《风从海外来 海外AI量化最新前沿》Deep Alpha 海内外最佳实践探索研讨会文字实录
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主题：The Impact of AI to Global Asset Managers: The Responses and Adoptions
演讲人：关子敬 先生 Kevin Kwan 彭博亚太区量化及数据科学专家
谢谢Big Quant的邀请，今天所有策略的绩效仅作交流的用途展示概念，投资人如果对策略本身有兴趣的话，请在我们网站下载白皮书或是与我们的客户经理联系。
1全球资产管理报告 AUM升高 收益降低
我先从一份Bain & Company关于全球资产管理的报告开始，报告里面提到全球资产被管理资产在近几年不停地扩展，但如果我们从毛利率的角度来看，每一个AUM的毛利率却是越来越低，其中一个重要的原因是客户群的改变，客户群在金融产品方面的知识越来越好，会比较不同的金融产品以及计算产品的公平价值，也有越来越多的客户选择被动的资产投资。 另外一个原因是因为合规的要求，在2008年金融风暴以后，投资机构投放大量的资源在合规方面，导致AUM的毛利率再一步降低。面对毛利率的降低，公司有两个主要的出路，第一个可以提高资产规模，当然公司不是说提高AUM就可以提高AUM这么容易。
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2 AI量化进程：从Smart Beta到AI系统指导投资
另外一个出路就是通过科技的进步，当然今天的主题就是特指这一部分。 假如从传统投资和AI投资中间画一条线，我们把所有的公司放在线上面，有的公司会靠左边一点，有的会往右边一点，但大部分公司正尝试把自己慢慢从左边往右边去移动。从我们的观察来看，全球的公司分布大概是长样子，大部分公司还停留在偏左边，当然也有少量的公司已经到达了很前的位置当中。AI投资看上去很简单，但是其实情况没有像直线一般的简单。
单个机构AI量化发展4阶段具体在做什么？
成长、价值、动量低波动4大因子如何制作出一个市场有效前沿组合达到夏普率3.5？
海外另类数据当前发展，以及分类方法？
如何用另类数据制作新因子？人工智能如何提取买卖的信号？
GNN的如何把每家公司的特征制作成为嵌入（embeddings）？
新闻舆情因子+4大因子夏普率5？
如何基于不同市场，运用人工智能做因子筛选和资产配置？
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==报告说明：====本文章为由宽邦科技及华泰行知联合举办的《Deep Alpha 海内外最佳实践探索研讨会》议程1 关子敬先生演讲的文字实录删减版本，了解更详细的情况，欢迎开通会员，并联络小Q[bigq100]进入会员专属，查看完整版.==
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