人工智能“亮剑”量化投资 风险管理能力受私募器重

知名围棋高手柯洁与机器人的对弈，将人工智能话题再度引入视野；而在金融领域，作为人工智能范畴的量化交易也一直为投资者追捧。

在近日举行的“2017年央证资产峰会”上，多位业内人士表示，基于对信息的快速筛选和超级算法，人工智能未来将在金融投资领域大有可为。以量化交易为例，机器对于海量数据和市场信息的提取、分析，以及发现其中存在的未知相关性，是人脑难以企及的。

人工智能补私募短板

量化投资通常指的是采用一定的数学模型并利用计算机技术去践行投资理念的投资方法；一般借助统计学和数学的方法，从海量数据中寻找能够经常创造超额收益的成熟策略，并严格地执行这些策略来指导投资，获得稳定并可持续的收益。与传统投资比，量化投资具有纪律性、系统性、效率性和不断进化性。

截至目前，量化投资是金融投资领域最趋近于人工智能的一种投资方式。当前已有对冲基金利用人工智能来进行全球股票交易，无需任何人工干预。公开数据显示，今年量化对冲基金已达美股近三分之一交易量，首次超过其他类型的机构投资者，成为“新华尔街之王”。在国内市场，量化基金一向是高大上的代表，因模型和算法复杂，操盘者以“海归”居多。

根据中基协的数据，截至4月底，私募基金的认缴规模已突破12万亿元。有业内人士表示，私募已开始显现行业“独角兽”的发展态势，将快速进入“优胜劣汰、强者恒强”的格局。寻求长期稳定盈利的方法，是私募生存下来的底线。

深圳恒泰融安投资公司沙文帆在峰会上指出，私募团队本身不是很大，股票越来越多，人的精力有限，单纯靠一个团队难以覆盖全世界进行投资决策，而这块短板可由人工智能来补充。沙文帆认为，人工智能未来或将重点运用于风险管理能力上，去管理短期的波动率和市场交易行为。

量化投资并非全能

然而，量化投资也不是全能的。清华大学教授夏树涛表示，由于股市的周期太短、数据不足，而人工智能的深度学习算法的基础就是要求数据量要足够大，所以人工智能算法对中长期的趋势判断是比较弱的。在数据方面也有所限制，市场数据的完整性和准确性仍需要得到市场的验证。

牛熊交易室统计显示，截至5月12日，相比2016年10月，大盘涨幅为1.89%。而61只主动管理型量化基金仅有9只跑赢市场，正收益的也仅仅14只，平均收益仅-4.61%。

业内人士表示，今年年初以来，市场风格开始转向基本面扎实和业绩稳定的白马股，而市场上这些量化基金因注重成长因子和小市值因子，过高地配置了中小板甚至创业板的股票，导致收益表现不佳。

暖流资产合伙人高峰在峰会上提出，无论是资产配置还是研究人工智能辅助量化交易，最好先研究宏观。量化交易最怕的就是黑天鹅事件，如果出现系统性风险，比如是在泰坦尼克号上,还需要考虑坐头等舱吗？量化投资也是一种主动性投资策略，建立在市场并不完全有效的假设上。