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公募私募探索评估人工智能 数据整理是关键

2017/06/14 来源: 证券时报
[摘要]:基金经理普遍认为AI的核心在于机器的主动学习,目前其在投资领域的应用主要为辅助基金经理作出投资决策,在数据处理等方面尚需完善。

  在Alpha Go称霸围棋界之后,AI(人工智能)的一把热火也烧进了投资领域。记者了解到,目前部分公私募已经在积极探索评估,通过人工智能辅助主动投资、挖掘量化模型中的价值因子。据介绍,目前其在投资领域的应用更多是辅助基金经理的投资决策,在数据处理等多方面尚需完善。

  基金公司用AI做什么

  在投资领域,基金经理普遍认为AI的核心在于机器的主动学习,目前已经有部分公司进行布局。

  嘉实基金人工智能投研中心张自力介绍,2016年,嘉实基金在原有量化投资部的基础上,成立人工智能投资中心,建立嘉实智能投资系统。据了解,嘉实智能投资体系包括智能股票推荐、智能资产配置、智能beta策略等几个方面。

  万家基金量化投资部总监卞勇介绍,团队在深度学习模型基础上,应用自主开发的“机器学习”算法,让“人工智能”代替“人脑”对每个因子的表现进行主动的学习评估,进而阶段性的进行因子的选择、分组和组合工作。

  浙商基金首席数据官汤诗语介绍,一方面人工智能可辅助主动投资,筛选信息、建立并强化搜索引擎、自动跟踪信息、数据可视化等。另一方面,以 AI 构成量化投资中的因子,帮助从各种非结构化数据中刻画市场不同投资者的情绪。

  据了解,私募基金也已经在积极探索,不少公司的人工智能模型已经进入实盘测试阶段。

  艾方资产研究总监陈晓表示,艾方资产目前在人工智能方面的探索主要有两个方向,一是机器学习的方法。二是偏深度学习的交易。目前均已在自有资金实盘测试过程中。

  证大投资量化投资部总经理赵健也表示,通过机器学习挖掘出了一些因子,已经处于自有资金实盘测试中,最近一个季度表现不错。待模型在自有资金实盘运行两个季度之后,将会进入策略库中正式应用于产品中。

  多因子模型的升级版?

  那么,人工智能是否为投资领域获取绝对收益的一剂“灵丹妙药”?

  卞勇认为,通过引入“机器学习”算法,以AI代替基金经理的主观判断,摆脱了传统多因子模型对于风格转换的市场难以应对的困扰,也避免了因子衰减带来的不利影响。

  张自力也对此表示,AI在投资中极大地提高了数据处理速度,节省基金经理时间,最大限度的避免了情绪对投资的影响。

  陈晓表示,可将人工智能理解为原有多因子模型框架上的升级,是对传统方法是很好的补充。传统模型都是基于人的理论体系做出的判断。人工智能不需要人提取这些信号,只要给出原始数据,人工智能自己能够找出比较好的因子,这种非标准化的数据涵盖的信息更广。

  赵健称,不同的市场适用不同的因子,人工智能系统可以辅助基金经理提高一些工作效率,信息的兼听更为完善,很多由人完成的工作变成机器完成,且不夹杂任何主观能动,同时错误率会非常低。“但机器选出来的东西肯定不是高收益零风险,这在投资的常规逻辑中是行不通的。”

  数据量有待完善

  作为一种新的投资工具,AI尚在探索阶段,有着各种优势的同时,也无法避免一些局限性。

  陈晓认为,人工智能用的数据特别多,需要注意有些数据有没有伪相关,警惕过度拟合。卞勇认为,AI首先需要完善的数据,海量的有效数据是AI能够发挥作用的基础。现有条件下,资产管理行业应用的数据在深度和广度上都还非常有限。汤诗语同样对信息量提出要求。“人工智能需要进一步提升信息的采集量,令数据库提升数个量级。同时,进一步完善自然语言处理技术。此外,还需要进一步理解 AI 生成的结果,并部署专业人员对可能的因果关系进行判断。”汤诗语称。

  张自力则表示,人工智能在金融领域的应用更需要关注的是应用场景,将适当的方法与合适的场景结合,而不是盲目推动人工智能技术的开展。同时,金融领域是一个与风险共生的领域,风险控制是核心问题,而人工智能技术更多的依赖自学习,稳定性不足,并且解释能力较差,在面对监管合规要求方面还需要处理好这方面的问题。(来源:证券时报 作者:赵婷)

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