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BAT纷纷跑马圈地抢占投顾赛道 金融战场遇荒蛮竞争

文章来源:经济观察报 作者:【未知】 点击:次 时间:2018/1/8 15:46:05
李意安 两年前,曾在中海基金、广发证券身居要职的李延刚“奔私”之际,可以选择像他的同行们一样,成立一个阳光私募,做量化基金的老本行,发产品收管理费,但他却选择了一条不同寻常的道路。 2015年,李延刚注册了一家名为“羽时金融”的公司,专注研究智能投顾,并向银行、券商等金融机构开放策略服务。李延刚坦言,促使他做出这种选择的原因是看到了“人工智能让量化投资方法升级的可能”。 看到这种“可能性”的人不只是他。 就在同一年,在美国花旗经营另类投资多年的王福星离开了华尔街加入了宜信财富,担任资本市场业务董事总经理兼投米RA负责人兼CIO(首席信息官),他的一个重要任务是完成智能投顾布局的从无到有。 而智能投顾显然不仅仅是金融人的战场。 在加入诺亚财富派之前,毕业于南京大学计算机系的朱代辉只是一个数据科学家。而加入诺亚财富旗下子公司财富派之后,作为AI团队的负责人,他成为了开发“诺亚智能组合1号”的主要负责人之一。 事实上,在大资管的时代背景下,过去的两年里,银行、券商、基金、第三方财富管理公司,甚至包括BAT在内的互联网公司都先后开始深度布局智能投顾。“尽管目前来看,行业的整体智能程度还是非常低。但是趋势上来讲,智能化的未来几乎已经没有争议。”李延刚表示。 一夜之间,所有的市场参与者仿佛都回到了同一赛道。大机构不一定就拥有绝对优势,而一些名不经传的中小机构,甚至从零起步的创业企业,亦有可能拥有逆袭机会。诺亚财富派CEO黄俊鹏认为:“只要率先找到一种路径把传统量化和人工智做到无缝对接,就很有可能掌握关键的先发优势。” 智能投顾生态圈 值得注意的是,各家机构对智能投顾的定义各不相同。 智能投顾,英文为“Robo– advi-sor”,直译是机器人投顾,是指基于不同用户的收益预期、风险偏好和流动性需求,通过自动化方式为用户推荐投资组合、提供个性化的理财服务,以达到分散投资风险的目的。 李延刚表示,“国内智能投顾的现状是行业刚起步,整体智能程度低,专业水平不足,服务随意性强,并且利益导向严重。一方面跟风炒作概念的铺天盖地,另一方面真正在探索智能投顾的参与者往往也是对标美国的智能投顾企业,缺少本土化的领军企业。” “大家普遍对智能投顾的理解是平时给予用户投资建议的应用软件,而这些投资建议从数量上来说,市场上绝大多数仍是人工生成的,这种可以视作‘伪智能投顾’。”而李延刚认为,事实上,智能投顾所覆盖的领域和涉及的服务环节不只是推送环节,“智能投顾可以兼顾的资产端包括个股、基金以及各种不同底层资产的理财产品,策略层面涉及行业组合、策略组合、策略定制化,同时牵涉到交易择时、AI看盘、持仓诊断等问题。真正的智能投顾可以应用在三个层面:初级应用,运用智能手段为不同风险偏好的客户匹配不同的产品组合;第二阶段,采取量化手段,通过回测既往行情形成模型;但是这种方法在A股市场有一个重要缺陷,由于市场环境变化频繁以及国内证券市场的非理性特征所导致的不确定性,在很多情况下,不可应用于实战;第三种,在量化基础上,通过机器深度学习,实时修正参数和指标,以寻找到最合适当前市场的投资方法。” 通过其对行业生态的调研,李延刚认为,目前行业绝大多数企业依然处于人工干预的线上荐股阶段,“智能投顾的发展也正处于金融科技1.0向2.0过渡的时代,数据分析由浅表化向多维度多层次的大数据分析发展,区块链、人工智能等技术也开始与数据分析量化深度结合。智能投顾也开始衍生出各种发展模式,包括‘社区+流量变现’模式,如雪球牛股王,‘问卷+产品销售模式’,比如招商银行摩羯智投,以ETF为主的‘在线资产配置’模式,如来自硅谷的Wealthfront,‘线上量化荐股’的广发证券的贝塔牛,‘全自动人工智能金融搜索引擎’,如Kensho。” 李延刚称:“现在,各类机构都在积极布局智能投顾,但其实大家在财富管理的产业链上各有所长,比如,银行、券商、证券咨询公司都拥有非常好的客户基础而策略生成能力则参差不齐,完全可以寻求合作互补。而大家的需求也不尽相同,比如C端用户需要的是智能投顾AI荐股,而互联网平台、证券咨询公司、证券公司和银行的需求则是智能投顾技术解决方案,公募基金、私募基金、保险资管需要的则是人工智能投资决策系统。” 智能投顾“道”与“术” “本质上来讲,智能投顾是量化驱动的,策略方面是讲求量化;与此同时,也不能忽略从产品流程设计和用户体验。”王福星告诉经济观察报。 李延刚表示,羽时金融开发了全自动人工智能投资决策系统的方式是通过加工财务数据、经济数据、行情数据和由自然语言处理生成的文本数据形成核心数据库,再通过策略算法引擎、深度学习引擎、回测系统、策略算法库和决策生成库。” “量化的投资手段是基于定量分析的逻辑。用数字说话,构架称一个完整的策略和模型,就属于量化策略。想比较而言,主动管理采取的分析主要以定性分析为主。智能投顾的解决方案和投资体系里,智能投顾的逻辑设定是,设定一个风险区间和收益区间,找到之间的实现方法。可以给予定性或者定量的投资策略,把投资者和他最适合的投资策略所匹配。底层资产是可以覆盖到A股、沪港深、海外、黄金、债券、期货等领域。”朱代辉补充表示。
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