人工智能技術(shù)近年來發(fā)展迅速，特別是當“大數(shù)據(jù)”的結(jié)合以后，面對互聯(lián)網(wǎng)海量信息，計算機軟件能在極短時間內(nèi)完成處理和匹配，越發(fā)顯示出“智能”的效果。以前看似不可能的創(chuàng)造性工作現(xiàn)在也可以借助人工智能完成。

美聯(lián)社從去年起使用WordSmith軟件生產(chǎn)內(nèi)容，平均每月能寫1000篇稿件，主要是財經(jīng)新聞。美國某創(chuàng)業(yè)公司推出一款服裝設計師可使用的軟件，通分析近期流行的服裝式樣，并對其中的時尚元素進行提取、拼接，設計出一款新的服裝式樣。甚至在以復雜多變的金融領(lǐng)域，這樣的案例也不少，例如：第一個以人工智能驅(qū)動的基金 Rebellion 預測了 2008 年的股市崩盤，并在2009年9月，提前惠譽評級一個月給了希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A。Virtu Financial LLC 公司通過高頻程序化交易，在 1238 個交易日中，僅有一個交易日出現(xiàn)了虧損。對沖基金 Cerebellum 也使用了人工智能技術(shù)，結(jié)果從 2009 年以來，沒有一個月是虧損的。

在國內(nèi)，各家擁有大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已涉足互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)基金領(lǐng)域，比如百度和廣發(fā)基金合作的百發(fā)100，螞蟻金服和博時基金合作的淘金100等。就在剛剛，騰訊自選股宣布“自選股大數(shù)據(jù)策略組合”在騰訊財經(jīng)頻道與騰訊自選股APP發(fā)布。該組合融合騰訊自選股數(shù)千萬用戶的選股智慧，通過分析市場情緒把握市場機遇篩選潛在投資價值股票。同時，嘉實基金憑借16年選股經(jīng)驗，為該組合提供策略指導。截至10月23日，該組合今年以來漲幅達到118%，同期滬深300指數(shù)僅上漲1.06%，中證500指數(shù)上漲34.11%，中證800指數(shù)上漲9.29%，上證綜指上漲5.50%。據(jù)了解，基于該組合選股策略而設計的基金產(chǎn)品也正在準備中，并將在不久的將來由嘉實基金、騰訊自選股及微眾銀行聯(lián)合推出。如此優(yōu)異的成績，大數(shù)據(jù)和人工智能給傳統(tǒng)金融到底帶來了哪些變化？

非傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的價值

計算機參與投資管理，源于資產(chǎn)管理越來越需要對大量非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析?，F(xiàn)在，傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)作為交易信號的價值已經(jīng)被充分挖掘，且因為各家管理機構(gòu)的專業(yè)能力趨于一致而難以在中長期的投資管理中形成業(yè)績差別。

因此，非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集和應用就變得日益重要。在華爾街，通過港口集裝箱圖像的衛(wèi)星照片做市場判斷，或從從媒體報道中獲得經(jīng)濟發(fā)展的線索的分析方法由來已久。

在國內(nèi)，大數(shù)據(jù)手段和自然語言處理技術(shù)，使得分析社交網(wǎng)絡上對個股的關(guān)注度等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)成為可能。

這意味著非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)正逐漸取代傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)成為真正有效的交易信號。通過分析整體用戶行為與股票價格表現(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)性構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型，精選大概率具有超額收益的個股，將數(shù)千萬用戶的選股行為作為交易信號，以把握未來的市場熱點獲得超額收益。

人工智能分析的優(yōu)勢

這樣海量的數(shù)據(jù)分析，顯然是人力無法完成的，因而必須通過機器運算，分析師的工作將被取代。而隨之而來的，是交易策略生產(chǎn)過程將發(fā)生巨大變革。傳統(tǒng)的投資策略生產(chǎn)過程，主要依據(jù)傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)，通過確定的分析模型求解最優(yōu)的資產(chǎn)配置方案和交易方案。而機器分析的數(shù)據(jù)源大量來自于非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，并沒有所謂確定所的分析模型，因而更偏好對隨機事件進行反應。

通俗來說，大數(shù)據(jù)分析只關(guān)注相關(guān)性而不注重因果，當機器分析到兩件事情大概率上先后發(fā)生，則認為兩件事存在關(guān)聯(lián)，因而將先發(fā)生的事件作為后發(fā)生事件的先兆。具體到投資上，大數(shù)據(jù)分析并不關(guān)心兩件事先后發(fā)生的具體原因和傳導機制，而只將先發(fā)生事件視作后發(fā)生事件的交易信號。這使得投資決策的效率空前提高，并產(chǎn)生許多無法通過經(jīng)驗和理論推導出來的新認知，繼續(xù)成為新的投資策略持續(xù)生產(chǎn)的源泉。

難道有一天，基金經(jīng)理這樣的金飯碗也會被計算機所替代嗎？

大數(shù)據(jù)和人工智能相對于人力的優(yōu)勢顯而易見，但現(xiàn)實是，這也是人工智能的劣勢。由于只關(guān)注相關(guān)性而不注重因果，機器分析無法將“巧合”這一小概率事件從投資決策中排除掉。但隨著時間延長，再小概率的“巧合”也必然會發(fā)生，至少在可見的未來里，機器的智能對此無能為力。而一些毫無征兆的突發(fā)事件，由于機器從未分析過此類事件的影響，同樣無法做出反應。至于像“光大烏龍指”等因系統(tǒng)缺陷導致的問題，也證明了人工智能并不是在任何時候都可靠。

在自選股大數(shù)據(jù)組合的構(gòu)建中，嘉實基金也需要將股民的選股行為數(shù)據(jù)進行修正，結(jié)合價值、成長、流動性等傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)指標，剔除基本面和流動性較差的股票。這也是該組合表現(xiàn)突出的關(guān)鍵原因。

因此，我們可以說，人工智能入侵資產(chǎn)管理領(lǐng)域的趨勢正在發(fā)生并有逐漸加速的跡象，但在可見的未來里，人工智能完全取代基金經(jīng)理的并非不可能。不過，資產(chǎn)管理行業(yè)將因為人工智能技術(shù)水平的不斷提高而發(fā)生巨變，則需要這一行業(yè)中的每一個人都做好準備。