《電子技術(shù)應(yīng)用》
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人工智能玩股票 勝算有多大

2016-03-11

       最近兩日,,在國際圍棋史上發(fā)生了一件機(jī)器人“逆襲”人類的真實(shí)事件,。賽前來自韓國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,國際市場人工智能(AI)概念走俏一時(shí),,中國市場上的相關(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,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,,“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,,下圍棋就是執(zhí)黑執(zhí)白,,把對(duì)方圍起來,,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,?

  “就目前來看,,人工智能在投資上的應(yīng)用為量化投資。具體類型又分為量化交易(或稱算法交易)和量化選股,?!?月10日,在接受記者采訪時(shí),,重陽投資基金經(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,,其中最被人樂道的就是西蒙斯(JamesSimons)的大獎(jiǎng)?wù)禄?。?jù)公開數(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),,中國市場上的量化投資也開始“小荷才露尖尖角”,。2004年,中國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,,兩年后牛市泡沫的破裂,,讓市場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,,中國市場上的“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取得了不錯(cuò)業(yè)績,。于是乎,很快一股“量化基金熱潮”悄然掀起,,中?;稹㈤L盛基金,、光 大保德和富國基金,、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,,幾無體現(xiàn)。

  2010年4月中國第一個(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,。

  如今的中國市場上,券商,、私募,、公募產(chǎn)品均涉獵量化投資。從業(yè)績最為公開,、透明的公募量化產(chǎn)品來看,,量化產(chǎn)品的業(yè)績普遍跑贏指數(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平均凈值增長率為-14.2%。其中6只基金表現(xiàn)突出,逆勢取得正收益,;表現(xiàn)最 差的幾只基金跌幅超過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,對(duì)投資而言,,機(jī)器決策最大的優(yōu)勢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詬病,。當(dāng)時(shí)市場人士認(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)批量買賣指令,。

  一般行業(yè)所稱程序化交易,是指期貨端的趨勢交易和震蕩交易,,俗稱程序化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,、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,,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灰住R?yàn)楣善倍瞬皇峭陚涞碾p邊市場,,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交易也幾乎不存在,。

  與此同時(shí),,量化對(duì)沖策略在過去一年中大行其道。當(dāng)股災(zāi)發(fā)生時(shí),,股票市場發(fā)生斷崖式下跌,,基金產(chǎn)品業(yè)績大打折扣,但量化對(duì)沖產(chǎn)品卻依靠有效的對(duì)沖工具避過了暴跌行情,,一些產(chǎn)品甚至還取得了不錯(cuò)的收益,。

  未來: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)?!蓖鯐匀A稱,,市場環(huán)境 是不斷變化的,長期看,,要戰(zhàn)勝市場必須具有前瞻性,,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)績也遠(yuǎn)不如大獎(jiǎng)?wù)禄??!蓖鯐匀A稱,,這就說明,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,量化投資的核心競爭力就是數(shù)量模型,,因此在外界來看,,每個(gè)量化投資策略都是個(gè)黑盒子,其他外部人無法知道其中的秘密,。中國資本市場還 在蓬勃發(fā)展,,量化投資在中國的占比不高,未來量化投資應(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,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。如果讓機(jī)器做事,,它沒有數(shù)據(jù)就沒有分析 能力,。在擇時(shí)方面,人工智能也不一定比人更有優(yōu)勢,,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,機(jī)器算出來也不一定準(zhǔn),。

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