智能科技的平安观点


(小马哥) #1

张一清,2019,1,10


  • 中国资本市场的参与者中,比较缺乏长期投资和具备长期定价能力的机构投资者。国家更注重卖方的作用,不利于长期投资者的形成和发展。

  • 中国资本市场最基本的资金是老百姓的储蓄,散户投资者较多,所以市场的特征是高波动,有一定局部贝塔但不是广义贝塔。积极投资者仍是比较优秀的投资方式。alpha+smart beta是主要依靠的方式。

  • 投资领域的三个核心节点分别是,主动积极的投资方式,稳健有保底的投资产品和资金端机构化的零售投资者。

  • 全球范围内,是被动投资的兴起和量化投资对主动投资的替代。AI是一种很好的工具,AI不会形成能够完全替代人的能力,投资市场不是围棋,DeepMind不能解决多人参与的博弈问题。但AI作为工具,越来越普及。一个刚入行的新手,如果学会tensorflow(谷歌开源的机器学习软件)与机器学习老手的区别并不太大,关键是找到合适的场景和占有足够的数据。AI作为工具一定会增强人类的信息处理能力,迎接一个AI+人脑的投资阶段。

  • 多因子从Rosenberg开始,其逻辑并不复杂,形成了宏观,公司基本面,情绪三个主要领域的阿尔法来源,形成了更多的定价因子和动态调节因子配置与敞口的模型。

  • 除了传统阿尔法因子之外,还有一种金融服务阿尔法,由于你自己的监管或者内部约束小,或者你可以探知别人的约束而加以利用得到。比如,保监会有一个月期货转现货的要求,形成不必要的交易和别人渔利的机会

  • 对低波、小盘、质量、盈利、流动等smart beta因子的理论性,稳健性,持久性,可行性的研究也已经很多,不必多说。

  • 量化阿尔法一定会经历一个利用者增多,演化变快,价值丧失,新的大数据的出现与利用,更多机构加入到大数据的搜集与整理,AI用于数据处理并形成一种标准模式的过程。所以利用AI做量化投资是必然趋势。

  • 短期的高频交易端,必然是机器与AI的天下,人类完全无法与机器竞争。而中频端(日,周)人机还是并行阶段,机器逐步侵入,但人的分析和把握能力还具备一定优势,但未来发展很可能会逐步输给机器。而长期投资,机器目前还不具备理解宏观经济与长线投资逻辑的层次,人类仍可以在相当长时间内占据优势。

  • 对机器学习最大的缺点和警惕是过度拟合,这方面需要人的逻辑与经验判断。