火到没朋友？量化投资、智能投顾都在用AI

“投资本身是人和人的博弈，技术（人工智能／机器学习）本质上不能改变这个零和博弈的性质。”

一位资深人士在评价AI给投资界带来的影响时这样说，他认为技术更多的改变在于量化投资的输入方，其对方法论的改变只是锦上添花。

对于这条吸引了大批高智商人才的AI应用赛道，他认为，在国内，量化投资最重要的不是技术，而是牌照。

“所有的创新都是牌照公司的创新，牌照公司以外的创新在中国是没有任何生存权利的。”

但是也并不否认，AI的介入让整个量化投资的战争升级了。

他非常看好近期出现的阿尔法元的潜力，

量化投资在中国资管行业正处在最好的时代。

一方面财富的大量积累需要更多的专业人士参与管理和配置，整个资管行业呈现快速发展。

另一方面，大数据和互联网技术发展，积极计算机科技的发展，导致量化投资在资管行业大有可为。

近年来，JP摩根、微软等知名跨国集团在人工智能投资方面的研究提速，金融领域的人工智能革命正愈演愈烈。

美国推出首只人工智能量化ETF基金——AIEQ，上市仅两个交易日轻松跑赢美股大盘。

对此，富国研究量化精选基金拟任基金经理于鹏表示，金融科技时代，以量化基金为主导的智能化投资或将成为投资者“新宠”，同时中国的量化投资行业正步入“黄金时代”。

随着A股市场热点扩散和行情回暖，今年量化基金发行悄然升温。

Wind数据显示，截至11月13日，今年以来市场合计发行63只量化基金，超去年全年发行总数的45只，超过目前市场量化基金总数的1/3。

于鹏还指出，近年来JP摩根、微软亚洲研究院致力于人工智能投资策略的研发，包括在金融投资框架的设定，人工智能、深度学习技术与选股、择时、行业轮动以及资产配置等操作的具体结合，取得了一定成果。

相较于成熟的海外市场，我国量化产业发展时间尚短，但也有少数基金公司已将人工智能方面的研究成果应用于量化投资。

“机器比人好，而人与机器的组合比机器更好。”于鹏表示，相较传统的量化选股模型，具备“自学”能力的AI模型可以自动提炼有效数据，动态优化因子组合，提升量化模型的胜率。

另外，市面上许多量化模型存在“只识因子，不识个股”的弊病。针对这一问题，运用基本面分析精选个股，加强选股的风控，可以更好为投资者“保驾护航”。

种种现象表明：“人工智能”已悄然走进“大资管时代”，它将为整个产业带来什么样的变化？我们拭目以待。

新资产管理时代，我们需要怎样的智能投顾？

在大资管时代下，智能投顾让高门槛的财富管理行业从小众化转向普惠化、多元化，无疑已成为资管行业公认的发展方向之一。

然而，由于存在投资产品的市场不同、分业监管的限制以及投资者的差异等不同点，与美国等先行者相比，机器人投顾的中国发展之路仍存在许多局限性。

第一，中美E T F 资产规模和存量存在巨大差异

在美国，资产配置的理论和实践均经历了多年积累和验证，且在长远视角下，股票、债券等基础资产的表现及相关性趋于稳定，使得资产配置拥有相对较强的依据；

而中国股市波形大，T +1 的制度和缺乏做空机制等均限制了资本市场的创新发展。同时，美国ETF体量大，品种全。

第二，国内分业监管阻碍着智能投顾的发展

在美国，投资顾问监管牌照涵盖了资管和理财服务两块业务,这从一定程度上节省了企业获取不同牌照和重复监管的成本；

而我国投资顾问和资产管理是两项分属不同法律法规的业务，仅有投顾资格的公司无法代客户交易，并且从事资产管理需先成立产品才能募集资金。

现阶段，尚无专门的法律条款对智能投顾业务进行规范，使得智能投顾在中国市场发展出现瓶颈。

第三，投资者的差异

美国投资者大多是机构和大户，长期投资的理念在美国有着很高的接受度，且资本市场的有效性加之税收、复杂的交易机制让机构投资者的专业价值得以凸显。

而在国内的投资市场，散户占到绝大多数，投机性强，追求短期收益的趋势大于长期稳定的理财，因此更关注投资的短期价格波动。

纵横君曾经看过一部好莱坞电影《永无止境》，其中最精彩的片段是主人公艾迪利用开发的大脑潜能炒股赚钱，横扫华尔街。

影片中，主人公服用了新型药后激发大脑潜能，能分析海量股票信息，启用微量资金在股市猛赚数百万美元，以旋风姿态扫荡华尔街。

现实中，菜鸟变股神不是没有可能，只是一种工具而不是某种特效药，是类似阿法狗的大数据智囊分析。

技术无疑是智能投顾的核心。拿资管行业来讲，应用过现阶段资管系统的从业者都会普遍反应这几个问题：

1、大量的非结构化数据，几乎仍然完全依赖于人工的收集、处理，效率非常低下。

2、哪怕采用机器收集，但研究的数据仍然是碎片化的，存在大量的信息孤岛问题。

3、尽管掌握可接受程度的数据齐全，但科技资管公司的业务能力与公司的实际设想并不是十分切合，反而需要大量的沟通成本进行个性化设计。

有专业人士表示，最终，绝大多数的资管公司都会将互联网化作为其商业模式的核心组成部分，整个行业将会出现金融与科技的融合。

对资管行业来说，技术的进步可以帮助企业减轻负担。

然而只有真正关注投顾与客户的需求，才能摸索出技术发展的侧重点，真正实现资管互联网化。

人工智能不是万能的，但是它一定是给我们解决的工具，就像是一把枪，在好人手里就是自卫，在坏人手里就是抢劫。

布局智能投顾，哪些资管机构已经先人一步？

传统的资管服务，那种新出的资管科技，大多沦为大企业的专属，不过在智能资管阶段极有可能给中小企业带来弯道超车的机会。

将原本由人工提供的资管服务自动化、产品化，就像平常支付宝上经常会用到的蚂蚁财富一样。

美国和新加坡是最早做出智能资管尝试的两个国家：

在美国，由于来自金融监管部门的压力与管理费用的不断增加，传统资产管理公司的利润率已经受到了严重地挤压。

在这样的大背景下，这些公司为适应当今的互联网数字化环境，一部分资管公司选择自主开发利用机器人辅助人类做投顾分析的新技术，而另一些公司则在积极寻求与智能投顾相关的创业公司展开合作。

而且据可靠消息，资管巨头例如摩根大通的技术预算每年超过100亿美元，这是一笔不小的投资。

关于人工智能技术在金融领域的应用，

目前国内在金融产品的完善程度、监管政策、投资者结构等方面与国外差别较大，不完全成熟的市场导致资产大类配置模式的土壤还未形成，特殊的投资环境将促使数据分析模式成为智能投顾行业的先行爆发点。

智能投顾潮声以待

有业内人士人曾表示：目前阶段的资管模型、科技，仅仅算是工具，还远远没有走到智能的阶段。

与智能相关的三个核心领域：机器学习、自然语言处理、知识图谱，在现阶段的资管工具中几乎没有见到。

对资管行业来说，技术的进步可以帮助企业提升效率、减轻负担，然而只有真正关注人工智能与资管的结合，才能摸索出未来资管行业发展的重点。

技术革命需要懂业务逻辑的人，智能科技公司也需要资产管理业务领域的资深人士，所以失业啥的并不可怕，拥抱才是关键。

问题是对资管的数据、配置、产品、渠道的研究深度如何了？

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