公募私募探索評估人工智能 數據整理是關鍵

　　基金經理普遍認為AI的核心在於機器的主動學習，目前其在投資領域的應用主要為輔助基金經理作出投資決策，在數據處理等方面尚需完善。

　　在Alpha Go稱霸圍棋界之後，AI（人工智能）的一把熱火也燒進了投資領域。記者了解到，目前部分公私募已經在積極探索評估，通過人工智能輔助主動投資、挖掘量化模型中的價值因子。據介紹，目前其在投資領域的應用更多是輔助基金經理的投資決策，在數據處理等多方面尚需完善。

　　基金公司用AI做什麼

　　在投資領域，基金經理普遍認為AI的核心在於機器的主動學習，目前已經有部分公司進行佈局。

　　嘉實基金人工智能投研中心張自力介紹，2016年，嘉實基金在原有量化投資部的基礎上，成立人工智能投資中心，建立嘉實智慧投資系統。據了解，嘉實智慧投資體系包括智慧股票推薦、智慧資産配置、智慧beta策略等幾個方面。

　　萬家基金量化投資部總監卞勇介紹，團隊在深度學習模型基礎上，應用自主開發的“機器學習”演算法，讓“人工智能”代替“人腦”對每個因子的表現進行主動的學習評估，進而階段性的進行因子的選擇、分組和組合工作。

　　浙商基金首席數據官湯詩語介紹，一方面人工智能可輔助主動投資，篩選信息、建立並強化搜索引擎、自動跟蹤信息、數據可視化等。另一方面，以 AI 構成量化投資中的因子，幫助從各種非結構化數據中刻畫市場不同投資者的情緒。

　　據了解，私募基金也已經在積極探索，不少公司的人工智能模型已經進入實盤測試階段。

　　艾方資産研究總監陳曉表示，艾方資産目前在人工智能方面的探索主要有兩個方向，一是機器學習的方法。二是偏深度學習的交易。目前均已在自有資金實盤測試過程中。

　　證大投資量化投資部總經理趙健也表示，通過機器學習挖掘出了一些因子，已經處於自有資金實盤測試中，最近一個季度表現不錯。待模型在自有資金實盤運行兩個季度之後，將會進入策略庫中正式應用於産品中。

　　多因子模型的升級版？

　　那麼，人工智能是否為投資領域獲取絕對收益的一劑“靈丹妙藥”？

　　卞勇認為，通過引入“機器學習”演算法，以AI代替基金經理的主觀判斷，擺脫了傳統多因子模型對於風格轉換的市場難以應對的困擾，也避免了因子衰減帶來的不利影響。

　　張自力也對此表示，AI在投資中極大地提高了數據處理速度，節省基金經理時間，最大限度的避免了情緒對投資的影響。

　　陳曉表示，可將人工智能理解為原有多因子模型框架上的升級，是對傳統方法是很好的補充。傳統模型都是基於人的理論體系做出的判斷。人工智能不需要人提取這些信號，只要給出原始數據，人工智能自己能夠找出比較好的因子，這種非標準化的數據涵蓋的信息更廣。

　　趙健稱，不同的市場適用不同的因子，人工智能系統可以輔助基金經理提高一些工作效率，信息的兼聽更為完善，很多由人完成的工作變成機器完成，且不夾雜任何主觀能動，同時錯誤率會非常低。“但機器選出來的東西肯定不是高收益零風險，這在投資的常規邏輯中是行不通的。”

　　數據量有待完善

　　作為一種新的投資工具，AI尚在探索階段，有著各種優勢的同時，也無法避免一些局限性。

　　陳曉認為，人工智能用的數據特別多，需要注意有些數據有沒有偽相關，警惕過度擬合。卞勇認為，AI首先需要完善的數據，海量的有效數據是AI能夠發揮作用的基礎。現有條件下，資産管理行業應用的數據在深度和廣度上都還非常有限。湯詩語同樣對信息量提出要求。“人工智能需要進一步提升信息的採集量，令數據庫提升數個量級。同時，進一步完善自然語言處理技術。此外，還需要進一步理解 AI 生成的結果，並部署專業人員對可能的因果關係進行判斷。”湯詩語稱。

　　張自力則表示，人工智能在金融領域的應用更需要關注的是應用場景，將適當的方法與合適的場景結合，而不是盲目推動人工智能技術的開展。同時，金融領域是一個與風險共生的領域，風險控制是核心問題，而人工智能技術更多的依賴自學習，穩定性不足，並且解釋能力較差，在面對監管合規要求方面還需要處理好這方面的問題。（記者 趙婷）