機器人股票:利用大數據人工智能投資股票的能代替投顧嗎?

發布時間:2020-04-03 16:00:20 來源:機器人股票

智能投顧這個詞,同樣來源于美國,ROBO-ADVISOR(機器人顧問),已經有大約20年的歷史,最近在國內被炒成了熱門詞匯,聽起來非常高大上,機器人到底怎么做顧問呀?


智能投顧=投資顧問+機器人(人工智能)


要清楚智能投顧,首先要弄清什么是投資顧問,在經歷了一百年的博弈后,美國散戶認識到自己很難通過投資賺到錢,成熟的投資者開始把錢交給專業金融機構的投資顧問管理。在金融體系中,投資顧問起到的作用是連接用戶和金融產品,了解客戶的風險偏好,根據不同用戶的風險偏好為客戶配置個性化的資產組合。


人工智能已經成為近幾年最讓人激動的技術進步,神經網絡、深度學習等算法革新提高了金融的效率。在資產配置領域,智能投顧可以通過模型計算出符合要求的最優投資組合,通過模型控制風險,量化制定策略,智能調倉。這樣,智能投顧就可以替代傳統投資顧問,為更多的人提供高效服務了。


科技改變服務模式,并沒改變金融本質。


與傳統投資者一樣,智能投顧平臺的用戶需要在網上填寫調查問卷,包括他們的可投資金、風險承受能力和預期收益。


智能投顧平臺的不同之處是,在獲得這些基本信息后,通過算法為用戶提供投資組合建議,不過通常是投向低成本的ETF,而不會投向更多的大類資產。此外,智能投顧還幫助投資者定期對投資者進行重新評估,并對資產組合重新調整。


相對于傳統投顧,智能投顧有以下幾個優點:


1、降低投資理財的服務費用;


2、提高投資顧問服務的效率、信息相對透明、分散投資風險;


3、避免投資人情緒化的影響,由機器人嚴格執行事先設定好的策略。


分散配置ETF,被動投資的邏輯


我是美國最大的智能投顧公司betterment的粉絲,已經使用這個公司的智能投顧服務快一年了,而且推薦給了很多人。由于法律原因,他們不能接受外國人的投資,開戶需要美國居民的SSN(社會保障號碼),他的幾個核心邏輯我很喜歡。


1) 投資需要長期打算,短期的起伏無法預測,但長期來說,市場是向上的;


2) 主動投資不如被動投資,跑贏指數的基金經理,永遠是少數人,所以從長期來看,基金經理并不比機器人或指數可靠;


3) 使自己更理性,在出現波動的情況下,通常在焦慮當中做出反應,還不如不做反應,損失通過時間可以彌補回來;


4) 財務規劃應該和個人的退休和其他計劃結合起來,從而可以量化的達到個人的目標;不單單是你的投資金額,你所有的資產也要整體規劃,這樣才能動用每一分錢為自己不斷的賺錢。


智能投顧平臺所采取的策略是被動投資的投資哲學,大多數人戰勝不了市場,那么就直接長期的投資整個市場(ETF指數基金)好了,而且要持有相關性弱的ETF,進一步分散風險。這樣,只需要降低傭金和稅負,就可以輕松跑贏整個市場。很多投資圈的人都讀過《漫步華爾街》這本書,這本書是被動投資理論的代表作,而本書的作者Burton Malkiel,正是Wealthfront公司的首席投資官。


智能投顧盈利來源是向客戶收取管理費,美國市場這些平臺的管理費通常是每年0.25%~0.5%,這超低的傭金正是保證被動策略跑贏市場的關鍵。


智能投顧模型十年收益統計


從智能投顧模型過去十年的收益水平,我們可以得出以下結論:


1)周期越長,年化收益越高(由于2008年發生了重大金融危機,所以10年期收益低于5年期收益);


2)股票指數類占比越大,收益越高,但收益偏差越大(從標準差可以看出來)債券指數類占比越大,收益越低,但收益偏差越小,越穩定;


3)在足夠長的周期下(以5-10年為基準),根據不同的配比,收益水平在2%-6%之間,相對來說是可預期和穩定的 。


在美國處于融資階段,規模尚小發展迅速


我不只是使用過產品,還實地考察過三家智能投資顧問公司,在交流中我發現提供投智能投顧策略的公司在美國有很多,他們為配合方提供算法,完成交易,智能投顧的技術壁壘并不高。


這里需要澄清一個概念,智能投顧和量化投資并不是一回事,智能投顧是被動分散投資策略,計算機起到匹配風險承受能力和資產的作用;而量化投資是高頻套利的主動型投資策略,計算機建立套利模型擇時買賣,智能投顧的資產配置中可以包含量化投資基金。


智能投顧大概有5家典型的公司,其中最有名的是wealthfront和betterment,根據最新的數據,最大的公司是betterment,管理了大概60億美元的資產,發展速度高過其他競爭對手。但60億美元,在美國只能算是一家中小規?;鸬乃?,所以這個方向遠遠不能代表美國投資界的主流,但卻是未來的發展方向。


咨詢機構CHAPPUISHALDER發布的報告顯示,在全球72萬億美元的理財市場中,目前187億美元的智能理財市場僅占比0.03%。大部分創業公司還沒有實現盈利,處于融資發展階段。智能投顧是傳統資產管理機構的“互補”,但不是“替代”。


在中國環境不成熟,還需要一個過程


這確實是一個能代表未來發展方向的好產品,那么在中國為什么沒有發展起來呢?


首先是政策原因,在美國,機器人投顧與傳統投資顧問一樣,受到《1940年投資顧問法》的約束,并接受 SEC 的監管。美國的投資顧問監管牌照基本涵蓋了資管和理財服務兩塊業務。


但在中國,投資顧問與資產管理兩塊業務是分開管理的,適用于不同的法律法規?,F階段,尚無專門的法律條款對智能投顧業務進行規范。


其次國內ETF太少,美國典型智能投顧平臺投資標的大部分為ETF,美國市場ETF有上千只,投資者可以通過分散化的投資對沖系統風險,而中國目前ETF基金并不多,可分散的風險也有限。


另外被動投資是長期投資,中國的股市不是有效市場,投機性強,長期投資理念缺乏,用戶認可需要一個漫長的過程。


A股波動過大,作為投資ETF的智能投顧產品也面臨回撤較大的風險。如果通過QDII配置全球,成本高不利于被動投資。


在國內的投資領域,已開始有人做智能投顧,其中也包括一些做海外資產配置的公司,引發了很多人的關注,但是在實際操作層面,由于法律界限和投資標的物的問題,這個美好的新生事物被廣泛接受還需要一段時間。


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更多回復:

知乎網友互聯網女皇小跟班:

希望很渺茫。


AI技術現在是如火如荼,但是想真的用AI去代替交易員來做股票,那豈不是所有的股票投資者都可以實現盈利了?在一個雙向的二級市場上,所有人都盈利,虧損誰來出?


外匯市場現在已經有EA的自動化交易技術了,很多外匯經紀商推出的EA模型,從測試結果上來看都還是可以的,但是現在的市場當中,絕對是人工交易要多于EA,而且要多的多,就因為對于一個交易者而言,最能信任的,其實就是自己的判斷。


不要總想著捷徑了吧。


知乎網友匿名用戶:
做個廣告,推薦你個APP自己試試 名字叫“資配易”

知乎網友不篤:

智能投顧是個新名詞,需要進一步發展吧,未來大數據必將發展,這方面看最近熱門的各種招聘和比賽就知道了,比如2017中國大數據人工智能創新創業大賽今年就特意開了智能投顧方面的賽事,可見大咖們都在注意挖掘這方面的人才。


知乎網友股期大數據:

應該是各有各的市場吧。

做中長線的投資分析應該是人腦比較厲害,畢竟很多指標是無法數據化的。短期及高頻交易的話應該是大數據算法的突破點,畢竟不可能靠人腦來處理億級別的數據。這時候就需要計算機通過算法來計算和演化了。


知乎網友股期大數據:

應該是各有各的市場吧。

做中長線的投資分析應該是人腦比較厲害,畢竟很多指標是無法數據化的。短期及高頻交易的話應該是大數據算法的突破點,畢竟不可能靠人腦來處理億級別的數據。這時候就需要計算機通過算法來計算和演化了。


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