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人工智能玩股票 胜算有多大  

2016-03-12 22:09:09|  分类: 科技 |  标签: |举报 |字号 订阅

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20160311 02:31 第一财经日报

  最近两日,在国际围棋史上发生了一件机器人逆袭人类的真实事件。赛前来自韩国的世界冠军李世石信誓旦旦,抛出了输一局就算失败的豪言,但最终却向谷歌围棋机器人阿尔法狗AlphaGo)投子认输。

  AlphaGo完胜世界冠军震惊全球,国际市场人工智能(AI)概念走俏一时,中国市场上的相关股票也概莫例外。310日,人工智能股表现活跃。科大智能、远大智能等多只强势股涨停。

  还有投资界人士认为,在围棋上机器人胜了并不算什么,如果在投资上尤其是炒股技术上战胜人类,那才是真正的本事。在信息更不透明、更为复杂的资本市场,“AlphaGo模式能否大行其道仍是未知数。

  上海一家合资基金量化部副总监林春(化名)对《第一财经日报》称,下围棋就是执黑执白,把对方围起来,获得胜利,规则确定,但投资不一样。投资中策略是多样的且存在不确定性,让一个人工智能产品搞定全部的模型数据,显然可能性不大。

  历史:量化投资逐渐兴起

  当人工智能与资本投资,尤其是股票投资相结合,会有一番怎样的颠覆性盛况?

  就目前来看,人工智能在投资上的应用为量化投资。具体类型又分为量化交易(或称算法交易)和量化选股。”310日,在接受《第一财经日报》采访时,重阳投资基金经理王晓华如此表示。

  因为机器决策的逻辑一致性和独立性,投资领域中机器战胜人的例子不少,其中最被人乐道的就是西蒙斯(JamesSimons)的大奖章基金。据公开数据,从1989年到2009年,大奖章基金的复合年化收益率高达35%,远超同期巴菲特和索罗斯的收益率。

  当量化投资在海外大行其道时,中国市场上的量化投资也开始小荷才露尖尖角2004年,中国第一只采用量化策略的基金——光大保德信量化核心基金诞生,随后的2005年,嘉实基金推出了另一只名为基本面50的量化基金。不过可惜的是,当时行业整体发展缓慢、量化基金本身业绩也未体现出惊人之处,量化投资理念一度遭遇水土不服。

  不过,两年后牛市泡沫的破裂,让市场感受到了量化投资的魅力。当2007A股创出6124的高点后,伴随着股指高台跳水,中国市场上的香饽饽公募基金产品亏损严重。这个时候,部分采用量化策略的基金却逆势取得了不错业绩。于是乎,很快一股量化基金热潮悄然掀起,中海基金、长盛基金、光大保德和富国基金、华泰柏瑞基金等先后推出了量化产品。

  但这个时候,市场对于量化基金的认识还停留在电脑结合人脑的理念中,依靠电脑的客观和分析能力,战胜人性的弱点。而对于依靠量化产品进行对冲的诉求,几无体现。

  20104月中国第一个股指期货品种——沪深300股指期货的推出,为量化投资提供了一个天然的对冲标的。通过这一对冲工具,量化投资从业者可以进一步减小风险,获得更加稳健的投资收益。随着此后私募基金阳光化及私募基金管理人牌照的发放,量化投资的方法也更多地被私募基金使用,让量化对冲基金被人们所熟知。

  如今的中国市场上,券商、私募、公募产品均涉猎量化投资。从业绩最为公开、透明的公募量化产品来看,量化产品的业绩普遍跑赢指数收益。

  据Wind资讯统计,截至39日,66只公募量化基金今年以来平均净值增长率为-14.2%。其中6只基金表现突出,逆势取得正收益;表现最差的几只基金跌幅超过20%,其中东吴阿尔法以29.96%的跌幅居前。同期A股上证综指、深证成指、创业板指数跌幅分别为19.12%24.81%27.38%

  王晓华称,对投资而言,机器决策最大的优势就是投资决策的逻辑一致性高、独立性强,机器不会有人的恐惧和贪婪等情绪影响决策。此外,计算机的信息处理能力强、响应速度快,能够有效抓住市场上较好的交易机会。

  现状:应用的多元化

  在实际应用中,人工智能的应用方式又是多种多样的。比如,在2015年股市大幅震荡中,高频交易一度被市场诟病。当时市场人士认为,一遇行情大幅波动便自动触发交易指令时,计算机后台就会随时下达批量买卖指令。

  一般行业所称程序化交易,是指期货端的趋势交易和震荡交易,俗称程序化CTA。但更为全面的程序化交易,包含狭义的程序化交易——程序化CTA,也包含期货端的高频交易、期货端的跨品种跨期限全自动套利交易,当然也包含股票端的交易。

  北京量邦信息科技董事长、北京大学对冲基金实验室联合主任冯永昌表示,从广义上来讲,所有用预设的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此,广义的程序化交易包括高频交易,算法交易,自动执行的套利交易、套保交易和对冲交易,限价单价值投资交易,限价单止损交易,交易所或经纪公司的自动强平交易等。

  冯永昌称,对于股票端,真正包含的就是一揽子股票的自动交易、ETF折溢价套利自动交易,以及股票和股指期货交易的自动套保或者套利交易。因为股票端不是完备的双边市场,又实行T+1,所以股票端的高频交易基本不存在,股票端的程序化趋势交易也几乎不存在。

  与此同时,量化对冲策略在过去一年中大行其道。当股灾发生时,股票市场发生断崖式下跌,基金产品业绩大打折扣,但量化对冲产品却依靠有效的对冲工具避过了暴跌行情,一些产品甚至还取得了不错的收益。

  未来:仍要结合人的研判能力

  但机器决策也是有局限性的,最大的缺陷就是没有前瞻性,因为它是基于历史的数据和历史检验的结论,其逻辑是历史会重复。王晓华称,市场环境是不断变化的,长期看,要战胜市场必须具有前瞻性,这也是投资的艺术性所在。顶尖的基金管理人如巴菲特和索罗斯都是具有超强的前瞻性的。

  大奖章基金的规模一直都远远低于巴菲特和索罗斯管理的规模。而且,西蒙斯旗下的其他量化基金的业绩也远不如大奖章基金。王晓华称,这就说明,量化投资的瓶颈就是基金规模有天花板,量化投资的收益率会随着管理规模的上升而下降。

  王晓华称,量化投资的核心竞争力就是数量模型,因此在外界来看,每个量化投资策略都是个黑盒子,其他外部人无法知道其中的秘密。中国资本市场还在蓬勃发展,量化投资在中国的占比不高,未来量化投资应该还有很大的发展空间。投资领域,人们不应该过分恐惧机器对人的替代性,人的前瞻性研究和预判与机器独立的决策能力结合,可能是最为理想的决策模式。

  林春称,投资中做股票,择时选行业选股票。选股比较困难,个股自身的一些特性需要调研,人可能更有优势。如果让机器做事,它没有数据就没有分析能力。在择时方面,人工智能也不一定比人更有优势,宏观的很多东西,是由政策决定的。比如,美联储加息不加息,每个人都有预测,机器算出来也不一定准。

 

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