在近日舉行的“2017年央證資產(chǎn)峰會”上，多位業(yè)內(nèi)人士表示，基于對信息的快速篩選和超級算法，人工智能未來將在金融投資領(lǐng)域大有可為。以量化交易為例，機器對于海量數(shù)據(jù)和市場信息的提取、分析，以及發(fā)現(xiàn)其中存在的未知相關(guān)性，是人腦難以企及的。

 

人工智能補私募短板

 

量化投資通常指的是采用一定的數(shù)學模型并利用計算機技術(shù)去踐行投資理念的投資方法；一般借助統(tǒng)計學和數(shù)學的方法，從海量數(shù)據(jù)中尋找能夠經(jīng)常創(chuàng)造超額收益的成熟策略，并嚴格地執(zhí)行這些策略來指導投資，獲得穩(wěn)定并可持續(xù)的收益。與傳統(tǒng)投資比，量化投資具有紀律性、系統(tǒng)性、效率性和不斷進化性。

 

截至目前，量化投資是金融投資領(lǐng)域最趨近于人工智能的一種投資方式。當前已有對沖基金利用人工智能來進行全球股票交易，無需任何人工干預。公開數(shù)據(jù)顯示，今年量化對沖基金已達美股近三分之一交易量，首次超過其他類型的機構(gòu)投資者，成為“新華爾街之王”。在國內(nèi)市場，量化基金一向是高大上的代表，因模型和算法復雜，操盤者以“海歸”居多。

 

根據(jù)中基協(xié)的數(shù)據(jù)，截至4月底，私募基金的認繳規(guī)模已突破12萬億元。有業(yè)內(nèi)人士表示，私募已開始顯現(xiàn)行業(yè)“獨角獸”的發(fā)展態(tài)勢，將快速進入“優(yōu)勝劣汰、強者恒強”的格局。尋求長期穩(wěn)定盈利的方法，是私募生存下來的底線。

 

深圳恒泰融安投資公司沙文帆在峰會上指出，私募團隊本身不是很大，股票越來越多，人的精力有限，單純靠一個團隊難以覆蓋全世界進行投資決策，而這塊短板可由人工智能來補充。沙文帆認為，人工智能未來或?qū)⒅攸c運用于風險管理能力上，去管理短期的波動率和市場交易行為。

 

量化投資并非全能

 

然而，量化投資也不是全能的。清華大學教授夏樹濤表示，由于股市的周期太短、數(shù)據(jù)不足，而人工智能的深度學習算法的基礎(chǔ)就是要求數(shù)據(jù)量要足夠大，所以人工智能算法對中長期的趨勢判斷是比較弱的。在數(shù)據(jù)方面也有所限制，市場數(shù)據(jù)的完整性和準確性仍需要得到市場的驗證。

 

牛熊交易室統(tǒng)計顯示，截至5月12日，相比2016年10月，大盤漲幅為1.89%。而61只主動管理型量化基金僅有9只跑贏市場，正收益的也僅僅14只，平均收益僅-4.61%。

 

業(yè)內(nèi)人士表示，今年年初以來，市場風格開始轉(zhuǎn)向基本面扎實和業(yè)績穩(wěn)定的白馬股，而市場上這些量化基金因注重成長因子和小市值因子，過高地配置了中小板甚至創(chuàng)業(yè)板的股票，導致收益表現(xiàn)不佳。

 

暖流資產(chǎn)合伙人高峰在峰會上提出，無論是資產(chǎn)配置還是研究人工智能輔助量化交易，最好先研究宏觀。量化交易最怕的就是黑天鵝事件，如果出現(xiàn)系統(tǒng)性風險，比如是在泰坦尼克號上，還需要考慮坐頭等艙嗎？量化投資也是一種主動性投資策略，建立在市場并不完全有效的假設(shè)上。