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　　AQF量化焦點丨去年三月，AlphaGo戰(zhàn)勝世界頂尖圍棋大師李世石的消息不脛而走之后，人們對于人工智能的關注達到了前所未有的高度，紛紛“腦補”人工智能將在哪些領域創(chuàng)造奇跡。在金融圈，人們也開始帶著幾分好奇幾分擔憂地揣測：人工智能替代基金經理的時代是否會很快來臨?

　　不久前，這一猜測成為事實。一只名叫“AI Powered Equity ETF”(AIEQ)的人工智能ETF橫空出世，兩個交易日就輕松跑贏美股大盤。

　　人工智能量化投資

　　這款人工智能ETF AIEQ是由美國EquBot公司和ETF Managers Group合作推出的。

　　據(jù)媒體報道，AIEQ利用人工智能和機器學習，對全美6000多家上市公司進行分析，構建上百萬份資料和眾多金融模型，從當前經濟形勢、未來趨勢以及公司重大事件等方面進行深度分析后，再挑選出包含70只股票的投資組合;然后由ETF Managers Group的一個基金經理團隊對投資組合進行再權衡。

　　據(jù)報道，EquBot LLC是IBM全球創(chuàng)業(yè)項目之一，專門使用創(chuàng)新的投資技術，創(chuàng)建設計用于消除金融市場中的財富歧視問題的解決方案。ETFMG是一家業(yè)內領先的交易所交易基金(ETF)私人品牌服務公司。

　　EquBot聯(lián)合創(chuàng)始人Art Amador表示，信息大爆炸使投資組合管理者的工作量大增，帶來巨大挑戰(zhàn)，而人工智能可以幫助解決這些困難。AIEQ的誕生，標志公司在探索投資方式領域的先鋒地位。相信不久的將來，投資者的組合會變成被動投資、主動投資和AI ETF等。

　　值得注意的是，EquBot公司還雇傭了IBM的超級計算機Watson來提供美國上市公司和房地產信托基金(Reits)過去10年的歷史數(shù)據(jù)，同時結合近期的經濟數(shù)據(jù)，幫助AIEQ做出基礎分析。

　　EquBot LLC執(zhí)行長Chida Khatua指出，EquBot AI科技與Watson的攜手合作，共同打造出一支1天24小時、1年365天全年無休的股票研究分析軍隊。在這個過程中，沒有人為的偏見。

　　在10月18日AIEQ正式交易的第一天，IBM的股票跳空大漲8.86%，創(chuàng)2009年1月以來的最大單日漲幅。交易三天后，AIEQ的回報率為0.83%，而同期標普500指數(shù)和納斯達克綜合指數(shù)表現(xiàn)為：前者漲0.48%，后者跌0.42%。也就是說，AIEQ在短短三個交易日成功跑贏了美國兩大股指。

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　　智能投資由來已久

　　“隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，預測股價的走勢將會越來越準，投資機構應該重視。首先得益的是那些在股價預測和建模取得先發(fā)優(yōu)勢的公司。將來股價將會越來越趨向于平均利潤。”一位投資者如此感慨。

　　事實上，金融界用人工智能進行投資由來已久，只是“酒在深巷無人知”。

　　2007年紐約公司Rebellion research便推出了首只人工智能投資基金。該公司的交易系統(tǒng)主要基于貝葉斯機器學習，并結合預測算法，通過響應新的外部信息和過去經驗而不斷自我演化，有效完成自學習，在全球44個國家成功進行股票、債券、大宗商品和外匯等領域投資。

　　該公司最令人津津樂道的戰(zhàn)績便是：成功預測了2008年的股市崩盤，并在2009年9月給希臘債券F評級，當時惠譽的評級仍然為A，Rebellion 比官方提前一個月給希臘債券降級。

　　英國另類投資管理業(yè)務集團英仕曼集團(Man Group)規(guī)模最大的一只基金AHL Dimension Programme 目前管理著51億美元資產，從2014年開始使用機器學習技術，至今年6月3年間獲得了15%的收益，約為行業(yè)平均水平的2倍，其一半的利潤是由人工智能貢獻的。目前，Man Group 已經有四只基金融合了人工智能技術，共計約123億美元資產。

　　“Two Sigma和Renaissance Technologies 這些以數(shù)據(jù)為中心的對沖基金也依靠智能投資系統(tǒng)。系統(tǒng)可以完全自主地識別和執(zhí)行交易，借助了包括基于遺傳算法、概率邏輯等多種形式的人工智能技術。”方正證券[股評]分析師徐玉寧指出。

　　隨著人工智能的話題越來越受關注，人工智能在投資領域已經形成一股潮流。據(jù)CNBC報道，全球最大的資產管理公司貝萊德(BlackRock)科學主動股票部門(Scientific active equity)共同投資長Jeff Shen，10月4日在Sohn年會受訪時表示，拜機器學習、大數(shù)據(jù)之賜，旗下部門90%資產管理規(guī)模(AUM)的1年、3年、5年表現(xiàn)都是高于基準值。

　　據(jù)調研公司LCH在今年初出具的調研報告，美國業(yè)績排前20的對沖基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部采用計算機根據(jù)算法自動交易。2016年第二季度，美國花旗銀行的一份行業(yè)研究報告指出，從2012年到2015年年底，美國智能投資顧問管理的資產規(guī)模從0上升至290億美元，而且其管理的資產規(guī)模將在未來十年中呈現(xiàn)幾何級數(shù)的上升，預計2025年將達到5萬億美元的水平。

　　量化投資新方向

　　國內也有多家公募基金、私募基金、資管紛紛試水，設立或在積極籌備相關研究部門及團隊，運用AI輔助投資決策。2017年6月13日華夏基金宣布與微軟公司在亞太地區(qū)設立的微軟亞洲研究院合作，就人工智能在金融服務領域的應用展開戰(zhàn)略合作研究。也有些機構與互聯(lián)網(wǎng)公司合作，并在積極研究布局融合人工智能技術的主動量化基金。

　　徐玉寧表示，人工智能，在金融領域已經開始逐步從探索走向應用，從金融大數(shù)據(jù)，到智能投顧、智能投研，在不斷取得新的應用進展。依托于計算機和數(shù)據(jù)信息的發(fā)展，“AI+”的模式將給我們的投資研究帶來更多的助益，未來將在“AI+”量化投資中探索更多的想法和應用。

　　“可以預見，在未來的相當長一段時間內，將會是人與機器融合的模式。對于量化投資來說，將會是分析師的智慧和人工智能相融合。人腦的經驗常識、抽象思維、情感思維是目前的AI不具有的，而AI的模糊運算和計算能力也是人腦不能企及的。‘AI+’量化投資模式將會成為人工智能應用于量化投資中的發(fā)展方向。”徐玉寧稱。

　　比較傳統(tǒng)量化投資，人工智能優(yōu)勢多?

　　徐玉寧指出，傳統(tǒng)的量化投資策略是通過建立各種數(shù)學模型，在各種金融數(shù)據(jù)中試圖找出市場的規(guī)律并加以利用，力所能及的模式或許可以接近某一個局部的較優(yōu)，而真正的全局“較優(yōu)解”或許在我們的經驗認知之外。如同不需要借助人類經驗的Alpha Zero，不僅能夠自發(fā)學習到人類經驗，還能夠擺脫人類認知的局限，發(fā)展出更優(yōu)的解。人工智能能夠探究復雜的非線性規(guī)律，在模型上，彌補了人腦邏輯思維模式的單一性，在計算能力上，能夠通過算法實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)[股評]的挖掘。

　　不過，徐玉寧也表示，AI在國內的應用仍有一定的局限性。目前AI在國內投研投顧領域主要用于輔助決策與用戶畫像上。將來有望落地的將會是“AI+”的量化投資模式，即在傳統(tǒng)量化思想的基礎上，恰當?shù)剡\用一些AI算法，幫助貢獻有益的投資決策。長期來看，全面AI還很遙遠。這一方面是由于AI學習的效果跟數(shù)據(jù)的質量有很大關系，我國A股市場發(fā)展的時間還不長，數(shù)據(jù)量不夠充足，噪聲也比較多，使AI學習效果的穩(wěn)定性不能得到充分的保障。另一方面，脫離人類經驗的完全強化學習目前僅在有特定約束條件的環(huán)境下成功運用，離普適還有相當距離，深度學習、強化學習等技術仍需要GPU、TPU發(fā)展的支持。