人工智能技術(shù)近年來(lái)發(fā)展迅速，特別是當(dāng)“大數(shù)據(jù)”的結(jié)合以后，面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)海量信息，計(jì)算機(jī)軟件能在極短時(shí)間內(nèi)完成處理和匹配，越發(fā)顯示出“智能”的效果。以前看似不可能的創(chuàng)造性工作現(xiàn)在也可以借助人工智能完成。
美聯(lián)社從去年起使用WordSmith軟件生產(chǎn)內(nèi)容，平均每月能寫(xiě)1000篇稿件，主要是財(cái)經(jīng)新聞。美國(guó)某創(chuàng)業(yè)公司推出一款服裝設(shè)計(jì)師可使用的軟件，通分析近期流行的服裝式樣，并對(duì)其中的時(shí)尚元素進(jìn)行提取、拼接，設(shè)計(jì)出一款新的服裝式樣。甚至在以復(fù)雜多變的金融領(lǐng)域，這樣的案例也不少，例如：第一個(gè)以人工智能驅(qū)動(dòng)的基金 Rebellion 預(yù)測(cè)了 2008 年的股市崩盤(pán)，并在2009年9月，提前惠譽(yù)評(píng)級(jí)一個(gè)月給了希臘債券F評(píng)級(jí)，而當(dāng)時(shí)惠譽(yù)的評(píng)級(jí)仍然為A。Virtu Financial LLC 公司通過(guò)高頻程序化交易，在 1238 個(gè)交易日中，僅有一個(gè)交易日出現(xiàn)了虧損。對(duì)沖基金 Cerebellum 也使用了人工智能技術(shù)，結(jié)果從 2009 年以來(lái)，沒(méi)有一個(gè)月是虧損的。
在國(guó)內(nèi)，各家擁有大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已涉足互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)基金領(lǐng)域，比如百度和廣發(fā)基金合作的百發(fā)100，螞蟻金服和博時(shí)基金合作的淘金100等。就在剛剛，騰訊自選股宣布“自選股大數(shù)據(jù)策略組合”在騰訊財(cái)經(jīng)頻道與騰訊自選股APP發(fā)布。該組合融合騰訊自選股數(shù)千萬(wàn)用戶的選股智慧，通過(guò)分析市場(chǎng)情緒把握市場(chǎng)機(jī)遇篩選潛在投資價(jià)值股票。同時(shí)，嘉實(shí)基金憑借16年選股經(jīng)驗(yàn)，為該組合提供策略指導(dǎo)。截至10月23日，該組合今年以來(lái)漲幅達(dá)到118%，同期滬深300指數(shù)僅上漲1.06%，中證500指數(shù)上漲34.11%，中證800指數(shù)上漲9.29%，上證綜指上漲5.50%。據(jù)了解，基于該組合選股策略而設(shè)計(jì)的基金產(chǎn)品也正在準(zhǔn)備中，并將在不久的將來(lái)由嘉實(shí)基金、騰訊自選股及微眾銀行聯(lián)合推出。如此優(yōu)異的成績(jī)，大數(shù)據(jù)和人工智能給傳統(tǒng)金融到底帶來(lái)了哪些變化？
非傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的價(jià)值
計(jì)算機(jī)參與投資管理，源于資產(chǎn)管理越來(lái)越需要對(duì)大量非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析。現(xiàn)在，傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)作為交易信號(hào)的價(jià)值已經(jīng)被充分挖掘，且因?yàn)楦骷夜芾頇C(jī)構(gòu)的專業(yè)能力趨于一致而難以在中長(zhǎng)期的投資管理中形成業(yè)績(jī)差別。
因此，非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用就變得日益重要。在華爾街，通過(guò)港口集裝箱圖像的衛(wèi)星照片做市場(chǎng)判斷，或從從媒體報(bào)道中獲得經(jīng)濟(jì)發(fā)展的線索的分析方法由來(lái)已久。
在國(guó)內(nèi)，大數(shù)據(jù)手段和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，使得分析社交網(wǎng)絡(luò)上對(duì)個(gè)股的關(guān)注度等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)成為可能。
這意味著非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)正逐漸取代傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)成為真正有效的交易信號(hào)。通過(guò)分析整體用戶行為與股票價(jià)格表現(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)性構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型，精選大概率具有超額收益的個(gè)股，將數(shù)千萬(wàn)用戶的選股行為作為交易信號(hào)，以把握未來(lái)的市場(chǎng)熱點(diǎn)獲得超額收益。
人工智能分析的優(yōu)勢(shì)
這樣海量的數(shù)據(jù)分析，顯然是人力無(wú)法完成的，因而必須通過(guò)機(jī)器運(yùn)算，分析師的工作將被取代。而隨之而來(lái)的，是交易策略生產(chǎn)過(guò)程將發(fā)生巨大變革。傳統(tǒng)的投資策略生產(chǎn)過(guò)程，主要依據(jù)傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)，通過(guò)確定的分析模型求解最優(yōu)的資產(chǎn)配置方案和交易方案。而機(jī)器分析的數(shù)據(jù)源大量來(lái)自于非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，并沒(méi)有所謂確定所的分析模型，因而更偏好對(duì)隨機(jī)事件進(jìn)行反應(yīng)。
通俗來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析只關(guān)注相關(guān)性而不注重因果，當(dāng)機(jī)器分析到兩件事情大概率上先后發(fā)生，則認(rèn)為兩件事存在關(guān)聯(lián)，因而將先發(fā)生的事件作為后發(fā)生事件的先兆。具體到投資上，大數(shù)據(jù)分析并不關(guān)心兩件事先后發(fā)生的具體原因和傳導(dǎo)機(jī)制，而只將先發(fā)生事件視作后發(fā)生事件的交易信號(hào)。這使得投資決策的效率空前提高，并產(chǎn)生許多無(wú)法通過(guò)經(jīng)驗(yàn)和理論推導(dǎo)出來(lái)的新認(rèn)知，繼續(xù)成為新的投資策略持續(xù)生產(chǎn)的源泉。
難道有一天，基金經(jīng)理這樣的金飯碗也會(huì)被計(jì)算機(jī)所替代嗎？
大數(shù)據(jù)和人工智能相對(duì)于人力的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)，但現(xiàn)實(shí)是，這也是人工智能的劣勢(shì)。由于只關(guān)注相關(guān)性而不注重因果，機(jī)器分析無(wú)法將“巧合”這一小概率事件從投資決策中排除掉。但隨著時(shí)間延長(zhǎng)，再小概率的“巧合”也必然會(huì)發(fā)生，至少在可見(jiàn)的未來(lái)里，機(jī)器的智能對(duì)此無(wú)能為力。而一些毫無(wú)征兆的突發(fā)事件，由于機(jī)器從未分析過(guò)此類事件的影響，同樣無(wú)法做出反應(yīng)。至于像“光大烏龍指”等因系統(tǒng)缺陷導(dǎo)致的問(wèn)題，也證明了人工智能并不是在任何時(shí)候都可靠。
在自選股大數(shù)據(jù)組合的構(gòu)建中，嘉實(shí)基金也需要將股民的選股行為數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，結(jié)合價(jià)值、成長(zhǎng)、流動(dòng)性等傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)指標(biāo)，剔除基本面和流動(dòng)性較差的股票。這也是該組合表現(xiàn)突出的關(guān)鍵原因。
因此，我們可以說(shuō)，人工智能入侵資產(chǎn)管理領(lǐng)域的趨勢(shì)正在發(fā)生并有逐漸加速的跡象，但在可見(jiàn)的未來(lái)里，人工智能完全取代基金經(jīng)理的并非不可能。不過(guò)，資產(chǎn)管理行業(yè)將因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)水平的不斷提高而發(fā)生巨變，則需要這一行業(yè)中的每一個(gè)人都做好準(zhǔn)備。
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