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嘉实的人工智能投资哲学——颠覆西方假设 构建中国“投资相对论”

2016-08-02

嘉实基金联手北京大学共同打造博士后科研工作站,并于今年7月正式挂牌启动,该博士后科研工作站与人工智能投资部、人工智能研究部共同组成嘉实基金人工智能投资中心。

    郑一真/文全球对人工智能的研究方兴未艾。今年3月份,韩国围棋大师李世石被阿尔法围棋(AlphaGo)——一款人工智能程序战胜,再次引爆全世界对人工智能的关注。投资界也越来越多地关注其与金融的结合将擦出什么样的火花?未来的投资大师会是机器人吗?

  无疑,开始显现的变化之一是,借助人工智能,获取高质量的信息将不再繁琐,同时也能更好地实现对未来各种变化的处理和预测。例如,美国金融数据服务商Kensho通过对海量数据进行快速分析处理,能够实时的回答投资者关切的金融问题。它的出现令华尔街大佬趋之若鹜,也令金融分析师担心饭碗不保。

  然而,当下绝大部分金融分析与理论都抽象于成熟市场,这些理论的假设和中国的国情不完全相符。以资产配置为例,著名的美林时钟理论如果直接运用到中国市场的话,也可能会出现水土不服。就人工智能投资而言,在发达国家有效的择时信号可能在中国就不适用了,因为在制度设计和投资者结构等很多方面,中国的金融市场别具特征。

  在这样的背景下,作为基金行业的“大佬”——嘉实基金联手北京大学共同打造博士后科研工作站,并于今年7月15日正式挂牌启动,该博士后科研工作站与人工智能投资部、人工智能研究部共同组成嘉实基金人工智能投资中心。据了解,金融领域如何建立人工智能,一直是嘉实思考与发展的方向之一,而嘉实博士后科研工作智能的研究方向正是人工智能投资决策和大类资产配置。从大数据研究到机器学习,嘉实基金博后站希望通过深度研究,能颠覆金融业传统,突破西方理论的束缚,构建适合中国人的人工智能投资理论框架。

  构建中国的“投资相对论”

  世界正在进入一个新的阶段,互联网之后人类正在进入一个更加智能的世界。未来的智能,建立在移动互联和各种传感器上,它的效率会比互联网时代提高数十倍、甚至数百倍。人工智能无疑是人类自我突破的一个最重要的趋势,在这个风口上,金融和投资会怎么发展?

  现有的人工智能,主要是大规模的处理数据的能力,因为人脑已经没有办法处理在互联网里承接下来的海量数据。同样,金融市场在高度博弈的特殊环境下,如何以最快的速度截取最高质量的信息变得尤为重要。最近由于技术的突破,包括在语音识别、人脸识别方面的成功,人工智能在金融领域的研究又开始焕发新春。

  人工智能在欧美成熟市场已经有了较为成功的运用。比如Kensho通过扫描对经济报告、货币政策、政治事件等上万份资料,就能回答当三级飓风袭击福罗里达州时,哪支水泥股的涨幅会最大。又如美国在线理财咨询公司打破投资者门槛,根据每个客户的风险承受能力自动配置资产组合,成为发展迅猛的普惠理财工具。然而,人工智能投资的成功案例在国内并不多见,而且基于美国国情的人工智能投资理论照搬到中国也未必适用。

  为寻求突破,嘉实基金一年半前申请博士后科研站,将人工智能定位其研究方向之一。2015年9月获得了人社部批发的博士后站资格,今年7月15日博士后站正式挂牌,除了人工智能,主要研究方向还包括大类资产配置。嘉实基金CEO赵学军和北京大学光华管理学院教授金李将担任博士后科研工作站联合导师。经过了近9个月的招聘和面试,北京大学国发院的博士谭华清、香港城市大学的博士臧金娟、南开大学的博士闫红蕾、北京科技大学的博士邸浩进站,博士后站初具规模。

  嘉实基金的人工智能研究将包括基于大数据研究,以及国际前沿的人工智能投资决策实践研究。通过对中国资本市场的系统性复杂性研究,分析中国资本市场中所蕴含人工智能决策规律,从而为中国资本市场的量化交易策略提供决策依据,实现人工智能在中国资本市场的投资应用。

  博士后工作站的工作重心就是搭建一套适用于中国的人工智能投资体系。拥有北大光华学院经济学博士的嘉实基金CEO赵学军历来重视理论框架的构建,他用盖楼做了一个形象的比喻,过去西北盖房子叫做干打垒,直接用泥叠加去砸,这种方式是建不起国贸三期这样的楼,盖楼不做框架是盖不高的。“金融不是光靠体会就能够把事都做好,它后面必须得有一个理论,基础的理论架构是对的,才能把事做对。没有理论的实践,最终达不成金融所需要的安全、稳定、可持续。”

  作为行业内任职期限最长的元老级CEO,赵学军有一个远大的愿景,“在中国经济与全球经济水乳交融的时点上,我们要在金融上,在投资上,甚至为未来中国老龄化人口在世界找到投资的出路。金融实践离不开理论研究与支撑。好比当人类想要飞翔的时候,不仅要能够用牛顿传统的力学,在地球上计算怎样让我们的飞船飞,还要有相对论,在光速下、超光速的环境下想我们怎么走出去。所以,理论给我们实践创造信心。”

  人工智能为投资提供更多可能

  嘉实基金人工智能的两大研究方向在于智能投顾以及智能投资。其围绕这个领域也已经准备了相当长的时间。早在2012年,嘉实在行业内创新推出首家投资者回报研究中心,自主研发了一套从市场预测、资产配置到基金产品选择的投资决策系统“嘉实FAS系统”。2013年起嘉实基金量化投资部逐步探索构建一系列人工智能的策略模型,该模型随着市场的变化而变化,不断将新的信息纳入现有的投资决策框架,以适应新的市场环境。

  目前,人工智能所关注的投资领域主要集中于:机器学习、自动推理、专家系统、模式识别、神经网络、深度学习和优化算法。当前市场90%都是噪音,都是误导,如何找到高质量的信息,这是人工智能在投资领域最重要的应用之一。其根本的出发点还是在于让计算机可以有效的模拟人类的思维模式,将无序数据转换为有用信息,通过分析海量的多元化数据,来探求数据背后的真实含义,剔除对投资无用,影响微小,甚至是误导的信息,直指投资的本源。

  而大量数据从哪儿来?光从彭博上找是不够的,它们都属于结构性数据。而很多的信息都是文本文件,如何把语音、语义变成数字文件,变成海量数据库的一部分,才是人工智能工作的基础。在这一方面,机器的自我阅读和分析处理能力仍有待突破。在此基础上,人工智能还要有深度学习的能力,再加上利用重新建立的理论框架进行预测,构成人工智能的多重深意。

  基于这样的智能分析,未来,人工智能在资产配置方面大有可为。嘉实财富常务副总经理黄一黎认为,真正决定投资回报的资产配置,而不是择时或者择到某一只产品。从这点上来说,针对不同的投资客户群体,人工智能所取到的作用也是不一样的。对于一般投资人的普惠性资产配置,即理财服务,现在仍处于非常初级的阶段。人工智能包括机器决策可以批量做很多事情,但在中国,这些投资工具没有成熟市场那么发达,也没有成熟市场那么好用,它的转化率和有效率相对也不是很高。对于高净值人士的高端理财,他们的理财需求更为个性化。除了用人工智能的工具来做分析,给他提出更好的建议,理财师或者比较个性化的投资策略、投资服务也是必不可少的。

  不过,人工智能投资普及到终端用户,成为常规性的配置工具,赵学军坦言,这是一个渐进的过程。但是这个过程当中,已经能让人感觉很美好了。比如说投资者开户的时候只要输个名字,就可以通过大数据对他的风险偏好有初步的了解,再通过进一步的计算与优化,就能够帮他做更好的投资,无论是配置还是在投资。“人工智能在投资领域的应用远比在自然科学的应用困难得多,这条路很漫长。但人工智能依旧是一个不可错失的方向,是时代发展的一个新的里程,一个新的阶段。”

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嘉实的人工智能投资哲学——颠覆西方假设 构建中国“投资相对论”

2016-08-02

嘉实基金联手北京大学共同打造博士后科研工作站,并于今年7月正式挂牌启动,该博士后科研工作站与人工智能投资部、人工智能研究部共同组成嘉实基金人工智能投资中心。

    郑一真/文全球对人工智能的研究方兴未艾。今年3月份,韩国围棋大师李世石被阿尔法围棋(AlphaGo)——一款人工智能程序战胜,再次引爆全世界对人工智能的关注。投资界也越来越多地关注其与金融的结合将擦出什么样的火花?未来的投资大师会是机器人吗?

  无疑,开始显现的变化之一是,借助人工智能,获取高质量的信息将不再繁琐,同时也能更好地实现对未来各种变化的处理和预测。例如,美国金融数据服务商Kensho通过对海量数据进行快速分析处理,能够实时的回答投资者关切的金融问题。它的出现令华尔街大佬趋之若鹜,也令金融分析师担心饭碗不保。

  然而,当下绝大部分金融分析与理论都抽象于成熟市场,这些理论的假设和中国的国情不完全相符。以资产配置为例,著名的美林时钟理论如果直接运用到中国市场的话,也可能会出现水土不服。就人工智能投资而言,在发达国家有效的择时信号可能在中国就不适用了,因为在制度设计和投资者结构等很多方面,中国的金融市场别具特征。

  在这样的背景下,作为基金行业的“大佬”——嘉实基金联手北京大学共同打造博士后科研工作站,并于今年7月15日正式挂牌启动,该博士后科研工作站与人工智能投资部、人工智能研究部共同组成嘉实基金人工智能投资中心。据了解,金融领域如何建立人工智能,一直是嘉实思考与发展的方向之一,而嘉实博士后科研工作智能的研究方向正是人工智能投资决策和大类资产配置。从大数据研究到机器学习,嘉实基金博后站希望通过深度研究,能颠覆金融业传统,突破西方理论的束缚,构建适合中国人的人工智能投资理论框架。

  构建中国的“投资相对论”

  世界正在进入一个新的阶段,互联网之后人类正在进入一个更加智能的世界。未来的智能,建立在移动互联和各种传感器上,它的效率会比互联网时代提高数十倍、甚至数百倍。人工智能无疑是人类自我突破的一个最重要的趋势,在这个风口上,金融和投资会怎么发展?

  现有的人工智能,主要是大规模的处理数据的能力,因为人脑已经没有办法处理在互联网里承接下来的海量数据。同样,金融市场在高度博弈的特殊环境下,如何以最快的速度截取最高质量的信息变得尤为重要。最近由于技术的突破,包括在语音识别、人脸识别方面的成功,人工智能在金融领域的研究又开始焕发新春。

  人工智能在欧美成熟市场已经有了较为成功的运用。比如Kensho通过扫描对经济报告、货币政策、政治事件等上万份资料,就能回答当三级飓风袭击福罗里达州时,哪支水泥股的涨幅会最大。又如美国在线理财咨询公司打破投资者门槛,根据每个客户的风险承受能力自动配置资产组合,成为发展迅猛的普惠理财工具。然而,人工智能投资的成功案例在国内并不多见,而且基于美国国情的人工智能投资理论照搬到中国也未必适用。

  为寻求突破,嘉实基金一年半前申请博士后科研站,将人工智能定位其研究方向之一。2015年9月获得了人社部批发的博士后站资格,今年7月15日博士后站正式挂牌,除了人工智能,主要研究方向还包括大类资产配置。嘉实基金CEO赵学军和北京大学光华管理学院教授金李将担任博士后科研工作站联合导师。经过了近9个月的招聘和面试,北京大学国发院的博士谭华清、香港城市大学的博士臧金娟、南开大学的博士闫红蕾、北京科技大学的博士邸浩进站,博士后站初具规模。

  嘉实基金的人工智能研究将包括基于大数据研究,以及国际前沿的人工智能投资决策实践研究。通过对中国资本市场的系统性复杂性研究,分析中国资本市场中所蕴含人工智能决策规律,从而为中国资本市场的量化交易策略提供决策依据,实现人工智能在中国资本市场的投资应用。

  博士后工作站的工作重心就是搭建一套适用于中国的人工智能投资体系。拥有北大光华学院经济学博士的嘉实基金CEO赵学军历来重视理论框架的构建,他用盖楼做了一个形象的比喻,过去西北盖房子叫做干打垒,直接用泥叠加去砸,这种方式是建不起国贸三期这样的楼,盖楼不做框架是盖不高的。“金融不是光靠体会就能够把事都做好,它后面必须得有一个理论,基础的理论架构是对的,才能把事做对。没有理论的实践,最终达不成金融所需要的安全、稳定、可持续。”

  作为行业内任职期限最长的元老级CEO,赵学军有一个远大的愿景,“在中国经济与全球经济水乳交融的时点上,我们要在金融上,在投资上,甚至为未来中国老龄化人口在世界找到投资的出路。金融实践离不开理论研究与支撑。好比当人类想要飞翔的时候,不仅要能够用牛顿传统的力学,在地球上计算怎样让我们的飞船飞,还要有相对论,在光速下、超光速的环境下想我们怎么走出去。所以,理论给我们实践创造信心。”

  人工智能为投资提供更多可能

  嘉实基金人工智能的两大研究方向在于智能投顾以及智能投资。其围绕这个领域也已经准备了相当长的时间。早在2012年,嘉实在行业内创新推出首家投资者回报研究中心,自主研发了一套从市场预测、资产配置到基金产品选择的投资决策系统“嘉实FAS系统”。2013年起嘉实基金量化投资部逐步探索构建一系列人工智能的策略模型,该模型随着市场的变化而变化,不断将新的信息纳入现有的投资决策框架,以适应新的市场环境。

  目前,人工智能所关注的投资领域主要集中于:机器学习、自动推理、专家系统、模式识别、神经网络、深度学习和优化算法。当前市场90%都是噪音,都是误导,如何找到高质量的信息,这是人工智能在投资领域最重要的应用之一。其根本的出发点还是在于让计算机可以有效的模拟人类的思维模式,将无序数据转换为有用信息,通过分析海量的多元化数据,来探求数据背后的真实含义,剔除对投资无用,影响微小,甚至是误导的信息,直指投资的本源。

  而大量数据从哪儿来?光从彭博上找是不够的,它们都属于结构性数据。而很多的信息都是文本文件,如何把语音、语义变成数字文件,变成海量数据库的一部分,才是人工智能工作的基础。在这一方面,机器的自我阅读和分析处理能力仍有待突破。在此基础上,人工智能还要有深度学习的能力,再加上利用重新建立的理论框架进行预测,构成人工智能的多重深意。

  基于这样的智能分析,未来,人工智能在资产配置方面大有可为。嘉实财富常务副总经理黄一黎认为,真正决定投资回报的资产配置,而不是择时或者择到某一只产品。从这点上来说,针对不同的投资客户群体,人工智能所取到的作用也是不一样的。对于一般投资人的普惠性资产配置,即理财服务,现在仍处于非常初级的阶段。人工智能包括机器决策可以批量做很多事情,但在中国,这些投资工具没有成熟市场那么发达,也没有成熟市场那么好用,它的转化率和有效率相对也不是很高。对于高净值人士的高端理财,他们的理财需求更为个性化。除了用人工智能的工具来做分析,给他提出更好的建议,理财师或者比较个性化的投资策略、投资服务也是必不可少的。

  不过,人工智能投资普及到终端用户,成为常规性的配置工具,赵学军坦言,这是一个渐进的过程。但是这个过程当中,已经能让人感觉很美好了。比如说投资者开户的时候只要输个名字,就可以通过大数据对他的风险偏好有初步的了解,再通过进一步的计算与优化,就能够帮他做更好的投资,无论是配置还是在投资。“人工智能在投资领域的应用远比在自然科学的应用困难得多,这条路很漫长。但人工智能依旧是一个不可错失的方向,是时代发展的一个新的里程,一个新的阶段。”