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智能投顾真的智能吗?

发布时间: 2017-10-19 16:12:23   作者:-   来源: 互联网   浏览次数:
摘要: 通俗来讲智能投顾就是人工智能+投资顾问的结合。经过算法和板型定制风险资产组合,通过大数据辨别用户风险偏好。

通俗来讲智能投顾就是人工智能+投资顾问的接合体。(当然金融领域类也有人工智能+金融产品接合的方向,譬如说量化投资Hedge Quant,下边也会有绍介)  

 

 与传统投资顾问同样智能投顾依旧承受者用户和金融产品之前的桥梁效用,那末人工智能又是怎么样施展这个桥梁效用的呢? 

  经过算法和板型定制风险资产组合   

 

计算机的普及解决了几十年初金融计数计算速率的问题。几十年初不少大学还都没有计算机,一个简单的线性归回(linear regression)都需求几个研讨生算几个钟头,通经手办理工计算一个几十年序列收入均值的协方差矩阵,想想就要解体了,等算完了,估计投资机缘也就这样过去了。将计算机引入金融研讨,莫大的增长了金融的运行速率,大规模金融计数计算终于变成了事实。这几年也能看见不少机器学习如SVM、神经器官网络、甚至于深度学习deep learning做股票预先推测的论文。所以金融投资拥抱计算机和智能算法过担任或不担任一直存在,人工智能与金融未来只会接合的更紧着急。 

 

  具体在资产配备布置这块应用,可以经过资产配备布置板型由计算机得出最优投资组合,也可以经过多因数风控板型更好更正确的把握前瞻性风险,还可以经过信号监控、量化手眼制定择时策略。计算机的参加让资产配备布置做得更精准,也让投资决策变得更加理性。 

 

  经过大数值辨别用户风险偏好  

 

 随着这几年互联网应用的增多和数值积累,我们可以看见大致相似亚马逊向我们引荐个性化的商品、netflix引荐个性化的影视节目、还有今天头条这么引荐个性化的新闻。一样在智能管理财务领域也是依据用户这块大数值辨别用户的个性化的风险偏好,依据不一样的风险偏好供给个性化的管理财务方案。  这么一个益处在于解决面前说的传统一管理理财务顾问经过沟通辨别风险偏好的带来的高成本问题,羊的毛出在羊身上,这种成本最后也会反映在用户的投资收入里边,减低这块的成本就是帮用户提高收入。

 

 更利害的地方在于这种风险偏好的辨别可以实时动态计算,普通风险偏好会表达为惊慌害怕和贪得无厌两个方面,并且并不是固定未变的,大多人的风险偏好会随着市场涨跌、收益水准等因素的变动而撩动。譬如15年上半年牛市的时刻众多人都进入股票市场,这就是贪得无厌造成的风险偏好的提高,但到达15年下半年熊市的时刻,大家的风险偏好因惊慌害怕又着手减退。若是管理财务顾问来做这件事物,获得论断有可能会有一定的落后性,额外带来另外的沟通成本也会增加不少。

 

   总之由于客户收益、岁数、性别、心理特点标志的差别会萌生不一样的风险偏好惠风险偏好变动轨迹,依据这么的特别的性质智能管理财务就要做到千人千时千面。 

 

  因为这个辨别智能投顾就有以下四个标准,离去这些个标准说自个儿是智能投顾都是耍流氓:

 

  1、经过大数值取得用户个性化的风险偏好及其变动规律

 

  2、依据用户个性化的风险偏好结划得来法板型定制个性化的资产配备布置方案

 

  3、利用互联网对用户个性化的资产配备布置方案施行实时跟踪调试

 

  4、不图不照顾风险的高收入,在用户可以承担的风险范围内成功实现收入最大化  

 

 当然大家也要理性的意识到,在智能管理财务领域计算机还没有办法绝对代替人,在一点关键时候仍然需求人有赖专业经验来做决策,假如100百分之百倚赖计算机也会造成一点特别风险的显露出来,所以在相当长的时期内智能管理财务也都会维持人工智能+专业经验的状况。   

 

我十分坚决相信智能投顾在中国有媲美国更广大宽阔的进展前面的景物,看看电商,淘宝、京东加起来市场份额比amazon还大,为何?由于中国线下零售太弱了,没有沃尔玛等那样子的垄断机构变成竞争者。你再看看如今国内线下投顾市场是个啥子水准,比中国零售当年还弱。假如你对中国智能投顾的未来有信心,热烈欢迎大家参加一块儿为行业的未来奋斗!   

中美智能投顾的差别 

 

  说到智能投顾,只得说美国的Wealthfront、Betterment、Future Advisor等    这些个企业以前也是我们的临摹对象,也是如今众多国内智能投顾企业号称的临摹对象。但通过我们一年的创业实践,经过长时期数量多用户数值的积累剖析,我们觉得假如绝对临摹Wealthfront这么的美国企业,在中国定然没有前景。

 

   国内还没有文章周密解读过Wealthfront,我先绍介一下子吧。 

 

  Wealthfront的首席投资官是大名鼎鼎的Burton Malkiel,Princeton的大学教授,《A Random Walk Down Wall Street》(书汉字名是《闲步华尔街》,吐槽这个移译)的笔者,这本书基本代表了不主动投资(Passive Investing)的投资哲学,即不可以长时期打败市场,所以只应当集中精神力在三件事物上:

 

1、多样化散布投资;

 

2、减低付出花销;

 

3、减低税负(非401K局部投资在美国要交投资个人收税)    这个思维规律在于,既是长时期打败不成市场,那就索性直接投资市场拉到(投资指数ETF),并且要投资不一样的有关性弱的ETF,当然半中腰也需求辨别用户风险,依据风险定制资产配备布置方案,况且低频做rebalance。

 

  当然,假如大家都是这样做,那大家的收入惠风险也就相差无几,Wealthfront还有啥子独有特别优势和市场价值?既是收入同样那就比花销呗,依托互联网的低人工花销,Wealthfront成功的把花销降到达0.25百分之百,线下数量多付出1.50百分之百佣钱的用户看了会怎么想,这意味着一年收入刹那就可以提高1.25百分之百的收入啊,要晓得美国信贷利率近乎零啊,立刻数量多的用户就被互联网抢过来了。

 

  Wealthfront依照Burton Malkiel的投资哲学去执行,效果还不赖,2011年根进展迄今,最新的AUM(Assets Under Management)是$3.52 billion,今年前一年同期是$2 billion,进展速度仍然挺快的。不过我说这个投资哲学只适合使用于美国,为何呢?看图:        以S&P500指数为例,在Wealthfront进展的以往5年可以用收入高(年化收入9.3百分之百,在美国同期积蓄和金钱基金收入几乎为0百分之百)撩动小来形容,投资这种指数让客户赚得脸都笑歪了,能不了功吗?  

 

 但假如在中国投资指数并长时期不主动投资,最后结果会是这么:   

 

 与S&P500指数相形,沪深300以往5年就是这样,年化收入只有0.06百分之百(余额宝无上的时刻都有6百分之百啊),并且一不谨慎买在了今年前一年6月的无上点,资产直接浸泡抽缩近50百分之百,让中国用户像Wealthfront这么连续不断投资指数,企业玻璃就等着挨砖吧。 

 

  所以像美国智能投顾这么按不主动投资法,在中国做指数投资,用户肯定拿不住。 

 

  所以我们如今接合一年多的实际经验,也引入了知道得清楚中国基金业的闻名研讨资深专家,专心搞了大半年,终于找到达我们觉得适应于中国市场的智能投顾之道。至于是啥子,这个已经离题就不说了,往后会让大家晓得!  

 

 

 

 近来看见一点文章把一切计算机参加的金融活动都归入到智能投顾的这个范畴,这么了解是有偏差的,下边说两个容易淆惑的概念  

 

 1、量化投资(Hedge Quant)    量化投资大多买卖商品是由计算机完成,也运用各种板型算法,但主要只针对股票和商品的现货、约期交付的货物、衍生品市场,并不牵涉到大类资产的配备布置,量化投资并不等于同于智能投顾。   

 

 

 

量化投资也有两大的分支:技术剖析和无风险套利  

 

 技术剖析也就是国内各种“大师”常常说的MACD、KDJ、二八轮动等,独特的地方是能止损,但胜率低,收入要看天吃饭;    后者使用的金融工程里边的无套利定价原理,利用计算机坚强雄厚的计算有经验寻觅市场上的无风险套利(Arbitrage)机缘,全部Arbitrage的基础,就是在高度管用 (Efficient) 的市场中发觉细微的失衡。这方面最闻名的投资机构当属Jim Simons的Renaissance Technologies,他的独门珍贵罕见的书籍据闻来自麻省理工等投身password破译和语音辨别的数理圣手。国内做的比较不赖的有申毅(此人今年前一年对国度救市办法的质疑上过众多电视台的头条怎么样名声申毅在第1财经针对到现在为止股市的舆论和提议? - 金融,有没有印象?),原高盛ETF部门的负责人,但在国内主要做私募,基金开放期十分短,门槛高非土豪投不成。

 

   总之量化投资只能总算买卖商品策略范畴,投资种类集中也会造成风险不够散布,就总算Jim Simons也有表达不好不坏的时刻成就惨淡 量化大拇哥“人文主义”关闭10亿美圆基金。    如今有众多量化投资金融产品为了营销也打着智能投顾的名义,大家要注认识别。而智能投顾是把量化投资的对冲基金作为一个资产大类参加到整个儿资产配备布置当中。  

 

 2、P2P债权的风控辨别(Credit Risk Analysis)    传统银行在贷款的时刻会对贷款主体施行风险辨别和扼制,防止把钱带给信用较差的带块主体造成坏账。当然传统银行更多的是靠上下团结流程来扼制,P2P在这块的创新主要是使用了计算机算法,输入贷款主体的特点标志(如收益、生业、历史还款记录等),经过思维规律归回还是机器学习的办法,算出贷款主体未来依照规定的期限还款的几率,提高了纯一靠人贷款办公的速率。

 

   可以见得这种计算对贷款主体的风险辨别固然也数量多使用了计算机和算法,不过他是为贷款机构服务的,并没有解决平常的投资者的长时期资产配备布置问题,只有智能但无投顾。所以你只要看见P2P平台说自个儿是智能投顾,那多半都是假的,谨慎被骗。

 

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