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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(guó)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(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,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,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(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?;稹㈤L(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,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)批量買賣指令。

  一般行業(yè)所稱程序化交易,是指期貨端的趨勢(shì)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(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,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)?!蓖鯐匀A稱,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,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,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,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)。

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