人工智能炒股 “不怕跌”

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在备受期待的围棋“人机大战”中，阿尔法围棋手慕辰(化名)刚刚走出会议室，就在这时，他与李世石赢得了第一盘棋。在上学期间，慕辰的专业是人工智能和数据挖掘。目前，他在中国一家著名公共基金的量化投资部担任基金经理。

“人工智能首先始于美国，其次是日本，通常是在特定的应用领域，如德州扑克和围棋。慕辰告诉《中国商报》记者，“它也可以进行股票交易。”通常的做法是在例程固化后，每次使用该例程时都要计算概率，并且每次都要做一个大概率。就量化而言，回报率可以排在前20%，也可以稳定在前20%。"

据业内人士称，所谓的定量选股是指利用定量方法选择股票组合，并通过计算机程序发布交易指令。

总体而言，34只国内量化基金今年的业绩比普通基金更稳定，在规避非系统性风险和获得一定回报方面表现更好。事实上，当市场暴跌时，量化投资正如火如荼地进行着，但并不是很突出。

慕辰表示，与人工智能选股相比，基金经理更主观、更灵活，当一个新的主题或新的逻辑出现时，他们可以立即跟上。

人工智能如何交易股票

“在正常情况下，我的日常工作流程是在早上起床后查看(机器)生成的股票列表，然后查看在投资组合管理系统中为每个策略分配了多少权重。根据各种数据(包括融资融券、投资者准入等)，这些策略加起来的头寸是多少？)的机器给出的信号，判断是否有任何明显的错误。”慕辰告诉记者，如果当天需要交易，他将生成一个交易指令，并在交易系统中下单，交易系统将开始自动运行。

事实上，在证券投资领域，人工智能并不是什么新鲜事。像慕辰这样的量化对冲基金经理遍布北京金融街和上海陆家嘴。

一般来说，公募基金或大型私募基金的量化投资部门由两部分组成，一部分是投资研究团队，另一部分是it团队。投资研究团队提出需求，it团队制作算法交易模块，解决基金经理的需求。

在传统的投资研究中，基金经理和研究人员对金融、交易、市场和其他数据建模，分析它们的显著特征，并使用回归分析等传统的机器学习算法来制定交易策略。在人工智能阶段，这些任务被移交给计算机。

“例如，一个传统的基金经理有10亿元来购买20只股票，这相当于一只股票有5000万元。如果你买入，你可能会将这些股票涨到每日的极限；同样，如果你卖掉它，你可能会触及股票的极限。”慕辰告诉记者，这将减少收入，但通过算法交易模块，它每年至少可以节省3%的成本，即增加3个百分点的回报。

北京一位专注于量化对冲私募的相关人士告诉记者，他们的it系统架构师团队由汤姆森路透全球交易所(Thomson Reuters Global Exchange)前数据推送架构师、花旗银行(Citibank)中国技术团队前副总裁(总经理)和其他国内架构师组成。他们的工作是制造数据和研发的一部分，然后在政策允许的情况下打开交易界面。

目前，一些私募股权基金已经开始将量化对冲的三个子领域整合到日常交易策略中，试图获得利润，包括机器学习、自然语言处理和知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，侨水联合使用了基于历史数据和统计概率的交易算法，使系统能够独立了解市场变化并适应新信息。

一些基金业人士告诉记者，目前的主流交易系统包括恒生和郑锦。然而，由于使用成本高，只有公共基金或大型私人股本公司会使用它们。“几乎有几十个人可以使用这个系统。这些系统没有研发功能，基本上是交易和风险控制。”

记者了解到，互联网金融公司试图为中小对冲基金公司开发一个“一站式”交易系统，功能涵盖数据分析、投资研究、风险控制和交易。

谁的选股能力更强

阿尔法戈战胜李世石引起了全世界的关注。被投射到投资研究领域，选股和人力基金经理之间的对抗被人工智能量化。

让我们从一组数据开始。截至3月14日，市场上34只量化基金中有10只今年下跌超过20%，占所有量化基金的29.4%，正回报比例为8.82%。没有一只基金的跌幅超过创业板。同期，在基金经理管理的1434只混合基金中，39.26%的跌幅超过20%，14.57%的跌幅超过创业板指数。

显然，人工智能选股在避免市场波动下的非理性选择、避免非系统性风险、获得一定回报方面具有优势，其波动性、最大回撤等指标也较低，表现更加稳定。

“当市场暴跌时，量化投资被点燃了。人们突然发现，此时仍有一种基金可以有稳定的收益，但它并没有非常出色的表现。”上述北京量化对冲私募股权消息人士称。

很明显，虽然机器比人类移动得快，但是没有人思考得快。“例如，供应方改革的概念，一出现市场热点，基金经理就开始以此为主线，但机器没有那么快，这是人的优势。此外，机器只能在一个阶段制定策略。例如，供应方改革机器人只能想到煤炭、钢铁和有色金属的股票，但对于基金经理来说，他还可以同时做价值投资或动量反转等策略。”慕辰说。

因此，深圳一家公开发行的证券公司的基金经理告诉记者，目前，几乎90%的量化投资是由机器人操作的，剩下的10%是基金经理的决策部分。

“有时(基金经理必须做的)是增加或减少策略，不同的风格适应不同的策略。例如，现在他们都在创业板上投机，而且每周都有很大的利润，有必要增加这个策略的因素(比如增加仓位数据)。”基金经理进一步表示。

来源：安莎通讯社