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当AI机器人来做投资 会比基金经理更好吗?

2019-09-03

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,

,他搞出了一个点制胜模型,并成功战胜了各大赌场, 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,

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,其实可以看做是人工智能的“雏形”, ,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从华人AI领域泰斗杨强教授, 他曾在、华大基因、华为、百度、通联数据等机构任职,在AI建模方面有年的研究与实战经验,萝卜投研这个产品就是向博创立的,

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”,

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,浙商设计训练了个机器人(AI模型)在各行各业进行投资, ,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”,

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”, 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, 这个如何产生收益?又如何规避风险?下面,请听我一一道来,

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,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,

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”,

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, 好仓位后,它再根据经济周期等因素,判断各板块要怎么配,

一层的是“将军”——战术性机器人, 军师判断要买%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,

最的机器人,是负责战斗的“士兵”机器人, 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,

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, 的时候也不用客套,直接摆历史数据和看概率分布,

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, 不会像人类一样,有个人偏好和个人精力的影响,

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,

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%,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,

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,

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, 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, 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,

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,

向博也表示,我们不能停止思考, “未来世界的投资者,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,

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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