用AI進行投資，靠譜嗎？

鄧曉蕾

什么是你眼中的未來？

很多人的答案是人工智能（AI）。按照未來學家雷德蒙·庫茲韋爾的奇點理論，AI的智力水平總有一天會接近甚至超越人類。如果我們把人類智能和人工智能劃成兩條線，隨著AI技術的不斷發展，我們看到這兩條線正在慢慢在逼近，如果跨過這個臨界點，就是奇點。奇點的到來應該在未來不遠的地方。近幾年，AI風頭正勁，似乎奇點的臨界點已經到來，尤其，在AlphaGO戰勝人類冠軍棋手后。不過，我們都好奇，AI的觸手還將伸向哪個領域，與人類再較量一場。

6月13日下午，微軟亞洲研究院牽手華夏基金，宣布雙方將就AI在金融服務領域的應用展開戰略合作研究，探索智能投資與資產管理行業智能化轉型。

用AI來進行投資、選股，到底是驚喜還是憂慮？AI會不會改變我們的投資生活？這對我們的財富管理意味著什么？會不會讓基金經理失業？

其實，技術對于投資領域的影響實際上早已顯現。網上曾流傳高盛在紐約股票交易柜臺的兩張對比圖：一張是高盛交易柜臺前熙熙攘攘的600名交易員，另一張是只有兩名交易員。原因是大部分的交易員被算法替代。在交易環節，程序確實有優勢，除了對數據更敏感、運算更快外，還不摻雜情感因素。

如今，隨著AI進入高速發展時期，語音識別、圖像識別、機器學習等不少細分領域涌現了大量突破性研究成果。而作為數據量龐大、應用需求龐大的金融行業，AI顯然有著天生的發揮優勢。

微軟亞洲研究院院長洪小文表示，在微軟看來，AI最重要的目的不是去打贏一場比賽，而是跟伙伴能夠打造一個更廣泛的生態圈，讓AI走出象牙塔，能夠普及化，讓它與金融投資行業的現實需求和應用場景相互結合、融會貫通，真正將技術轉化為成長動力，惠及廣大投資者。

華夏基金總經理湯曉東表示，要深挖“AI+”帶來的巨大投資機會，探索把AI全方位應用到投資、銷售、客服等各個領域。

以智能投資為例，一是大數據分析，輔助決策，在數據及信息獲取方面，人工智能有巨大的優勢，海量的數據基礎，加上強大的計算能力，人腦往往幾十年未必算得清的問題，機器須臾之間就有答案，能挖掘出很多細分領域的投資機會。二是人工智能的自我學習，現在機器都有深度學習能力，機器沒有人性貪婪和恐懼的弱點，也不會受情緒化的影響，不僅可以自己探索交易策略，從過去失敗的教訓和成功的經驗中自主學習，做出當前的投資判斷，還同時可以通過歷史數據，學習不同投資者的交易模型，在相互博弈中得到最優交易策略，大大提升策略表現。

據了解，智能投資是此次雙方合作研究的契機和重點，研究方向包括通過模式識別預測市場走勢、基于深度學習挖掘影響市場的重要因素、基于機器學習方法論進行行業輪動的研究、基于大數據構建金融圖譜、基于社交網絡與應用軟件等使用數據識別并深度了解客戶等。除了目前雙方在智能投資等領域的合作，未來可以共同探索的領域也非常廣闊。

“AI未來究竟會成為基金經理、投資經理的一個有用的助手還是會成為這個行業的顛覆者？這樣一個問題僅僅只是開始。”華夏基金投資總監陽琨認為，未來一段時間機器人輔助投資將很快體現出競爭力。他打了一個形象的比喻，投資選股，就像在海灘上找螃蟹，平常人翻100個石頭找到螃蟹的概率應該大概是10個和20個的概率。但是如果有一天有一個人告訴你他能夠一秒鐘之內把海灘上的石頭翻一遍，把螃蟹一洗而空。那你的反應是什么？陽琨說：“我一定要掌握一項這樣的武器或者工具。”

這就是說，當前，AI將作為一種工具來提升投資的效率。

微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖認為，具體的技術應用包括量價數據分析、文本數據分析、知識圖譜及推理、預測模擬與決策等方面。

劉鐵巖也表示，AI技術可以通過量價數據分析、文本數據分析、知識圖譜和推理以及預測、模擬和決策等方式助力金融投資。如互聯網上海量的文本數據，可以根據海量文本信息、語義和情感分類、主題分析等進行分析，對投資的宏觀基本面進行快速的梳理和了解。

具體到投資應用中，AI在投資中的應用場景主要是利用機器對海量數據的處理能力，讓機器去復盤歷史，尋找各種變量之間的關系，幫助人類歸納金融市場運行內部的機理，為投資人做出決策提供更多客觀依據，幫助投資者提高投資決策的成功率。

當然，AI在投資領域的應用，也有一些難題需要去克服。比如，金融市場存在信息缺失、隱藏等問題，給建模造成困難；市場規律的變化非平穩，對模型的預測能力提出挑戰；金融市場的多方復雜博弈，加大了建模與分析的難度；黑天鵝事件很難用大數據、大樣本方法來預測。

不管未來人機大戰誰贏，我們都需為未來做好準備。