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中國基金報 王瑞 整理
核心觀點： 美國智能投顧市場已經(jīng)非常成熟了，中國現(xiàn)在方興未艾,，大家在嘗試創(chuàng)新,。目前看到的創(chuàng)新還是趨向于投資海外的市場，針對本土的智能投顧現(xiàn)在還只能說是一個爆發(fā)前的起點,。美國的智能投顧提供商,，跟中國面臨一樣的問題，可投資的資產(chǎn)就那么多,，大家的競爭會越來越激烈,，對模型的要求也會越來越激烈，針對客戶服務的方式,、方法創(chuàng)新變得非常激烈,。 非常高興有機會參加這樣的會議，大家可以看到我的穿著比較另類,，無論是聊的話題也好或者我所在的公司也好,，都是這個行業(yè)的新興事物。 我介紹一下通聯(lián)數(shù)據(jù),，通聯(lián)數(shù)據(jù)一家想利用大數(shù)據(jù),、云計算和人工智能來改變投資管理的公司。今天聊的話題會比較有意思,，大數(shù)據(jù),、人工智能融合下的智能投顧到底是什么鬼？ 簡單介紹一下我自己,，在加入通聯(lián)數(shù)據(jù)之前,，在另類投資對沖基金、瑞士銀行全球量化團隊工作過,，目前負責通聯(lián)數(shù)據(jù)的金融工程以及旗下的品牌優(yōu)礦,。 初識智能投顧 今天聊的話題從三個方面來講。 第一,，我們對FinTech的認知,，很多從業(yè)者聊這個話題，我個人對互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新有三個見解，第一是感知層面的創(chuàng)新,，所謂感知層面的創(chuàng)新就是利用互聯(lián)網(wǎng)技術,、以及大數(shù)據(jù)的技術打破金融產(chǎn)品從流程到物理時間的限制，直接展現(xiàn)到了所有客戶的面前,，使得傳統(tǒng)服務更貼近客戶,，這屬于感知層面的創(chuàng)新。但是我認為感知層面的創(chuàng)新使得技術優(yōu)勢不能成為長期技術壁壘,。 第二,，是認知層面，無論是互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè),，還是傳統(tǒng)金融企業(yè),，核心競爭力時對風險的回報量化和控制，所有的企業(yè)本質上事的是金融行業(yè),。對于金融風險,，我們認為最核心的是相關性的認識，相關性的認識圍繞著整個資產(chǎn)配置的流程,。 第三,，是預知，這是更難的,。我們可以看到大數(shù)據(jù)和人工智能技術興起以后,，出現(xiàn)了顛覆數(shù)據(jù)創(chuàng)新的機會。但是從難度來看,，難度的遞進關系是感知,、認知和預知，預知是最難的,，通過大數(shù)據(jù)預測它的趨勢以及更好的風險管理模型,，這是更難的一部分。 我們可以看到,，從2015年開始大型金融機構收購了很多智能投顧，今年Betterment宣布了兩輪的融資,。從2016年5月份開始,，更多的智能投顧也開始向傳統(tǒng)的投資管理公司，尋求跟傳統(tǒng)的投資管理公司的合作,，我們叫做抱大腿,。美國智能投顧市場的優(yōu)勢在于提供了低成本財富管理的辦法，本質上還是投在了剛才各位嘉賓提到的被動管理的產(chǎn)品上面,。所謂的SmartBetas策略,，美國智能投顧投Alpha策略是非常少的，這是為什么呢,，后面會講,，基于管理成本各方面的考慮，為什么這樣的企業(yè)不選擇這些投資策略,。 我認為從發(fā)展方向來看,，最早的核心模型用MVO，本質的核心有兩點,，第一,，背后的資產(chǎn)管理的模型，核心競爭力,；第二,，產(chǎn)品的創(chuàng)新功能，這是一個加分項,，具備創(chuàng)新功能的傳統(tǒng)資產(chǎn)管理行業(yè)會有比較好的技術開發(fā)團隊,。所以我覺得本質的模型是最重要的。 從現(xiàn)在的發(fā)展方向來看,，美國的市場已經(jīng)開始從MVO向風險因素優(yōu)化和模擬,，以及向對沖和保底的方向發(fā)展。 Smart Beta興起 美國智能投顧市場已經(jīng)非常成熟了,，中國現(xiàn)在方興未艾,，大家在嘗試創(chuàng)新。目前看到的創(chuàng)新還是趨向于投資海外的市場,，針對本土的智能投顧現(xiàn)在還只能說是一個爆發(fā)前的起點,。美國的智能投顧提供商，跟中國面臨一樣的問題,，可投資的資產(chǎn)就那么多,，大家的競爭會越來越激烈，對模型的要求也會越來越激烈,，針對客戶服務的方式,、方法創(chuàng)新變得非常激烈。 為了講清楚這個問題,，我從對Alpha與Beta的認知開始講起,，這實際上是關于投資組合收益率分解的問題，Alpha是獲取投資組織的超額收益,，Beta是市場風險,，最早指股票市場的系統(tǒng)性風險。人們對于Alpha和Beta的認知是遞增的,，從80年代開始的CAPM模型,，到隨著市場上交易認知更新,，基于的APT模型，我們可以把風險分解成為Alpha,、Beta以及地區(qū)行業(yè)的Beta,。隨著認知再遞進到2000年，大家的認知再更新,，進化到了風格Beta,、策略Beta、Alpha Beta,。 從Smart Beta興起可以看到,， Smart Beta是介于被動與主動中間的策略，介于中間的策略特點管理費用偏中,，交易成本偏中低,，管理人的主動干預基本是沒有的，而且它的透明程度是非常高,，策略的規(guī)模也是非常高,，這個類型的策略非常適用智能投顧來使用，因為它的規(guī)模能夠達到客戶需求,，從風險的管理角度也可以達到剛才所說的目標導向的投資,。 但是主動投資方面我們會發(fā)現(xiàn)，基本上所有的智能投顧都沒有在這塊摻一腳,，它的管理費用非常高,，只有少數(shù)的有錢的客戶才愿意投這樣的產(chǎn)品。對于智能投顧所要服務的中產(chǎn)階級階層,，不適用于這樣的策略,。智能投顧在被動策略領域的競爭非常激烈，大家都在朝Smart Beta方向發(fā)展,。 從美國的角度來看,，我們看到的趨勢是，基于因子模型的資產(chǎn)配置被投資人接受,，傳統(tǒng)的資產(chǎn)配置,，再往前進一步可以在Active分成主動的和被動投資。我們把Smart Beta的概念分的更清晰一點,，在Active可以加入Smart Betas,。怎么讓Smart Beta的Active更有效？大數(shù)據(jù)時代,，可以用另類的數(shù)據(jù)創(chuàng)造Aaron Low教授所說的Beta，我們可以看到社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)和地理位置的數(shù)據(jù),，還可以看到衛(wèi)星圖象的數(shù)據(jù),，從這些數(shù)據(jù)當中提取出來的信號會成為Beta的來源。
大數(shù)據(jù)推動投資革命 我們生活在一個非常有意思的時代，為什么有意思呢,？人工智能的技術已經(jīng)行業(yè)里面發(fā)生了巨大的變化,，我們可以看到，第一部分,，人工智能影響的是NLP,，自然語言處理，有了這樣的技術可以把非結構化的數(shù)據(jù)變成結構化的數(shù)據(jù),。第二部分,，分類的競賽，2015年之前,，在深度學習算法出現(xiàn)之前,，算法是很難打敗人類的，但是在2015年下旬深度學習的算法已經(jīng)在識別度上超越了人類,。 在智能駕駛領域和HealthCare的行業(yè)當中,，深度學習起到了決定性的作用。今年阿爾法狗戰(zhàn)勝了李世石,，深度學習算法在人類引以為傲的直覺領域里面超過人類了,。深度學習的算法在投資領域怎么能夠輔助我們進行投資上面的革命呢？通聯(lián)數(shù)據(jù)認為,，這是一個人工智能時代的機遇,，人工智能是機器對人的意識、思維信息過程的模擬,，大數(shù)據(jù)是人工智能的技術基礎,，如果沒有大數(shù)據(jù)人工智能起不到任何作用，大數(shù)據(jù)+科學算法才能實現(xiàn)人工智能,。 舉一個例子,，我們看到被動投資智能指數(shù)的例子，這個例子是說我們怎么用深度學習的算法來幫助基金經(jīng)理,。傳統(tǒng)的投資過程會有一些基礎的信號,，基金經(jīng)理有他自己的知識來判斷，就知道什么樣的市場情況下該用什么樣的信號構建這個組合,，最終產(chǎn)生Manager Alpha,。有了深度學習看法以后怎么做這樣的事呢？我們可以用一個深度學習的算法去學習基金經(jīng)理觀測市場,，因為基金經(jīng)理知識的來源在于長期對市場的觀測和交易知識的積累,，我們可以用深度學習的算法學習基金經(jīng)理所有智能，但是必須有海量的數(shù)據(jù)放在機器里面,，經(jīng)過機器智能學習來輔助,，自動的讓算法檢驗到Alpha,。 這是通聯(lián)數(shù)據(jù)的智能指數(shù)，基本上能用機器長期戰(zhàn)勝這個市場,。 剛才提到在智能指數(shù)的算法當中,，我們必須有一個非常全面的信號庫，很多信號是從海量大數(shù)據(jù)里面抽取得來的,，是已經(jīng)把大量的海量數(shù)據(jù)提純以后的信號庫,。有了這樣的信號庫可以做指數(shù)增強的策略，可以做到主題投資的策略,。剛才提到的Smart Beta的策略,，大家都想追求絕對收益，Alpha的策略,，在我們平臺里面有非常詳細的算法指引,，指導大家怎么來做這一點。剛才周總也提到了二八輪動策略,，在我們的平臺上已經(jīng)可以操作,，各位有興趣可以在我們平臺直接克隆這個策略在線進行操作。 我們優(yōu)礦網(wǎng)目前有比較開放的前沿架構,，有海量的金融大數(shù)據(jù),，我們有在線交互式的研究環(huán)境，剛才嘉賓也提到了,，怎么讓在線投顧更透明,，以更低的成本對客戶的需求產(chǎn)出一個策略，在這個平臺可以很容易的做到,。在這個平臺上可以做事件驅動的策略,，Alpha的對沖策略、統(tǒng)計套利的策略,、Smart Beta的策略以及CTA的策略,、輪動的策略。通過一個開放的平臺可以一鍵通過通聯(lián)的組合管理和交易系統(tǒng)進行模擬交易和在線的實盤交易,，以及風險歸因,、業(yè)績歸因的功能。 我們公司還有一塊針對主動投資的產(chǎn)品即將在8月31號發(fā)布,，我們針對主動投資的產(chǎn)品叫做蘿卜投研,，幫助主動管理的基金經(jīng)理，以前只能有經(jīng)理關注10到20個股票,，有了大數(shù)據(jù)和機器學習算法以后,，可以做的股票能達到上百只，對于主動管理的基金經(jīng)理來說也是革命性的創(chuàng)新,。 各位如果對智能投顧比較感興趣,，可以加入這個群,，我們大概在下個月發(fā)布專門針對中國市場的Smart Beta白皮書，這應該是在中國市場首次由一個團隊發(fā)布的白皮書,，各位有興趣可以在這個群里面交流一下。謝謝各位,！ |
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