量化金融分析師（AQF）|投資經(jīng)理跳槽做AI：金融圈擔(dān)心的不僅是失業(yè)的問題
近日，證監(jiān)會印發(fā)《中國證監(jiān)會監(jiān)管科技總體建設(shè)方案》（下稱《科技方案》），目標(biāo)之一便是探索運用人工智能技術(shù)，包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等手段為監(jiān)管提供智能化應(yīng)用和服務(wù)。
資管領(lǐng)域，隨著人工智能（AI）技術(shù)日漸成熟，全球資管行業(yè)都開始將AI技術(shù)與資管業(yè)務(wù)相結(jié)合，探索行業(yè)發(fā)展之路。
智能投資領(lǐng)域未來有兩個重要的應(yīng)用場景：一是自動生成報告，二是輔助量化交易：通過人工智能，券商的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)更好的做到“千人千面”，基金公司則通過AI輔助量化交易。
“在量化投資中，幾乎所有的投資決策都是基于數(shù)據(jù)和模型做出的，投資邏輯和數(shù)據(jù)加工均可以完整回溯；而在主動型基金經(jīng)理的定性分析中，人腦的信息加工是模糊化的，很難被其他人清晰了解。”上海某公募基金量化投資基金經(jīng)理對第一財經(jīng)記者表示。
不過，目前的人工智能或者量化投資在應(yīng)用中存在較多的不確定性，甚至被認(rèn)為在極端行情中助推了股市大幅波動。
AI的資管應(yīng)用場景
基金業(yè)協(xié)會副會長鐘蓉薩在日前一個AI會議上指出，人工智能對資產(chǎn)管理業(yè)的影響是廣泛而深刻的，行業(yè)應(yīng)當(dāng)深入學(xué)習(xí)、思考，探索人工智能在資產(chǎn)管理行業(yè)的應(yīng)用。目前世界各國都在積極探索智能金融，包括智能投顧、智能投資、智能客服等多個方面。
業(yè)內(nèi)人士分析，AI對資管行業(yè)的影響分為兩個階段：第一是Alphago階段，AI進行自然語言學(xué)習(xí)，輔助分析員和基金經(jīng)理，是人的能力的加強；第二是AlphaZero階段，AI進行深度學(xué)習(xí)，解構(gòu)并重構(gòu)市場，以“預(yù)測性”和“決策性”表達機器觀點。
目前來看，AI在資產(chǎn)端與負(fù)債端均有一定的應(yīng)用場景。
“從兩個方面來看，一是解決我們資產(chǎn)端投資的問題，二是解決怎么樣跟客戶溝通的問題，即資產(chǎn)和負(fù)債的匹配問題。在資產(chǎn)端，包括如何解決知行合一，如何解決信息的高效搜集和處理，以及如何拓寬基金經(jīng)理的管理邊界等等。”通聯(lián)數(shù)據(jù)智能投研總監(jiān)盛元君表示。
某上市券商在2018年中報中表示，借助人工智能、機器學(xué)習(xí)等先進算法和技術(shù)，依托自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)人工智能平臺，全面捕捉市場的投資交易機會，開展事件型套利、Alpha對沖、統(tǒng)計套利、股票策略交易等業(yè)務(wù)，形成了穩(wěn)定的策略和盈利模式。
負(fù)債端，由于對券商的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)惡言，一方面需要了解客戶，另一方面需要做好投資者教育工作。在負(fù)債端的應(yīng)用上，近年來人工智能的發(fā)展變得非常成熟，類似于用戶畫像、智能頭部等等這些方面，能夠很好地理解客戶，投資需求以及其對風(fēng)險、流動性等特點的要求。
“通過數(shù)據(jù)對客戶進行畫像，或者說千人千面。一方面幫助客戶配置或者推薦適合他的產(chǎn)品，但是可能更多的還是客戶了解他自己之后選擇更好的產(chǎn)品來進行投資。”有券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)人士稱。
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對于，AI影響資管管理方面的預(yù)測，浙商基金董事長、中國證券投資基金業(yè)協(xié)會金融科技專業(yè)委員會主席肖風(fēng)則引用復(fù)雜經(jīng)濟學(xué)的創(chuàng)立者阿瑟說過的一句話，“經(jīng)濟是技術(shù)的表達”，他認(rèn)為，未來三年或者五年之后，AI對金融領(lǐng)域的影響會進入到第二個階段，依據(jù)機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，從不同的側(cè)面，宏觀基本面、市場情緒還有市場指標(biāo)和市場數(shù)量指標(biāo)這些方面去重新認(rèn)識整個資本市場，股票市場或者債券市場的運行規(guī)律，然后重構(gòu)自己的認(rèn)知體系。
肖風(fēng)提出，AI影響投資管理行業(yè)可以分成兩個階段，一方面，人工智能能夠幫助處理海量數(shù)據(jù)以及獲取另類數(shù)據(jù)并且進行分析。另外一方面，就是知識圖譜、自然語言理解、智能搜索等工具。他以貝萊德為案列，貝萊德在進入中國市場的時候，非常注重另類數(shù)據(jù)的搜集，采用了衛(wèi)星圖像的數(shù)據(jù)，來看某些機械加工行業(yè)的繁忙程度。同時也通過追蹤官方媒體上一些政策性的新聞，去解讀中間語言的變換。第三，通過社交網(wǎng)絡(luò)來獲取市場情緒的數(shù)據(jù)，所以貝萊德在對中國的A股市場的投資，很大程度上運用另類數(shù)據(jù)，也利用知識圖譜等等技術(shù)。
事實上，除了資本市場，銀行業(yè)和人工智能的融合也處于不斷推進探索中。
今年中國工商銀行中期業(yè)績發(fā)布會上，董事長易會滿稱，“工商銀行目前組建了七大創(chuàng)新實驗室，在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)都形成了可面向?qū)ν忾_放輸出企業(yè)級的技術(shù)成果。其中，在人工智能方面工商銀行推出了企業(yè)級人工智能，機器學(xué)習(xí)平臺。用于反欺詐智能客服，包括智能投顧產(chǎn)品AI投，這些在智能調(diào)倉、組織推薦、理財方面得到了比較好的適用。”
偶發(fā)性問題處理不佳
2015年，全球最大對沖基金橋水（Bridgewater）創(chuàng)始人達里奧推行的“風(fēng)險平價”，及CTA等幾只追蹤價格變化的量化基金飽受爭議。華爾街流行的一種說法是，他們助推了當(dāng)時美股的大幅波動。
同時，在當(dāng)年A股的非正常下跌中，一種觀點認(rèn)為，程序化交易是助推股市大跌的“元兇”之一。
北京一位基金公司高管表示，在應(yīng)用當(dāng)中，特別是在金融領(lǐng)域，AI目前也存在很多不確定性或者風(fēng)險。
“由于目前的程序化交易或者說量化投資大多是類似算法。在市場下跌的時，算法的集成可能會加速市場的下跌。”
盛元君表示，機器在深度的語意理解方面還有欠缺，尤其在語氣、背景不同時表達的的效果相去甚遠，難以跟人一樣理解到相同的信息；在一些偶發(fā)性事件的處理上機器也難以達到人類水平。
“不過量化不害怕極端情況，只不過需要對極端情況作出應(yīng)對。比如大票行情中，滬深300增強的模型一定會跑的好。”上述上海公募基金量化投資基金經(jīng)理也表示。
多年來，公募產(chǎn)品的同質(zhì)化飽受業(yè)內(nèi)外詬病，“一跌就賣”的通病多年不變，正是這個問題也造成了基金投資收益率的不佳。
因此有分析人士指出量化投資的優(yōu)點是能夠能夠幫助客戶減少交易頻率，長期而言獲得較高的投資回報。
該基金經(jīng)理進一步稱，分散持倉是量化的一大特征，一般的量化投資體系中會有100多只股票，而且量化投資的交易頻率一般都較低。”
事實上，目前AI在基金的投資中應(yīng)用非常廣泛，比如受到廣泛關(guān)注的摩羯智投。招商銀行（600036.SH）2018年的中報數(shù)據(jù)顯示，摩羯智投作為國內(nèi)規(guī)模領(lǐng)先的智能投顧產(chǎn)品，累計銷售規(guī)模已達到116.25億元；工商銀行（601398.SH）今年對AI投進行了全面升級，在AI智投的基礎(chǔ)上，增加了AI指數(shù)、AI策略兩大模塊，智能服務(wù)、簡化投資，能夠更好地滿足投資者個性化投資理財需求。
一位AI應(yīng)用方面的專業(yè)人士指出，“當(dāng)一個產(chǎn)品可以在多個交易所交易時，會形成不同的定價，在這當(dāng)中，誰能夠最快的捕捉到同一個產(chǎn)品在不同交易所之間的顯著差價，誰就能捕捉到瞬間套利機會，技術(shù)成了重要因素。”
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