人工智能助力金融投資前景廣闊
添加時間：2018-05-29 10:52:29
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Kavout）CEO呂晴認為，AI在金融投資中的運用將是一個較為確定的趨勢，AI與人的結(jié)合能夠提高國內(nèi)機構(gòu)的產(chǎn)品設(shè)計能力和專業(yè)化服務(wù)能力，發(fā)展前景廣闊。
AI助力金融投資
中國證券報：AI在金融投資中的運用現(xiàn)狀如何？
呂晴：AI在金融投資中的運用將是一個較為確定的趨勢。目前美國很多大型金融機構(gòu)開始轉(zhuǎn)型成技術(shù)公司，并大量從微軟、谷歌、facebook等高科技公司聘用相關(guān)人才，比如高盛已經(jīng)開始宣稱自己是技術(shù)型公司。國內(nèi)金融機構(gòu)對AI在資產(chǎn)管理和投資交易中的運用也越來越認可。我們2016年與國內(nèi)機構(gòu)交流時，感興趣的還不多；去年隨著無人駕駛汽車等的問世，國內(nèi)機構(gòu)開始表示愿意了解和嘗試；今年再進入市場，機構(gòu)就直接與我們探討如何落地合作。AI投資技術(shù)能夠提高國內(nèi)機構(gòu)的資產(chǎn)管理產(chǎn)品設(shè)計能力和專業(yè)化服務(wù)能力，我們和券商等機構(gòu)的一些合作項目已經(jīng)展開。
中國證券報：AI投資是對傳統(tǒng)投資的完全取代嗎？
呂晴：得益于近年來計算能力和數(shù)據(jù)量的幾何式增長，AI技術(shù)或正處在行業(yè)拐點，認為AI無所不能或者完全否定AI都是兩種不夠全面的態(tài)度。目前AI的應用和落地還處于初期階段，人與AI的結(jié)合是今后和長期的發(fā)展方向，人做人的事，機器做機器的事，各取所長。以金融投資為例，在策略和戰(zhàn)略的研制上，人的優(yōu)勢明顯；AI的優(yōu)勢是處理大量的數(shù)據(jù)和變量，尤其是從海量數(shù)據(jù)中自動學習和挖掘一些線性乃至非線性的規(guī)律和信號。
發(fā)展空間廣闊
中國證券報：AI投資的擇時模型和選股模型是怎樣的？
呂晴：擇時模型的核心不是預測未來，而是通過建立數(shù)學模型刻畫市場運行規(guī)律，能在一定時間和一定概率下捕捉到可交易的機會。對于“黑天鵝”出現(xiàn)可能導致的模型失效，主要從風控機制上加以解決。擇時的另外一個挑戰(zhàn)在于時效性，因為市場環(huán)境不斷變化，模型需要動態(tài)和及時學習與修正。選股模型需要分析大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，進而綜合分析公司質(zhì)量的好壞，其主要挑戰(zhàn)在海量實時數(shù)據(jù)，同時有效信息的密度很低，規(guī)模化機器學習能力成為關(guān)鍵，而這也正好是機器的價值，可以7天24小時實時跟蹤和分析數(shù)據(jù)，輔助人做出更好決策。總體上看，AI投資技術(shù)發(fā)展空間廣闊。
中國證券報：AI投資模型的效果如何？
呂晴：我們的國外模型和本土化改進版在美國和國內(nèi)的實盤檢驗中都取得了很好的效果，能夠在較長時間內(nèi)戰(zhàn)勝大盤。但必須指出，沒有哪個模型能夠每時每刻都跑贏大盤，模型的目標是在足夠長的時間里能夠戰(zhàn)勝大盤；也沒有一個不變的模型能夠長期跑贏大盤，模型需要不斷修改升級。模型戰(zhàn)勝大盤的核心在于，算法的進步大大提升了機器學習的能力，另一方面海量數(shù)據(jù)隨手可得和云計算技術(shù)的進步使得模型能夠接收處理更多的信號和數(shù)據(jù)。
中國證券報：如果很多機構(gòu)采用這一投資技術(shù)，是否會出現(xiàn)算法同質(zhì)化問題？
呂晴：一方面，不同客戶的風險偏好和收益預期不同，因此不會出現(xiàn)所有客戶采用同一個策略的現(xiàn)象。另一方面，我們的策略數(shù)量足夠多，而且單一策略的容量也足夠大，如果單一策略的使用量到了影響策略效果的程度，也會控制使用數(shù)量來避免同質(zhì)化。（來源：中國證券報）
