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恒达娱乐经典 - 马双杰:智能投顾对FOF是工具 短周期策略可考虑

作者:匿名 时间:2020-01-11 17:41:45:

恒达娱乐经典 - 马双杰:智能投顾对FOF是工具 短周期策略可考虑

恒达娱乐经典,6月28日,由私募排排网和易方达共同主办的第三届中国FOF&MOM基金管理人年会在北京召开。年会以“枕金待旦、智领未来”为主题,共同展望FOF行业的未来。

在“圆桌对话四:金融科技领航FOF投资新时代”,出席嘉宾有中邮鸿信投资FOF投资总监马双杰、凯纳资本合伙人陈曦、老虎证券创始人巫天华、宽睿科技董事长兼CEO刘鑫、深圳前海云溪基金董事长兼首席投资官阳勇。

马双杰认为,智能投顾这个问题对于FOF来说,其实也是一种工具。目前还是处于发展阶段,短周期策略还不错。

以下为圆桌实录:

杨建波:非常感谢主持人,我们的会议进行到今天,还坚持坐到台下的,一定是收获最多的。最后一个圆桌,也会给大家带来更多的收获,我们最后一个议题是金融科技,也跟我们现在市场上特别火的概念相呼应的。尤其是最近两年,国内投资有一个概念非常火,就是智能投顾,不管是银行,券商,还是第三方理财机构,之所以这么火,跟市场有很大关系,因为我们资产管理规模越来越大,整个管理规模超过了百万亿。在这样大的市场环境下,这种新的事物和新工具,对资产管理行业有什么影响,想请嘉宾做一下分享。先请老虎证券的创始人巫天华回答相关的一些问题。

巫天华:智能投顾这个话题,有一个参照,在美国有几家培训出名的公司,在一些海外市场里面,有一定的参考价值。国内这一侧,我看到了一个现象,在过去的三四年时间里面,有很多类似的创意项目,整体来讲,在中国还处在刚刚开始的阶段,我自己本人也是这个出身,我也看到了它在辅助投顾,在帮助大家做信息的获取和风险评估,其实这方面有比较广泛的应用。

量化也是美股里面非常重要的投顾流派,美股市场有机器人贡献,总的来讲,量化技术的门槛比较高,很多基金想跑赢大市,或者希望业绩做更新,整个中国智能投顾刚刚开始。

杨建波:下面我们请云溪基金的阳总,您觉得智能投顾对资管行业有哪些影响?

阳勇:其实智能投顾的发展,因为有很多受众,我发现培养这么一些人才,这是通过计算机来做的,但是我们也考察了一些公司,做的还没有非常好,如果非常好,通过程序化,我们愿意跟他合作,必将在这一块,还是不如程序员的。

另外是在波段的判断方面,因为我们做股票,一个是判断择时,一个是选股方面,我们几个方面都没有问题,这可能是择时方面需要一些资本的东西,希望能够在这块有所突破,通过智能软件。

杨建波:说到智能投顾,我们看到市面上很多智能投顾,包括银行和第三方,他们给客户提供的更直接的产出,目前来讲,它是一揽子基金,跟FOF很类似,智能投顾作为一种新的工具,是FOF投资的一种新模式,请中邮鸿信的马总分享一下。

马双杰:智能投顾这个话题,对我们做FOF的,可以说有一点比较难讲的,为什么呢?我做理解的智能投顾,是说对于我想要的目标,通过智能投顾做一个组合,可能会期待FOF的工作。所以说,为什么说这个问题难回答?如果回答可以完全通过智能投顾来做,意味着我们做FOF的就失业了。我们研究最后的结果是智能投顾用在FOF上,还不太可以。要看怎么定义智能投顾,你如果用在客户为画像,对于一般投资人做这样一个投顾的理念,是有意义的。如果只是在投资的组合上配置,会有难度。如果纯粹是用人工智能做投资,可能可以。但是智能投顾这个问题对于FOF来说,其实也是一种工具,或者说像排排网推出的组合大师,组合大师对整个角度,可以通过它来做底层头部产品的筛选,筛选完以后,没办法自己做,产品筛选完,是在我所在的范围内选一个标的,为什么不能完全做到投顾的情况?投资有几个维度,第一个维度是去买股票,要去买一个私募产品,买了一个股票,就是一个维度。如果只买一个私募产品的净值,用净值采购的东西做一个组合,可能又不一样了。就是说目前中国所有的数据的有净值这个阶段,我们自己有没有做智能投顾这些事,有,我们有核心池,投了二三十个投顾,我们会有投顾的估值表,然后根据估值表选一个我所要的东西,左侧投顾那一端,差不多相关性会比较明显了,可以选择一个我想要的组合,这是对于某一大类的策略用这种方法去做,这是我们在FOF层面上的理解。

杨建波:我们自己平时会接触很多FOF,智能投顾在应用中,您刚才提到,目前来讲,智能投顾是节省或者代替人工的作用。目前来讲,它不是非常合适的时间点。您觉得目前来讲它不是合适的时间点,最大的困难是什么?

马双杰:我是做FOF的,我只看FOF本身,智能头部对FOF有多少优势,我们了解过很多做智能投顾的公司,我觉得比较核心的点在于中国所有投顾的数据是非公开的,如果投顾是公开的,可以让每个投顾变成我的阿发,我可以跟投顾进行贴标,同样做500超额,我们做了差不多10家,差不多10家的阿发里面,有做基础因子的,有做高频的,有做每天30%,有做每天10%,有做每天5%的,背景的逻辑不一样,逻辑因子100%,如果投顾的舆情占到100%,也可以做的很好,只不过我们在观察的区间里,你要知道他能做到这一点,如果这10家投顾有一个底仓,然后把它的因子全部进行分析以后,对于我而言,每个阿发可以进行贴标,贴标完以后,所对应的相关性就出来了。我要看未来因子的组合变化,在这个过程中,智能投顾在投前、投后,可能对于组合会有很大的作用。我觉得就FOF层面上来讲,可能会有异议。

如果就私募来说,展开一下,AI这个东西,我们觉得还是有效的,为什么这么说?因为其实有很多人说到深度学习,其实就是以前的神经网络,如果说还只是用CPU做预算的话,计算不够,现在你可以通过GPU提升你的计算力,五六年的数据在十几年里面可以预算出一个不错的想要的东西。我们其实看到了有已经有头部在CTA领域,在股票领域里面,完全是通过过去的数据预测的。现在AI已经深入到我们的生活了,特别是图像识别,既然能够用到生活中,也能用到AI的投资领域当中去,你可以通过图像识别、模式识别,然后用AI学习,哪些图像和模式是有效的,这些概率能不能做中长期的投资?我觉得不能。如果做一个很短周期的,我觉得这种策略还是挺不错的,因为市场竞争不那么充分,而且出现无效的风险难度大,因为出现无效最大的亏损,不像中长期的那么严重。所以说,我们对于AI这块、对于投顾这块是这样的看法。

杨建波:马总是做FOF的,对新技术的了解也比较多。它还是处于发展阶段,在海外巫总也提到了有一些非常好的机会,智能投顾已经发展一段时间了,具体来讲,海外智能投顾这一块整个发展趋势什么样,核心的内容场景有哪些,我们也想请陈总为我们分享一下。

我了解到海外资本在国内量化这一块做的非常有经验的机构,团队成员的话,国内、海外的从业经验也非常丰富,我相信您对海外的智能投顾发展趋势有一定的了解,分享一下您的看法。

陈曦:非常感谢大家这么晚还留下来,我介绍一下凯纳,我做了8年的投资,接触智能投顾很久了,我们做了6年的业绩,管理规模20多亿,主要做量化对冲的策略。

我先说一下我对智能投顾的理解,我觉得有点虚、有点过热,券商都有投顾,对券商来说,投顾最大的作用是什么?就是推动客户交易,券商投顾就是让客户交易,每天发短信,采集新闻,不包括赚钱,智能投顾也一样,我个人觉得智能投顾的运营模式并不成熟,海外也一样,成熟的是如果有赚钱的模式和模型,一定做公募基金,做智能投顾没有什么收入模型。我们市场赚钱的有三种模式,一种是选股、一种是择时、一种是配置,所以我觉得投顾要跟智能分开,投顾是一个服务性的东西,亏钱会被客户骂。为什么招商银行在推智能投顾,它更像一个机器,我们补卡是远程终端,智能投顾更像一个工具,是为了减少人出错的可能性,并不能创造收益,所以,我的理解,目前整个智能投顾就是帮客户做资产配置,再评测一下你的风险评测能力,如果智能投顾好了,要看大盘什么时候是底部,能够跑赢大盘,我觉得有这个模型的人,一定是做FOF了。

当然好的一点,就是智能,投顾是服务性的行业,它并不能太多的创造价值,智能这个东西,不管是机器学习,还是人工智能,更多是用在高品质的事情上,但是用在择时或者资产配置上很难,特别是宏观长期的,基本我跟行业券商,包括一些大的券商,他们做智能投顾就是让他们买基金,多赚一点费用,所以我觉得智能投顾在目前是刚刚起步的阶段,离成熟还有比较强的距离。这是我的观点。

杨建波:陈总的观点相对比较保守一点,我们知道宽睿科技是一个科技公司,在技术应用上有很大的追求,我想问一下刘总,您是怎么看待这个问题的?

刘鑫:我们是一家金融科技公司,可能我的观点是方兴未艾,美国跟中国有很大差异,陈总提到了人的问题,美国的人工很贵,你要找资产配置,这是非常贵的服务,其实在中国,这个问题基本不存在。

第二是从美国来看,美国的智能投顾是ETF,美国有各种各样的ETF,大概有几千种,中国很少,靠人可以做这样的事情了。在美国靠人的力量不够,所以计算的能力和数据处理的能力,在这里会起到很大的作用,这是在中国目前智能投顾更多的是偏向一个营销的目的,包括银行端做的很好,比如说摩羯,是推动大家买我的东西,它是增加费用的,但是增加费用之后,并不是说智能的配置能够得到更好的,超过于人的能力和水平,这是我们对智能投顾的看法。

当然,未来我们延伸品的发展,发展期权更多一些,ETF更多一些,其实对于智能投顾的发展更好,这时候计算能力、数据处理能力会得到体现,现在是处于起步的状态,这是第一个。

第二个观点跟马总的观点有一点差异,因为我们做了很多服务,我们服务了很多量化交易的机构,给量化交易的机构提供了行情,我们提供了200多家的量化交易者,包括实盘,我们实盘超过了400万亿的委托,比较好的量化交易者,反而不是采用机器学习或者深度学习的。包括最早的,完完全全依赖于深度学习做交易,现在变成了深度学习和量化决策相结合的状态,它不是一个100%依赖于深度学习的,早期在AI刚刚进来的时候,完全是深度学习的。后来,从我们的角度来谈,我们看到了很多量化的交易,会做出更好的量化收益。

我们自己有一个观点,中国真正的超额收益一定跟规则相关,具体不再举例了,真正超额的东西。我们其实觉得,第一从智能投顾来讲,在中国是方兴未艾的,依赖于对于交易的进步。另外是机器学习,可能还需要一定的证明,因为股市里面,我自己的观点是虽然不是做交易的,我要向大家学习,但是我之前长期做了十几年,我们自己看到的股市基本原理测不准,它是严重信息不对称的状态,人工AI智能,它是信息完全充分的状态,在这种状态下,会比人工强大很大,这里面有大量的信息你不掌握,这里面对于机器来讲,能不能达到目前AI技术的表现,就是深度学习的表现,这是可以慎重思考的,未来AI会提升这方面的问题。

杨建波:刘总说的信息问题,我突然想到一个问题,大数据可能需要足够信息,尤其是市场的有效性,可能国内市场不是特别有效,美国市场相对有效,我们前端时间了解了国外也有纯AI的基金。

刘鑫:阿法狗就有了。

杨建波:我看那个基金收益还可以。

刘鑫:如果A股表现的不是那样,不一定对,我从科技的角度来看这个事情,我个人的感觉,如果他来A股,包括在美股,早期有一段时间表现也不好,后来起来了。因为股市里面中国群体跟美国不太一样,非成熟度也不一样,这里面情绪化的波动来的更强大一点,我们之前在硅谷聊过,他们非常难以克服,中国可能会有更多成熟的市场,这是自己的观点。

杨建波:不管是人工智能也好,还是人工智能用在智能投顾,是想代替人工,我们想到智能投顾这些东西,很难取代人工,它还没办法完全替代人,我们看到了对于主观的一些投资,也产生了一些挑战,我就这个问题想问一下云溪基金的阳总,我们更多依赖于人为调研分析,您觉得人工智能发展比较快的年代,对于我们主动投资的机构,会有哪些挑战或者说机遇?

阳勇:我还是相信机器能代替人工,炒股分为几方面,第一是经验,因为很多人炒股亏钱,不是他不聪明,可能他是缺乏10年以上的经验,这时候我们去招人,招不来十来年经验的人,这时候有快速学习的过程,用人工,一个方面是经验不足,第二方面是人跟人之间的设计有差异,但是人工智能这块,还是代表了一个思想,再加上人,尤其是基金经理,我有时候看大盘,这个位置又跌了,看对并不一定做对,机器一定会去执行。所以,在这块,我还是非常相信机器深度的运用,我们公司叫云溪基金,是2016年创立的,我的名字叫阳勇,我们在外面也有一个展台,我们买了好多股票。如果用人工智能的话,我相信能够把我们做小公民的净值可以做好,目前来说,我们面临的问题是回撤过大,我相信利用最快的一些方法,可以做到比较好一点的投资业绩。

杨建波:有哪些人工智能方面的投资机会,在国内的应用市场方面?

阳勇:从国票层面来讲,对我个人来说,肯定希望能替代我底下研究人员的工作或者交易员的工作,或者直接代替我的工作。在这块的话,把这个软件编好。

杨建波:下面云溪的交易员努力工作,但有一天被机器代替了。

阳勇:我相信机器可以替代人的,一天的最高点、最低点可以做到,但有些人做不到,并不代表机器做不到,人做不到,不代表机器做不到。如果程序化,还是能够提供资金的使用效率,因为人使用有一个资金容量,机器可以管理几十个亿,或者上百个亿。人做的量是有限的。

杨建波:巫总,您觉得人工智能有哪些投顾的机会?

巫天华:我自己是智能领域出身,我也是在人工智能这一块,其实我会觉得,自从阿法狗以后,人工智能炒的过火了,大家在用的很多互联网产品,其实都是人工智能非常好的产品。

我举一个场景的例子,我们希望跟客户成长,为什么以美股作为切入点,用户有一半以上是赚钱的,如果用户不赚钱,最终会装死,交易量会下来,我们希望跟用户一起享受全球成长的红利,这也是我们创业很重要的一个初衷,我们最初看到了中国人很遗憾,每年在用BAT的产品,但投资机会都被日本雅虎拿走了,所以我们也会有一些制动分析大家的风险提示板块,这些问题,本质上也有一些计算机的算法在里面,如果你的仓位有一些延伸品,可能不太合适。所以我能感受到人工智能,感受到计算机的算法在一些工具分析的软件里面各种各样的应用。

回到投顾这一侧,中国的智能投顾并没有像美国一样,从用户的角度,不在乎是智能用户还是人工用户,只在乎子收益多少,有没有收益更高。美国很重要的一个背景是来自于活期存款利率很低,其实是有一些价值的,没有美国的税收制度跟中国差别很大,中国的收益比较高,所以从用户的角度,中国创业智能投顾的平台,在收益上的吸引力不够高。

从公司的角度来说,不靠一个AI的概念就能够征服市场,就能做一个优秀的市场,你真的能够做到超越大盘,收益很高,这是非常困难的事情,如果我今天这么牛,我不用做投顾,我用天上的钱就好了,所以这个领域,的确有这样一个问题,做一些辅助决策或者产品,包括在MOM里面帮助更多得的人做风险,做一些精准的风险分析,包括想看美股的人,能够精准的看到新闻推荐,这些应用上面,我非常看好。

杨建波:陈总觉得这些工具对做量化投资方面,有哪些机会和挑战?

陈曦:其实这是一个很好的问题,其实量化投资和智能投顾是两个概念,量化投资越来越多的人可以利用人工智能做选股、择实,特别是做高频交易的领域,有海量数据的时候,一个模型回撤的时候,五天五夜有撤不回来,如果我用人工智能的方法,用机器学习的方法,可以用海量的样本变小,从五天变成了一天,会大量节省我做研究的时间,提升我的研究效率,从这个角度来看,这是一个非常好的工具,特别是面对海量数据的时候,是一个很好的工具。

另外在未来竞争到一定程度,刘总也说道一个问题,就是信息,中国大量信息不对称,如果中国信息很对称的时候,就不行了,为什么阿法狗能够战胜李世石,因为那是有限的博弈,信息很透明,棋盘上的字很多人能看看到,但有些信息机器看不到,美国比我们领先很久,美国有很牛的做资产管理的,真的可以市场化的赚钱,中国有一个过程,目前来看,人工智能是让散户机构化的,到以机构为主的时候,会进入到一个新的领域,短期内是一个量化的工具。

杨建波:马总,您怎么看这个问题?

马双杰:我前面说到关于AI这块,我们有投顾,但是AI只是其中一个因子,为什么这个东西比较好,这些东西的因子相似性很低,可能AI的收益就像前面说的,它的收益没有这么高,它的下面可能会低,但是它跟其他的因子相关性低很多,这是一个很好的组合。所以我觉得AI这个东西,尤其是对于短周期的高频数据AI,怎么定义它是深度学习,还是机器学习,目前在中国还用不到深度学习,因为机器学习能赚到钱,只是说用不同的方式,做出来的东西相关性强一些,用一分钟的数据可以做机器学习,所以你的数据端,你所选取的东西不一样,你的方法论不一样,你的结果不一样,但是我要的就是这个,因为我需要的是相关性,如果去投一个投顾增强的产品,要加一些相关性在里面。

所以我们期待非相关性的操作,我们投过一些阿发,原来对阿发有一些比较高的要求,如果相比性比较低,我降低这个标准,因为我要的是组合的波动性,年化收益是16%,我通过组合实现了整个波动率以后,可能好过单个产品的收益。

杨建波:刘鑫总,您觉得智能投顾对量化交易的挑战和机遇是什么?

刘鑫:它是量化投资的工具,提到了深度学习,我们看到它是完全学习的,可以用这个方式下单,整个过程是深度学习来做的,我们没有看到很好的表现,但是量化整体里面的工具,要选因子,包括一些数据处理,其实对量化交易有很大的帮助,这是我认同的一个观点。

杨总提到程序化的东西,在量化里面,一个群体可以确实2000支股票,无论如何,这是人做不到的,这是属于智能投顾,跟陈总也是类似的,智能跟量化有差别,如果作为一个工具辅助量化交易,智能本身会带来一定的价值。另外一个领域里面,可能跟我们做的有一定的关系,我们会辅助最关键的量化交易,我们是很深度长期技术的持续交易过程,其实,我们可能能看到的这些量化交易方面,比传统第三方看到的更多,当然,现在我们更多是感性,现在也有一些FOF找我们,让我们推荐好的量化交易,其实有一些非常好的量化,实际上是一般意义上很难接触到的,他们也很难出来交流,在跟我们的交流过程当中,因为我们非常深入,我们也在思考这么一个问题,如何把这些以定量的方式刻画出来,把我们现在感性的这一面。举个简单的小例子,如果看一家量化私募基金,是开在哪个区域,在它所处的技术和渠道是跟移动相关的,在上海是开在陆家嘴还是世纪公园,深圳是在南山,还是福田,是量化基金本身属性的差异,五道口计算机的能力,数据处理能力,很可能一个数字基金里面,80%以上的人是做计算机的,如果开过国贸,渠道占的比重很大,不是说谁好谁坏,而是量化基金所属的合伙人取向不太一样,是不是可以以智能的方式展现出来,这也是我们自己思考的东西,需要有一定的思考才能实现,我们也希望做事情,这样也能够更好的给到我们的FOF的投顾方一些更好的建议,这是我们感性的对于认知的动多少。

杨建波:智能投顾在我们做投资方面,提供了很多方式。请问马总,现在智能投顾前期做的更多工作是做一些基金的筛选,我们知道FOF投资不光是做一个前端的风险,后期的风险控制、投顾管理,也需要人工来做,您觉得投顾这种后端的帮助,会体现在哪里?

马双杰:智能投顾比较宽泛,像我们在做FOF的过程中,只是引用到了类似的工具,其实你在投FOF的过程中,可能第一个维度是买了一个股票,第二个维度,可能投了一个投顾,投顾买了股票之后,赚了一个阿发,买了500个赎票,对于我而言,我要知道它是怎么赚钱的,如果我不知道它是怎么赚钱的,我不可能一个一个来看,所以它需要一个工具,把500个股票最后归类为因子,整体说,我要知道这个投顾500的股票和500的指数,相比的风险度在哪里,这个东西需要一个工具来实现。所以说,我们在投顾底层私募的时候,会很明显确认能够看到它的底层,通过工具去分析这个投顾的风险在哪里,通过风险交易在哪里以后,还会有一些其他的指标,比如说他的行业,包括行业暴露在哪个位置,行业的分布是大概是什么情况。在这样的情况下,可以知道他是怎么赚钱的,怎么亏损的,对于整个底下的FOF投顾,按照逻辑性和相关性,可以做一个依据,可以做真正意义上的投顾管理,而不是做完资产配置再做,或者做完投顾之后就不动了。

举个例子,去年非常忙碌,我们一年调整了投顾次数大概200多次,我们在买股票调整投顾,调整的依据是什么?策略有没有偏,后面有800个票,后面变成了500个票,以前是-0.2,-0.3,如果没有产品监控,你是没办法干预的。FOF需要通过一定的方式做一些处理,未来,作为一个FOF的工具,它的意义是很大的。

杨建波:由于时间关系,今年的会议进行了挺长时间,他们对智能投顾也发表了自己的看法,有觉得现在市场不成熟的,也有觉得市场投顾作为一个智能工具,能帮助我们做很多事情。我们非常感谢五位嘉宾的精彩分享,谢谢大家。

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