“AI炒股,到底靠不靠譜?”
“和人相比,到底誰的收益更高?”
“AI炒股虧了,誰來負責(zé)?”
隨著科創(chuàng)板、北交所的接連設(shè)立,股市大盤波動起伏,加諸人工智能技術(shù)漫溢到我們的日常生活之中,人們關(guān)于AI炒股的討論熱度居高不下。
截至今年6月底,國內(nèi)股票市場投資者數(shù)量已達到1.89億。近期,國內(nèi)滬深兩市股票總市值已經(jīng)超過90萬億。放眼全球,股票市場匯聚著人們的大量財富。
但與算法推薦著我們的所看內(nèi)容、商品,識別著我們的身份乃至控制著我們周圍的物品不同,AI在股票投資領(lǐng)域的應(yīng)用顯得存在感很低。
我們可能聽過AI“炒股”,聽過量化投資,但普通人卻對背后的機理不甚了解,也不明白這些看似高深的算法將怎樣影響人們的投資收益。
12月9日,搜狐科技舉辦了的《AI十二談》第6期直播,主題為“AI炒股,到底靠不靠譜?”
節(jié)目上,清華大學(xué)五道口金融學(xué)院副院長張曉燕教授和微眾銀行AI投研負責(zé)人殷磊博士分享了諸多精彩觀點,共同揭秘了AI“炒股”背后的原理。
AI“炒股”的根本:三步驟、兩模型
張曉燕表示,利用AI投資主要可以分為三個步驟。
第一個階段是“認識自己”,即了解用戶的投資目的及風(fēng)險偏好。許多人并沒有意識到,在這個階段已經(jīng)有AI技術(shù)的引入了。“機器可以通過搜集數(shù)據(jù),對用戶的行為、觀念進行分析,來搞清楚用戶的風(fēng)險偏好的系數(shù),進而推薦合適的投資標(biāo)的。”張曉燕介紹道。
接下來的第二步,AI會進行數(shù)據(jù)的搜集。以個股投資為例,一家上市公司每天在運營時都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。比如AI可以通過分析衛(wèi)星圖象查看租車公司停車場的空曠程度,以此來了解他們的業(yè)務(wù)發(fā)展情況;同時,AI也可以在各種論壇發(fā)言、新聞快訊、用戶評論中收集到股民們的觀點和情緒。在這其中,數(shù)據(jù)維度多種多樣,甚至可達到上千個。
第三步是設(shè)計出AI算法模型,在了解用戶投資偏好和多種市場數(shù)據(jù)的情況下,根據(jù)股票收益率的預(yù)期針對個人制定資產(chǎn)配置方案,這個環(huán)節(jié)包括多次算法調(diào)試的過程。
在張曉燕分享了AI所涉及到的“投資三步”后,殷磊也為大家講述了AI量化交易技術(shù)模型的兩個重要分類。
一是毫秒級別的高頻交易,這正是機器發(fā)揮優(yōu)勢的地方,也是傳統(tǒng)基金經(jīng)理力不能及的范疇。在這個層面,AI主要考慮因素就是盤口的實時交易信息。
二是與企業(yè)基本面相關(guān)的數(shù)據(jù)研究,AI可以在拿到企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)后,判斷其是否造假。同時,還可以通過可反應(yīng)公司運營情況的圖像、音頻等另類數(shù)據(jù),比如管理層在公開發(fā)聲時的語氣和措辭、公司辦公樓夜間的亮燈情況、港口的集裝箱擁擠程度等,來對公司運營情況進行實時的判斷,進而補充財報等數(shù)據(jù)存在的延時問題。
人 VS 人工智能誰更強?
研究AI投資需要投入大量的人力、物力,因此,人們往往也對其抱有更高的期待。不過,在具體實踐中,人與機器的表現(xiàn)孰好孰壞,各家觀點并不一致。
張曉燕表示,對于AI和普通人、AI和基金經(jīng)理相比誰的投資收益更好,很難給出一個確定的結(jié)論。
首先,普通人、基金經(jīng)理都是一個群體,群體之間本身的差異性就極大,有些高收益可能是運氣的成分。舉例來說,基金收益與規(guī)模關(guān)系極大,有些基金年化收益很高,但仔細看,可能這個基金在管資金量較少,且波動率極大。另外,不同的AI炒股模型,投資收益也千差萬別。
而在殷磊看來,對于長期情況的判斷,人的作用會更強,或者有經(jīng)驗的基金經(jīng)理判斷會更準(zhǔn)一點。代碼本身是投資策略精華的外化,但有些經(jīng)驗是難以具體描述的,是人潛意識里的體現(xiàn)。
而對于高頻交易來說,往往AI能發(fā)揮的作用會更大,尤其毫秒級的超高頻交易,傳統(tǒng)的基金經(jīng)理上再厲害也打不過機器。
最重要的是,人們往往進入一個誤區(qū):把AI和傳統(tǒng)基金經(jīng)理對立起來看,但實際上,他們往往是相互成就的。“機器產(chǎn)生出來的結(jié)果,不一定就要脫離基金經(jīng)理的判斷就直接下單交易,它往往是給基金經(jīng)理一些有效補充。同時,基金經(jīng)理通過提取過往交易中的總結(jié)的經(jīng)驗,也能夠有效的精進算法。兩者結(jié)合,比單純AI或者單純?nèi)四苋〉酶玫慕Y(jié)果。”殷磊表示。
關(guān)于AI投資背后的技術(shù)發(fā)展,必然會有眾多專業(yè)人士日夜不停地推動向前。但在現(xiàn)階段,更重要的是補足大眾在金融知識上的短板。
張曉燕介紹稱,“金融掃盲”是目前國家非常重視的問題,并且即將納入到中小學(xué)的教育體系。在目前“雙減”政策的背景下,學(xué)習(xí)金融知識已經(jīng)成為學(xué)生們原有課程體系的重要補充。目前,有關(guān)主管部門協(xié)同清華大學(xué)五道口金融學(xué)院 已經(jīng)推出了普及金融知識,提高金融素養(yǎng)的書籍,主要對中小學(xué)生和大學(xué)生進行金融知識宣傳教育。。
機器“炒股”,虧損誰來負責(zé)?
有投資的地方,就大概率會有虧損的情況發(fā)生。在解決虧損問題時,AI能起到的作用主要發(fā)生在虧損前和虧損后。
智能投顧的主要作用之一是在遇到潛在風(fēng)險時發(fā)出提醒。在發(fā)達國家已經(jīng)發(fā)展了十年左右,但在國內(nèi)還未成熟。
張曉燕團隊曾和國內(nèi)一家支付平臺共同合作開展了智能投顧的技術(shù)研究,其中的一項工作是,當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)投資者可能存在過度交易或投資品類單一時,會有智能客服“溫柔”地發(fā)出提醒。“我們發(fā)現(xiàn),這確實降低了一部分投資者的過度投機行為,同時幫他們分散了風(fēng)險,收益率也得到了一定的提升。”
另一方面,AI投資時,止損策略也十分重要,它決定著投資收益的下限。
據(jù)殷磊介紹,從技術(shù)角度來看,AI止損主要有兩種方式。“某只股票的回撤已經(jīng)超過當(dāng)初設(shè)定的虧損比例,對它的贖回就是一種硬止損。另一種方式是根據(jù)倉位的不斷變化和一定時間窗口內(nèi)的波動率情況,調(diào)整當(dāng)前的風(fēng)險暴露,即滑動止損。”
但無論算法多么高深,AI“炒股”都無法保證收益。很多普通投資者在接觸到的AI投顧平臺時,頁面上可能會給出預(yù)期收益區(qū)間,但往往會在下方用小字提示“預(yù)期收益可能有誤差”。
張曉燕表示,AI的投資風(fēng)格是用戶在投資前就應(yīng)該詳細了解的。“因為即使發(fā)生虧損了,投資人也很難拿到賠償,除非之前給自己的投資組合上了保險。”
量化交易當(dāng)?shù)?,普通人怎么辦?
目前,市面上流傳著一種說法:“國內(nèi)散戶不要做短線,已經(jīng)被量化資金收割。”在張曉燕看來,這是對量化資金的“妖魔化”。
9月6號,中國證監(jiān)會主席易會滿曾指出,在成熟市場量化交易、高頻交易比較普遍,它們在增強市場流動性,提升定價效率的同時,容易引發(fā)交易趨同,波動加劇,有違市場公平等等問題。
張曉燕對此的解讀是,量化交易在對市場有正面作用同時,必然會帶來負面影響。是否在國內(nèi)引起了交易趨同、波動加劇,有違市場公平等等,目前并沒有定論。
“對于普通投資人來說,只要看好自己的錢,避免短線投資,堅持長線投資,同時謹(jǐn)慎對待自己投資決策的話,那么無論是誰也不能搶走自己手里的錢,不管量化還是非量化。”張曉燕表示。
殷磊表示,涉及到AI技術(shù)投資標(biāo)的,在營銷時可能會放大其優(yōu)點,使用偏廣告性的說法,比如使用很多天花亂墜的詞匯,或特意標(biāo)注出看起來比較唬人的因子或算法。
但對于初入市場的小白用戶來說,真正要關(guān)注的是實打?qū)嵉臍v史數(shù)據(jù),比如收益指標(biāo)、回撤、風(fēng)險控制等。
在張曉燕看來,AI技術(shù)作為工具,可以輔助投資人進行決策。但人們普遍過度關(guān)注AI“炒股”所能帶來的投機性,而忽略了“炒股”本質(zhì)上是財富穩(wěn)健增加的手段。
總結(jié)而言,張曉燕和殷磊兩位嘉賓都認為,對于國內(nèi)普通大眾來說,利用AI去炒股不太現(xiàn)實,“AI炒股”需要大量的數(shù)據(jù),但對于普通人來說,能夠拿到的數(shù)據(jù)量少,同時又缺少有效的數(shù)據(jù)獲取渠道。另外,對于數(shù)據(jù)的處理、加工和分析需要極強的專業(yè)性和大量的算力,需要專業(yè)的平臺或機構(gòu)來操作。
誠然,隨著AI手段的普及,個人投資者面對專業(yè)、資深基金經(jīng)理以及AI算法,想通過傳統(tǒng)手段獲得超額收益的難度現(xiàn)在越來越大。但我們還是可以通過明確投資目的、制定長期投資策略等方式,獲得對應(yīng)的收益。既不能把AI量化投資“妖魔化”,也不應(yīng)過度神話。
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