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明珠国际平台 - 当AI机器人来做投资 会比基金经理更好吗?

2020-01-11 16:55:53| 查看: 1038

摘要: 从数据量化到AI选股机器人道哥这次有幸采访到了这只基金的两位拟任基金经理之一——向伟博士。在AI做投资时,浙商设计训练了300个机器人在各行各业进行投资。向博对此的回应是,这些机器人是会进化的。不过向博表示,其实AI发展速度并没有人们想象的那么快,机器取代人类的事情不会那么快发生,但是这些科技发展到一定程度之后,对人们会有新的要求,比如对基金经理的工具使用能力有一定的要求。

明珠国际平台 - 当AI机器人来做投资 会比基金经理更好吗?

明珠国际平台,最近,浙商发布了国内首只人工智能公募基金的募集公告,可能有些老基民也听说了。

以前只听说阿法狗下棋,但说到投资,机器人会靠谱吗?所以这篇文章我们就来聊聊这个。

在开始之前,我们先来看看量化投资鼻祖——爱德华索普的故事。

在连续11年收益两位数、成为传奇投资者之前,索普是一个传奇赌徒。他发现玩21点这样的游戏,是有数学规律的,只要算清了不同牌面下赢的概率,在胜算大的时候多下注、胜算小的时候少下注,就能战胜赌场。

因此,他搞出了一个21点制胜模型,并成功战胜了各大赌场。当时各大赌场都把他列入了黑名单禁止入内,据说狠一点的赌场还在他的咖啡里下了毒。

于是索普转战华尔街,一番摸爬滚打后,搞出了个叫“科学股票市场系统”的量化投资策略。这个投资策略给他带来了不菲的回报,也让量化投资走入了大众视野。

在我看来,量化其实可以看做是人工智能的“雏形”。那么,AI投资跟量化有什么不同呢?

从数据量化到AI选股机器人

道哥这次有幸采访到了这只基金的两位拟任基金经理之一——向伟博士。向博PhD师从华人AI领域泰斗杨强教授。他曾在微软、华大基因、华为、百度、通联数据等机构任职,在AI建模方面有15年的研究与实战经验,萝卜投研这个产品就是向博创立的。

虽然是作为拟任基金经理接受采访,但向博表示他“不想发表作为一个人类的投资观点”,更多是想分享“机器人基金经理”的设计理念,希望“得到各位优秀人类的指正”。

偷窥了他的朋友圈,觉得这句话很有意思,分享给大家

这个机器人基金经理是什么?

在AI做投资时,浙商设计训练了300个机器人(AI模型)在各行各业进行投资。其中,每个机器人会以不同的“优秀人类”为学习对象,形成自己的“投资逻辑”。

这些机器人虽然模仿的人类不同、投资逻辑也不同,但它们有共同的目标——“优化夏普率”。机器人间也会有沟通合作、优胜劣汰,可以同时优化基金的收益与风险,提升投资者持有体验。

我结合了向博的采访和招募说明书的内容,将机器人基金经理的投资理念,总结成了3个机制:风险预算机制(分层逻辑 风险预算机制)、夏普率训练机制、优胜劣汰机制。这3个机制如何产生收益?又如何规避风险?下面,请听我一一道来。

风险预算机制:军师、将军、士兵通力合作

人类主动投资可能会有精力、偏好等因素,但“机器人与人类最大的区别就是,机器人是真正在做分散投资”。这个分散,是由不同机器人它们分层分散去做投资,再通过风险预算机制来平衡风险与收益。

这些机器人具体怎么做的呢?它们会有自己的分层,形成了一个“作战阵型”。

顶层的是搞战略的“军师”——宏观性机器人,它会分析各类宏观经济数据、给出一个大概的仓位指引。定好仓位后,它再根据经济周期等因素,判断各板块要怎么配。

中间一层的是“将军”——战术性机器人。比如军师判断要买37%的消费,那么将军就会对白酒、酱油、乳制品等各个细分行业做基本面分析和择时,决定各个行业的资产配置。

最底层的机器人,是负责战斗的“士兵”机器人。比如将军决定买白酒了,问题是买哪几只个股、以什么节奏去建仓或减仓呢?士兵负责的是拆解任务并具体执行。

值得一提的是,人类用来交流的是模糊不确定的自然语言,机器人却是用“统计概率分布”数据,这可以实现精准的沟通。交流的时候也不用客套,直接摆历史数据和看概率分布。

所以简单来说,这样的机制实现了人类几乎不可能做到的分散,而且每个小机器人的资金权重都有限制,可以规避风险。不会像人类经理一样,有个人偏好和个人精力的影响。

夏普率机制:不管黑猫白猫,抓到老鼠就是好猫

我们知道,投资不能只看收益,还要看承受了多少风险,这个收益风险之比就是夏普率。

这里向博谈到了这个产品的立意,“希望业绩表现得稳一点”,因为A股板块轮动等原因,很多基金业绩波动很大,看排名追涨进来的投资者可能买完就开始跌,体验很差。

怎么提高这个投资者体验呢?他们的思路是:努力让这个产品每月大概率在排名前30%,使得投资者无论何时买入这只基金,何时卖出,体验都不会太差。

也就是说,这个产品不追求跑出一个牛逼的净值曲线,可能每月都不会特别冒尖,但在概率连乘的作用下,长期业绩表现应该是很不错的。

优胜劣汰机制:机器人也有丛林法则

这个产品在变动剧烈的A股行得通吗?

可能会是不少人关心的问题。比如16年的供给侧改革,很多传统行业的投资逻辑发生了很大变化,机器懂变通吗?

向博对此的回应是,这些机器人是会进化的。一旦有老机器人的逻辑跑不通了,他们会马上设计新的机器人;如果新逻辑的机器人能持续稳定跑得比老的好,那么老的机器人手上的资金权限、会慢慢转移到新的手上,实现优胜劣汰。

这个机制与进化论中的自然选择很相似,适者生存,无法带来收益的机器人会被慢慢淘汰。

未来已来?

老实说,在采访之前,我觉得AI对金融业的影响肯定是颠覆性的。试想,无数机器人模拟最优秀的投资者为你做投资,他们不会累、不会有主观影响、还可以不断进化,为什么不用呢?

不过向博表示,其实AI发展速度并没有人们想象的那么快,机器取代人类的事情不会那么快发生,但是这些科技发展到一定程度之后,对人们会有新的要求,比如对基金经理的工具使用能力有一定的要求。

另外向博也表示,我们不能停止思考。“未来世界的投资者,想要的基金产品应该是怎样的?未来世界的基金产品,是以何种高效的形式与投资者实现投前、投中、投后的信息沟通的?……”想明白了这些事情,我们才能够善用当今的AI技术。

而谈到国内“AI 金融”的未来时,向博表示其实华尔街也没有跑赢陆家嘴多少,因为国内基金公司对新兴的金融科技态度是很开放的,AI人才中国也有很多,加上人口红利带来的大数据优势等,我们在“AI 金融”方面,弯道超车的机会很大。

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