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基金投資正在進(jìn)入人工智能時代
導(dǎo)語：近期中國投資界關(guān)于人工智能在投資領(lǐng)域應(yīng)用的焦點，非“廣發(fā)百發(fā)策略價值基金”莫屬，智能投資在國內(nèi)公募基金投資領(lǐng)域首次多元化應(yīng)用。
近年來，人工智能(AI)在投資領(lǐng)域的應(yīng)用，正在深刻改變著投資江湖。高盛尋找員工建立自動化投顧平臺為100萬美元以下資產(chǎn)的大眾富裕客戶提供服務(wù);全球最大資管公司貝萊德集團(tuán)用機(jī)器人取代基金經(jīng)理，對其主動投資基金業(yè)務(wù)進(jìn)行重組，計劃裁員包括7名投資經(jīng)理在內(nèi)的100名主動型基金部門員工。野村在報告中指出，截至2015年年底，全球機(jī)器人投顧旗下管理資產(chǎn)已經(jīng)達(dá)到500億美元，并預(yù)計將于2020年達(dá)到2.2萬億美元，占到全球資管行業(yè)的2.2%。
基金投資開啟人工智能時代
在中國資本市場，以人工智能為基礎(chǔ)的投資技術(shù)以其獨特的優(yōu)勢，正式走向前臺。從廣發(fā)基金網(wǎng)站上發(fā)布的“廣發(fā)百發(fā)策略價值基金”的有關(guān)信息來看，百度與廣發(fā)基金合作，正在嘗試用智能投資技術(shù)，多元化整體提升投資效能、發(fā)掘市場價值。百度在人工智能領(lǐng)域一直走在國內(nèi)的前沿，當(dāng)人工智能遇上金融，我們看到了中國也正在進(jìn)入人工智能的投資時代。
百發(fā)價值這只基金嘗試將人工智能技術(shù)在量化投資領(lǐng)域多元化深度應(yīng)用，實現(xiàn)“智慧投資”。不同于過去的風(fēng)格或策略相對單一的量化基金，這是一款多策略和多數(shù)據(jù)種類交叉應(yīng)用的主動型混合基金。瞄準(zhǔn)的是大盤藍(lán)籌股，投資基準(zhǔn)對標(biāo)滬深300指數(shù)，但不是簡單追蹤滬深300指數(shù)。從對標(biāo)指數(shù)選擇來看，適應(yīng)了價值投資的趨勢，回避了高波動、高風(fēng)險和后市承壓較大的小盤股。當(dāng)以人工智能技術(shù)的應(yīng)用來強(qiáng)化在選股、擇時和資產(chǎn)配置方面的優(yōu)勢時，可以更加敏捷應(yīng)對風(fēng)云突變的市場形勢，也能回避投資風(fēng)格漂移等問題，在效率和策略上強(qiáng)化傳統(tǒng)傳統(tǒng)量化投資的優(yōu)勢。
百度理財網(wǎng)介紹，百發(fā)價值基于多元化智能投資的前沿技術(shù)，在極大拓展大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，，全領(lǐng)域萃取多樣量化因子，并進(jìn)行投資動態(tài)監(jiān)測、風(fēng)險監(jiān)控跟蹤，通過機(jī)器學(xué)習(xí)平臺反復(fù)測試模型，建立量化交易策略的動態(tài)調(diào)整機(jī)制，最終實現(xiàn)智能選股、精準(zhǔn)調(diào)倉、準(zhǔn)確擇時的完整投資鏈條。
為什么投資需要人工智能?
投資的核心是什么?無非兩點，決策好，執(zhí)行好。人工智能的優(yōu)勢在于決策更好，執(zhí)行更好。
首先，人工智能極大地拓展了投資決策邊界、更加智慧地捕捉投資價值。從大的投資邏輯來看，投資決策包括兩點，一是宏觀資產(chǎn)配置，二是微觀組合構(gòu)建。從資產(chǎn)配置來看，百發(fā)價值是混合型基金，股票好的時候可以多配股票，債券好的時候可以多配債券，股債雙殺時可以將資產(chǎn)集中于現(xiàn)金和貨幣資產(chǎn)保障安全收益。人工判斷股票、債券和現(xiàn)金貨幣資產(chǎn)的配置比例，存在很大的隨意性。人工智能依靠機(jī)器學(xué)習(xí)對海量數(shù)據(jù)處理和投資模型自適應(yīng)的優(yōu)勢，實現(xiàn)科學(xué)決策，提高資產(chǎn)配置的效率，實現(xiàn)資金的使用效率和投資效率的全面提高。從微觀組合構(gòu)建，或選股的角度看，人工智能不僅能夠有效運(yùn)用遠(yuǎn)超任何個人處理能力的大數(shù)據(jù)和投資決策信息，還能夠通過高頻反復(fù)迭代訓(xùn)練，為傳統(tǒng)量化選股模型帶來突破性創(chuàng)新，在投資邏輯與運(yùn)算能力得到保證的前提下預(yù)期能夠提升整體業(yè)績。
其次是紀(jì)律。機(jī)器輔助人執(zhí)行投資，能夠確保投資紀(jì)律的執(zhí)行效率。機(jī)器執(zhí)行，在時間上的效率優(yōu)勢是人工難以比擬的。另外，除了時間效率，智能投資的邏輯也會對以人為主體的投資過程中的隨意性進(jìn)行有效地制約。投資的很多紀(jì)律，是反人性的。人性的任性，往往造成情緒化決策，即便是優(yōu)秀的基金經(jīng)理也難以幸免。本人曾寫過“炒股的十三條紀(jì)律”，很多人雖然收藏了，但仍然很難做到。有一位優(yōu)秀的基金經(jīng)理，當(dāng)時的同事對他的評價是：“冷靜得像一塊石頭”。這是對基金經(jīng)理遵守選股原則和交易紀(jì)律的最高評價了，但如此優(yōu)秀的基金經(jīng)理畢竟是少數(shù)，人工智能，便是一個“冷靜的機(jī)器人”。
智能投資：投資哲學(xué)的優(yōu)秀執(zhí)行體系
對基金公司的理解是：受人之托，替人理財，忠人之事。購買好的基金產(chǎn)品，核心評價當(dāng)然是該基金公司的投資能力。一個優(yōu)秀的基金公司，比人有好的投資哲學(xué)體系的指導(dǎo)，并在該公司長期的投資和研究實踐中不斷優(yōu)化自己的投資哲學(xué)。如果一個公司的投資哲學(xué)只是停留在務(wù)虛的討論上，而不是通過實踐進(jìn)行不斷的深刻檢討和改良，則很難形成真正有競爭力的投資能力。
百度用AI賦能金融，無疑給了投資哲學(xué)一個“智慧實踐”的平臺，讓好的投資哲學(xué)能夠在實踐中不斷進(jìn)化，讓好的投資哲學(xué)形成更加優(yōu)秀的投資決策模型，形成真正的投資能力。比如：專精高效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持。隨著數(shù)據(jù)資源整合開發(fā)的深入，未來選股模型將面對更大規(guī)模、結(jié)構(gòu)多元、信息豐厚的復(fù)雜性數(shù)據(jù)，這就需要更加適用于金融市場的算法開發(fā)、優(yōu)化以及應(yīng)用;百度AI具有深度挖掘的情緒數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、熱點數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)、分析師研報數(shù)據(jù)等等，提升數(shù)據(jù)信息含量與質(zhì)量、拓展投資決策依據(jù)的外延;此外，百度全面的生態(tài)體系，可以提供“特色數(shù)據(jù)資源”，以地理位置時空數(shù)據(jù)為例，行業(yè)基本面數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或基于大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等不同維度的特色資源，均能為選股和資產(chǎn)配置模型帶來增量信息，在投資邏輯與運(yùn)算能力得到保證的前提下預(yù)期能夠提升整體業(yè)績�！�
有很多曾經(jīng)優(yōu)秀的基金公司，由于基金經(jīng)理和研究部門負(fù)責(zé)人的變更，導(dǎo)致該公司投資風(fēng)格出現(xiàn)較大變化，投資業(yè)績也受到影響。如果一個基金公司能夠通過人工智能技術(shù)應(yīng)用來做好公司投資哲學(xué)的模型化，并在長期實踐中實現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)，推動模型的進(jìn)化，在模型進(jìn)化中，實現(xiàn)公司投資哲學(xué)的升華，則能在充分競爭的基金管理行業(yè)中，不斷強(qiáng)化核心競爭力。
百發(fā)價值這款產(chǎn)品的上線，為傳統(tǒng)證券與基金行業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新上提供了新的思路。人工智能等技術(shù)的輸出，讓傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有了快速打造智能金融的階梯。百度AI技術(shù)的開放，為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造了迅速跟進(jìn)的機(jī)會，將極大的改變行業(yè)現(xiàn)狀。在AI賦能的未來，或許將沒有傳統(tǒng)金融與新興金融的區(qū)分，將共同開創(chuàng)智慧金融!
價值投資正在回歸，讓人工智能引領(lǐng)價值
當(dāng)前價值投資逐漸回歸，養(yǎng)老金等長線資金入市有利于支撐價值風(fēng)格延續(xù)。當(dāng)前的投資，應(yīng)重點布局估值水平低、具備持續(xù)業(yè)績增長能力的價值股，實現(xiàn)基金資產(chǎn)的穩(wěn)健增值。期待廣發(fā)百發(fā)價值，基于這一投資邏輯，用人工智能實現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)，實現(xiàn)投資哲學(xué)的不斷進(jìn)化，給投資者帶來優(yōu)秀的回報，也給人工智能賦能金融樹立標(biāo)桿。這必將是一個劃時代的標(biāo)桿——中國的基金投資正在迎來人工智能革命。
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