最近兩日,,在國(guó)際圍棋史上發(fā)生了一件機(jī)器人“逆襲”人類(lèi)的真實(shí)事件,。賽前來(lái)自韓國(guó)的世界冠軍李世石信誓旦旦,拋出了輸一局就算失敗的豪言,,但最終卻向谷歌圍棋機(jī)器人“阿爾法狗”(AlphaGo)投子認(rèn)輸,。
AlphaGo完勝世界冠軍震驚全球,,國(guó)際市場(chǎng)人工智能(AI)概念走俏一時(shí),,中國(guó)市場(chǎng)上的相關(guān)股票也概莫例外,。3月10日,人工智能股表現(xiàn)活躍,。科大智能,、遠(yuǎn)大智能等多只強(qiáng)勢(shì)股漲停。
還有投資界人士認(rèn)為,,在圍棋上機(jī)器人勝了并不算什么,,如果在投資上尤其是炒股技術(shù)上戰(zhàn)勝人類(lèi),那才是真正的本事,。在信息更不透明,、更為復(fù)雜的資本市場(chǎng),“AlphaGo模式”能否大行其道仍是未知數(shù),。
上海一家合資基金量化部副總監(jiān)林春(化名)對(duì)記者稱(chēng),,下圍棋就是執(zhí)黑執(zhí)白,把對(duì)方圍起來(lái),,獲得勝利,,規(guī)則確定,但投資不一樣,。投資中策略是多樣的且存在不確定性,,讓一個(gè)人工智能產(chǎn)品搞定全部的模型數(shù)據(jù),,顯然可能性不大。
歷史:量化投資逐漸興起
當(dāng)人工智能與資本投資,,尤其是股票投資相結(jié)合,,會(huì)有一番怎樣的顛覆性盛況?
“就目前來(lái)看,,人工智能在投資上的應(yīng)用為量化投資,。具體類(lèi)型又分為量化交易(或稱(chēng)算法交易)和量化選股?!?月10日,,在接受記者采訪時(shí),重陽(yáng)投資基金經(jīng)理王曉華如此表示,。
因?yàn)闄C(jī)器決策的邏輯一致性和獨(dú)立性,,投資領(lǐng)域中機(jī)器戰(zhàn)勝人的例子不少,其中最被人樂(lè)道的就是西蒙斯(JamesSimons)的大獎(jiǎng)?wù)禄?。?jù)公開(kāi)數(shù)據(jù),,從1989年到2009年,大獎(jiǎng)?wù)禄鸬膹?fù)合年化收益率高達(dá)35%,,遠(yuǎn)超同期巴菲特和索羅斯的收益率,。
當(dāng)量化投資在海外大行其道時(shí),中國(guó)市場(chǎng)上的量化投資也開(kāi)始“小荷才露尖尖角”,。2004年,,中國(guó)第一只采用量化策略的基金——光大保德信量化核心基金誕生,隨后的2005年,,嘉實(shí)基金推出了另一只名為基本面50的量化基金,。不過(guò)可惜的是,當(dāng)時(shí)行業(yè)整體發(fā)展緩慢,、量化基金本身業(yè)績(jī)也未體現(xiàn)出驚人之處,,量化投資理念一度遭遇水土不服。
不過(guò),,兩年后牛市泡沫的破裂,,讓市場(chǎng)感受到了量化投資的魅力。當(dāng)2007年A股創(chuàng)出6124的高點(diǎn)后,,伴隨著股指高臺(tái)跳水,,中國(guó)市場(chǎng)上的“香餑 餑”公募基金產(chǎn)品虧損嚴(yán)重。這個(gè)時(shí)候,,部分采用量化策略的基金卻逆勢(shì)取得了不錯(cuò)業(yè)績(jī),。于是乎,很快一股“量化基金熱潮”悄然掀起,,中?;?、長(zhǎng)盛基金、光 大保德和富國(guó)基金,、華泰柏瑞基金等先后推出了量化產(chǎn)品,。
但這個(gè)時(shí)候,市場(chǎng)對(duì)于量化基金的認(rèn)識(shí)還停留在電腦結(jié)合人腦的理念中,,依靠電腦的客觀和分析能力,,戰(zhàn)勝人性的弱點(diǎn)。而對(duì)于依靠量化產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)沖的訴求,,幾無(wú)體現(xiàn),。
2010年4月中國(guó)第一個(gè)股指期貨品種——滬深300股指期貨的推出,為量化投資提供了一個(gè)天然的對(duì)沖標(biāo)的,。通過(guò)這一對(duì)沖工具,,量化投資從業(yè)者 可以進(jìn)一步減小風(fēng)險(xiǎn),獲得更加穩(wěn)健的投資收益,。隨著此后私募基金陽(yáng)光化及私募基金管理人牌照的發(fā)放,,量化投資的方法也更多地被私募基金使用,讓量化對(duì)沖基 金被人們所熟知,。
如今的中國(guó)市場(chǎng)上,,券商、私募,、公募產(chǎn)品均涉獵量化投資,。從業(yè)績(jī)最為公開(kāi)、透明的公募量化產(chǎn)品來(lái)看,,量化產(chǎn)品的業(yè)績(jī)普遍跑贏指數(shù)收益,。
據(jù)Wind資訊統(tǒng)計(jì),,截至3月9日,,66只公募量化基金今年以來(lái)平均凈值增長(zhǎng)率為-14.2%。其中6只基金表現(xiàn)突出,,逆勢(shì)取得正收益,;表現(xiàn)最 差的幾只基金跌幅超過(guò)20%,其中東吳阿爾法以29.96%的跌幅居前,。同期A股上證綜指,、深證成指、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)跌幅分別為19.12%,、24.81%,、 27.38%。
王曉華稱(chēng),,對(duì)投資而言,,機(jī)器決策最大的優(yōu)勢(shì)就是投資決策的邏輯一致性高,、獨(dú)立性強(qiáng),機(jī)器不會(huì)有人的恐懼和貪婪等情緒影響決策,。此外,,計(jì)算機(jī)的信息處理能力強(qiáng)、響應(yīng)速度快,,能夠有效抓住市場(chǎng)上較好的交易機(jī)會(huì),。
現(xiàn)狀:應(yīng)用的多元化
在實(shí)際應(yīng)用中,人工智能的應(yīng)用方式又是多種多樣的,。比如,,在2015年股市大幅震蕩中,高頻交易一度被市場(chǎng)詬病,。當(dāng)時(shí)市場(chǎng)人士認(rèn)為,,一遇行情大幅波動(dòng)便自動(dòng)觸發(fā)交易指令時(shí),計(jì)算機(jī)后臺(tái)就會(huì)隨時(shí)下達(dá)批量買(mǎi)賣(mài)指令,。
一般行業(yè)所稱(chēng)程序化交易,,是指期貨端的趨勢(shì)交易和震蕩交易,俗稱(chēng)程序化CTA,。但更為全面的程序化交易,,包含狹義的程序化交易——程序化CTA,也包含期貨端的高頻交易,、期貨端的跨品種跨期限全自動(dòng)套利交易,,當(dāng)然也包含股票端的交易。
北京量邦信息科技董事長(zhǎng),、北京大學(xué)對(duì)沖基金實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合主任馮永昌表示,,從廣義上來(lái)講,所有用預(yù)設(shè)的程序所完成的交易都叫作程序化交易,。因此,,廣 義的程序化交易包括高頻交易,算法交易,,自動(dòng)執(zhí)行的套利交易,、套保交易和對(duì)沖交易,限價(jià)單價(jià)值投資交易,,限價(jià)單止損交易,,交易所或經(jīng)紀(jì)公司的自動(dòng)強(qiáng)平交易 等。
馮永昌稱(chēng),,對(duì)于股票端,,真正包含的就是一攬子股票的自動(dòng)交易、ETF折溢價(jià)套利自動(dòng)交易,,以及股票和股指期貨交易的自動(dòng)套?;蛘咛桌灰?。因?yàn)楣善倍瞬皇峭陚涞碾p邊市場(chǎng),又實(shí)行T+1,,所以股票端的高頻交易基本不存在,,股票端的程序化趨勢(shì)交易也幾乎不存在。
與此同時(shí),,量化對(duì)沖策略在過(guò)去一年中大行其道,。當(dāng)股災(zāi)發(fā)生時(shí),股票市場(chǎng)發(fā)生斷崖式下跌,,基金產(chǎn)品業(yè)績(jī)大打折扣,,但量化對(duì)沖產(chǎn)品卻依靠有效的對(duì)沖工具避過(guò)了暴跌行情,一些產(chǎn)品甚至還取得了不錯(cuò)的收益,。
未來(lái):仍要結(jié)合人的研判能力
“但機(jī)器決策也是有局限性的,,最大的缺陷就是沒(méi)有前瞻性,因?yàn)樗腔跉v史的數(shù)據(jù)和歷史檢驗(yàn)的結(jié)論,,其邏輯是歷史會(huì)重復(fù),。”王曉華稱(chēng),,市場(chǎng)環(huán)境 是不斷變化的,,長(zhǎng)期看,要戰(zhàn)勝市場(chǎng)必須具有前瞻性,,這也是投資的藝術(shù)性所在,。頂尖的基金管理人如巴菲特和索羅斯都是具有超強(qiáng)的前瞻性的。
“大獎(jiǎng)?wù)禄鸬囊?guī)模一直都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于巴菲特和索羅斯管理的規(guī)模,。而且,,西蒙斯旗下的其他量化基金的業(yè)績(jī)也遠(yuǎn)不如大獎(jiǎng)?wù)禄稹,!蓖鯐匀A稱(chēng),,這就說(shuō)明,量化投資的瓶頸就是基金規(guī)模有天花板,,量化投資的收益率會(huì)隨著管理規(guī)模的上升而下降,。
王曉華稱(chēng),量化投資的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是數(shù)量模型,,因此在外界來(lái)看,每個(gè)量化投資策略都是個(gè)黑盒子,,其他外部人無(wú)法知道其中的秘密,。中國(guó)資本市場(chǎng)還 在蓬勃發(fā)展,量化投資在中國(guó)的占比不高,,未來(lái)量化投資應(yīng)該還有很大的發(fā)展空間,。投資領(lǐng)域,,人們不應(yīng)該過(guò)分恐懼機(jī)器對(duì)人的替代性,人的前瞻性研究和預(yù)判與機(jī) 器獨(dú)立的決策能力結(jié)合,,可能是最為理想的決策模式,。
林春稱(chēng),投資中做股票,,擇時(shí)選行業(yè)選股票,。選股比較困難,個(gè)股自身的一些特性需要調(diào)研,,人可能更有優(yōu)勢(shì),。如果讓機(jī)器做事,它沒(méi)有數(shù)據(jù)就沒(méi)有分析 能力,。在擇時(shí)方面,,人工智能也不一定比人更有優(yōu)勢(shì),宏觀的很多東西,,是由政策決定的,。比如,美聯(lián)儲(chǔ)加息不加息,,每個(gè)人都有預(yù)測(cè),,機(jī)器算出來(lái)也不一定準(zhǔn)。