不多，服務(wù)供應(yīng)商也良莠不齊，還需要一定的成長空間?！?/p>

中國的智能投顧市場還處于早期階段，未來具有廣泛的發(fā)展空間。王艇指出，“智能投顧在美國金融市場的應(yīng)用已經(jīng)如火如荼，但在中國的發(fā)展還受到一些客觀條件的限制，中國的智能投顧還是處于比較早期的階段，智能投顧主要是和量化產(chǎn)品結(jié)合在一起的，短期內(nèi)國內(nèi)應(yīng)該不會有真正的智能投顧產(chǎn)品，比如類似美國Betterment、Wealthfront那樣的公司?！?/p>

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(nèi)資產(chǎn)的種類不夠豐富，智能投顧是基于大類資產(chǎn)配置的基礎(chǔ)，做個性化的選擇，但是國內(nèi)的可供選擇的資產(chǎn)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(yīng)用的一個重要因素，在于智能投顧可以降低投資費率。而國內(nèi)市場的交易傭金本身都是比較低的；其三，國內(nèi)市場對智能投顧的定義過于狹隘，中國的智能投顧涉及到大類資產(chǎn)配置的產(chǎn)品其實不多，更多是在針對二級市場的選股策略，大類資產(chǎn)配置的好處沒有發(fā)揮出來。

王聯(lián)欣表示，雖然大部分事情也是我們目前都在努力去做的，但鑒于有限的人力和精力，很難一一實施。相信隨著AI技術(shù)的逐步發(fā)展，許多我們能做到不能做到的，乃至是目前不敢想象的，未來的人工智能技術(shù)都能給出一套完美的解決方案。