AQF資訊|機(jī)器人能夠取代金融分析師嗎？

德國商業(yè)銀行正使用AI來自動生成撰寫報(bào)告。該行表示，目前AI技術(shù)撰寫的季度報(bào)告分析，已能達(dá)到人類分析師75%的水平。預(yù)計(jì)數(shù)年后，銀行可向客戶出售更高質(zhì)量的研報(bào)。

盡管在中國證券市場剛剛興起，量化投資在發(fā)達(dá)國家的資本市場已經(jīng)是一種比較成熟的投資理念和方法。量化投資有哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？機(jī)器人能夠取代金融分析師嗎？

量化投資的方法

量化投資，就是采用數(shù)量化模型的方法進(jìn)行投資組合管理，在資本市場中獲取超額收益。數(shù)量化模型大致可分為選股模型（阿爾法模型）和風(fēng)險模型，其中風(fēng)險模型往往有著固定的操作方法，而選股模型相對靈活且更加考驗(yàn)量化投資者的創(chuàng)造力。

對于權(quán)益量化投資而言，核心是尋找有效的選股因子。選股模型旨在通過量化公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)、股票市場表現(xiàn)、行業(yè)地位等信息，借助數(shù)學(xué)工具將這些信息整合，從而構(gòu)建出能夠有效解釋和預(yù)測超額收益的因子。選股模型的建立是基于對大量歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和模擬。而一個具有強(qiáng)大預(yù)測力的模型往往需要進(jìn)行多次的嘗試和回溯測試。利用量化的方法進(jìn)行投資組合管理看似輕松，但構(gòu)建出能夠賺錢的選股模型絕不是那么簡單。量化投資實(shí)際上也是概率的游戲，主動投資管理人將自己對市場的理解和判斷進(jìn)行系統(tǒng)、科學(xué)的表達(dá)，克服人性的弱點(diǎn)，堅(jiān)守投資紀(jì)律，從而以大概率獲得超額收益。

基本面量化投資：實(shí)現(xiàn)價值投資的量化之路

傳統(tǒng)價值投資的分析著眼于分析公司所處的宏觀環(huán)境、行業(yè)背景，結(jié)合公司的商業(yè)模式和業(yè)務(wù)狀況對公司未來的剩余收益形成合理的預(yù)期，只要對未來剩余收益的合理預(yù)期價值高于目前的市場平均預(yù)期（即當(dāng)前股價），該公司便是一個較好的投資標(biāo)的。

基本面量化投資仍然遵循這一邏輯，只不過運(yùn)用了更客觀、更系統(tǒng)的方法。相比于傳統(tǒng)價值投資，基本面量化投資試圖從基本面數(shù)據(jù)中尋找公司價值的驅(qū)動因素，并在投資組合的層面構(gòu)建獲取超額收益的因子，從而避免了傳統(tǒng)價值投資在個股特質(zhì)性風(fēng)險上的過多暴露。由于無法在事前準(zhǔn)確預(yù)測每個因子背后代表的價值的真實(shí)值，基本面量化投資采取了一種相對保守的方法：采用盡可能多且相關(guān)性低的因子捕捉不同維度的公司價值，運(yùn)用投資組合方式分散投資的風(fēng)險，并在投資組合的管理中盡可能減少人為干預(yù)。從傳統(tǒng)價值投資走向基本面量化投資的過程，實(shí)際上是我們對既有估值模型的又一次深入挖掘。

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，近年來，一種觀點(diǎn)十分流行：量化分析師即將完全取代主觀分析師，機(jī)器即將完全取代人。我們認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)正視量化投資的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，做到有所為、有所不為。量化分析師在進(jìn)行投資時，雖然能在投資組合的層面避免判斷和決策時的非理性偏差，但這種投資方法往往無法深入理解個股的特質(zhì)信息；同時，由于股票的持有期限一般較短，可能會錯過具有長期超額收益但未來3—6個月表現(xiàn)不佳的公司。主觀分析師則不同，他們基于對公司的深入調(diào)研，以及對宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)前景的前瞻性預(yù)測，更有可能挖掘出被錯誤定價的“偉大”的公司，如幾十年前的可口可樂公司、蘋果公司等。從這個角度來說，主觀分析師擁有量化分析師無法替代的地方，并且兩者最終選出的股票也會有所差異。

這些差異表明，量化投資的方法需要不斷更新，以適應(yīng)日益復(fù)雜的投資環(huán)境。基本面量化投資的興起，正是受益于20世紀(jì)60年代后財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的公開可得。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時代，大量公司特質(zhì)的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以及宏觀、行業(yè)等數(shù)據(jù)逐漸被開發(fā)和利用，如公司高管個人特征的數(shù)據(jù)、公司申請專利的數(shù)據(jù)、區(qū)域建設(shè)運(yùn)輸?shù)膶?shí)時數(shù)據(jù)、行業(yè)銷售的實(shí)時數(shù)據(jù)等。這些信息能夠幫助量化投資者更及時、更深入地了解公司，理解宏觀、行業(yè)和公司特質(zhì)信息如何影響公司的價值。將大數(shù)據(jù)的信息提煉成有價值的阿爾法因子并應(yīng)用于投資實(shí)踐，這將是量化投資未來最值得期待的發(fā)展方向。

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機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

量化投資，尤其是基于基本面的量化投資，在中國既存在機(jī)遇也存在不少挑戰(zhàn)。

機(jī)遇方面，由于中國A股市場目前仍然是散戶居多，存在大量的噪聲投資者，這些噪聲投資者的存在使得市場處于較長期的無效狀態(tài)，價格修正要比在成熟市場花更長的時間，這時基本面量化投資者或價值投資者就可以利用這個機(jī)會，開發(fā)基于價值的投資模型，從市場獲利。事實(shí)上，量化投資在中國正處于蓬勃發(fā)展期，未來仍有很大的發(fā)展空間。

挑戰(zhàn)方面，第一，由于中國資本市場的機(jī)構(gòu)投資者相對較少、市場深度較淺，因此套利成本較高。在這種情況下，股票價值和基本面的相關(guān)性與發(fā)達(dá)市場相比較低，從而制約了價值投資者的獲利空間；第二，基本面量化采用的交易策略是分析研究歷史數(shù)據(jù)得到的，是對歷史規(guī)律的總結(jié)，其基本假設(shè)為之前的規(guī)則在未來是不變的，因此可以通過相同的方法在未來獲取超額收益。但這種假設(shè)在新興資本市場時常會受到?jīng)_擊，政策變化、交易規(guī)則變動都可能破壞之前的規(guī)則，這時采用量化投資方法的投資者就會感到無所適從；第三，在新興資本市場，量化和對沖工具相對缺乏或者成本很高，使得價格長期無法回歸價值，這對量化投資者的挑戰(zhàn)性更大。

總而言之，中國資本市場既存在顯著的套利機(jī)會，也存在顯著的套利成本。我們相信，隨著中國資本市場的逐步完善，套利成本會逐漸減少，量化投資者對套利機(jī)會的捕捉使得市場更有效率，而基于基本面的量化投資也將在中國得到越來越廣泛的應(yīng)用。