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Al x 量化:智能投顾带给我们的思考

  在美国,交易员、量化研究员正在慢慢消失,而与此相反,金融科技、机器学习以及人工智能方面的招聘岗位却在逐步上升。要解释这一现象,我们先要了解什么是智能投顾,以及我们为什么要做智能投顾?

  智能投顾一般是指虚拟机器人基于客户自身的理财需求,基于当前市场状况和底层标的表现,基于金融和投资学的投资组合理论,通过算法和产品搭建一个数据模型,来完成以往人工提供的理财顾问服务。

  常见的智能投顾都是“人工的智能”

  市场上大家耳熟能详的一些智能投顾其实都是“人工的智能”——人在背后进行的操作,而在前端封装成一个自动化的工具,实际上并没有真正地实现我们预想的机器学习、没有人工干预的智能。

  Black-Litterman模型是上世纪90年代由高盛的Fisher Black和Robert Litterman提出的,是一种对传统Markowitz均值方差模型的改进。该模型可以在市场基准的基础上,由投资者对某些大类资产提出倾向性意见,模型会根据投资者倾向性意见,输出对该大类资产的配置建议。

  Black-Littermanm模型自提出来后,已经逐渐被华尔街主流所接受,现在已经成为高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具,并且被多个投资银行和资产管理公司用来进行资产配置。而其核心就是人工的智能,即人把自己的观点输入到模型进行干预,而真正的智能投顾是没有人工干预的,也就是说智能投顾一定不是BL模型。

  除了BL模型(Black-Litterman模型),其他常见的模型如现代资产组合理论、马克维茨模型、均值方差模型(MVO)等,在国内都不可行,其中,使用BL模型的一定是“人工的智能” 投顾。就实际问题维度,国内公募基金交易存在申购赎回的时间滞后、赎回价格的不确定性等问题。

  量化投资是新概念吗?

  量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。

  事实上,互联网的发展,使得新概念在世界范围的传播速度非常快,作为一个概念,量化投资并不算新,国内投资者早有耳闻。但是,真正的量化基金在国内还比较罕见。

  在国内现有的量化投资环境下,投资容易获得收益吗?

  国内常见的量化私募或者量化投资,一般来讲还是偏高频交易。

  Al x 量化:智能投顾戳中了金融机构财富管理业务的哪些痛点?

  在国内现有的量化投资环境下,投资容易获得收益吗?

  其实本质上问这个问题是想回答为什么我们需要智能投顾。随着我国经济进入新常态,资产的投资收益率会越来越低,这个时候就需要有新的投资方式,也是更理性更成熟的投资方式——量化投资,这也是在发达国家已经被广泛采用的投资方式。

  智能投顾市场有多火爆?

  在百科上,智能投顾的定义颇为繁琐。“智能投顾指虚拟机器人基于客户自身的理财需求,基于当前市场状况和底层标的表现,基于金融和投资学的投资组合理论,通过算法和产品搭建一个数据模型,来完成以往人工提供的理财顾问服务。 ”

  国内的理财顾问实际上对于金融可能所知并不是太多,更多的是在维护客户关系以及销售上。而理想定义的智能投顾是一套能够独立运行的系统,可以不需要人工干预,并且告诉理财顾问或者告诉个人投资者,你应该如何根据你的实际情况进行资产配置,最后组成一个组合投资,为投资者赚到钱。

  智能投顾要解决什么问题?

  第一,提升产能。财富快速增长带来旺盛的市场需求、人手不足引发产能矛盾、难以覆盖更多的群体,在智能投顾中都将得到一定的解决。

  第二,个性化——理解每一个客户的个性化需求。有了客户的实际需求,然后就能进行类资产进行配置、选优,符合用户的实际需求,组建成一个个性化的投资组合。智能投顾其实很好地解决了财富管理行业在当前的痛点,也满足了未来发展趋势。

  第三、紧跟市场。所有的定投,所有的买入持有策略、被动投资策略,甚至不适用美国美国市场、欧洲市场,这也对投研能力提出新的挑战。

  第四、一致性。一致性即全流程,包括体验,服务流程,投资方案,投后的服务业务的解释和客户心理的安抚,定期的业绩回顾和市场教育。

  第五、随时在线。智能投顾将实现互联网+数字化+智能化+24*7服务,可持续改进交互方法。

  第六,提高效益。解决大量闲置的数据无法发挥效率(非机构化数据,文档、语音,离散的结构化数据),发现更多的业务机会同时降低成本。

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作者: 来源:智能投顾大联盟 发布时间:2017-10-12 06:13:50
 
 
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