AI完勝分析師 人機結(jié)合或成投資進化方向

    2016年戰(zhàn)勝世界圍棋高手李世石后，“阿爾法狗”（AlphaGo）們?nèi)栽诟鲬?zhàn)場征伐。今年，AI（人工智能）與證券分析師也進行了一場巔峰對決，人工智能又一次完勝，并達到了83%的高勝率。業(yè)內(nèi)人士認為，和AI圍棋一樣，扎根金融領(lǐng)域的智能投研的發(fā)展日新月異，其發(fā)展速度比所有人想象的都要快，未來10年將是AI在金融領(lǐng)域取得長足進步的10年。

    AI整體預測勝率達83%

    最近，投資研究領(lǐng)域首屆人機公開對決以懸殊的結(jié)果落下帷幕。

    2021年1月25日，通聯(lián)數(shù)據(jù)旗下的蘿卜投資（Datayes）運用AI技術(shù)，預測了799家上市公司2020年年報營收和利潤數(shù)據(jù)，并大膽地進行了公開展示。

    4月末上市公司2020年年報披露結(jié)束，這場比拼的結(jié)果也新鮮出爐：相比分析師的一致預期，AI對上市公司營收預測的整體勝率為83%。也就是說，對于661家上市公司，AI預測的精度勝于分析師的一致預期，相當于后者勝出標的數(shù)的5倍；從誤差中位數(shù)來看，AI為5.69%，較后者的8.75%更低。

    不僅如此，在家用電器行業(yè)，AI的預測較分析師一致預期的勝率更是達到了100%。在商業(yè)貿(mào)易、國防軍工、建筑裝飾、食品飲料、汽車、醫(yī)藥生物等行業(yè)，AI預測的相對勝率也較高。

    通聯(lián)數(shù)據(jù)首席智能投資科學家羅戈表示，從本源上來說，AI分析是先將成本高昂的數(shù)據(jù)源，手工處理成機器能接受的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括行業(yè)數(shù)據(jù)、另類數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)等，并通過AI這個“算盤”得出預測結(jié)果的。

    在羅戈看來，數(shù)據(jù)越豐富、越有特色，就越能得出更為精準的結(jié)論，比如消費類、醫(yī)藥類行業(yè)的AI預測精準度就很高；一些數(shù)據(jù)獲取成本較高、數(shù)據(jù)量少的行業(yè)可預測性就較差，TMT行業(yè)就是典型；券商、保險、房地產(chǎn)等行業(yè)受金融環(huán)境和政策的影響較大，業(yè)務相對不穩(wěn)定，因此也較難預測。

    “投資研究領(lǐng)域的這種對決還從沒有人做過，畢竟公開結(jié)果是有打臉可能的。其實，2020年我們就進行過類似的內(nèi)部預測，當時選取了80家公司，勝率達到78%，所以對這次的結(jié)果我們還是比較有信心的。”羅戈說，未來AI的勝率還有向上提升的空間，這次對決只是試水，預計未來每年都會進行這項“賽事”。

    AI會否取代分析師的工作？

    古人言，非我族類，其心必異。關(guān)于人工智能終極發(fā)展后是否會取代人類，甚至操控人類的聳人言論屢見不鮮。電影《機械姬》中的AI，從被動、弱勢的女機器人，搖身一變成為殺害研究者的冷酷高智慧體，展現(xiàn)了AI殘酷的一面，而人類對于未來出現(xiàn)這種“超人工智能”的恐懼也在電影中展現(xiàn)得淋漓盡致。

    有分析人士認為，目前的AI運用大體還處于弱人工智能階段，如語音助手、人臉識別、掃地機器人等，離超人工智能這樣有獨立思辨、認知能力的AI還較為遙遠。不過，不可否認的是，AI的發(fā)展往往呈現(xiàn)出跨越式節(jié)奏，進化或不期而至。

    以圍棋領(lǐng)域為例，人類面對AI時，呈現(xiàn)出了相當復雜的心路歷程。起初，在阿爾法狗算法出現(xiàn)之前，可能一位圍棋業(yè)余三段就能輕輕松松地戰(zhàn)勝機器算法，彼時人類嗤笑機器算法的不堪一擊，認為機器戰(zhàn)勝人類棋手是天方夜譚。仿佛是嘲笑人類的自大，2016年阿爾法狗橫空出世，戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石，轟動全球。不過，當時大家都認為這可能有一定的運氣成分。

    到底是不是運氣呢？2016年至2017年，這種僥幸心理被碾壓。該程序在中國棋類網(wǎng)站上以“大師”（Master）為注冊賬號，與中日韓數(shù)十位圍棋高手進行快棋對決，連續(xù)60局無一敗績。2017年5月，在中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會上，它與世界圍棋冠軍柯潔對戰(zhàn)，以3比0的總比分獲勝。自此，人類對“阿爾法狗”在圍棋領(lǐng)域的實力徹底認了。

    如今，屬于金融投資基礎建設領(lǐng)域的智能投研也開始發(fā)力了，而AI分析無疑是走得較快的品種。經(jīng)過幾年的發(fā)展，AI會否取代人類分析師、基金經(jīng)理的工作？這或許是很多業(yè)內(nèi)人士最關(guān)心的話題。

    誠然，在有些領(lǐng)域，機器天然地比人類做得更好，比如量化高頻交易。不過，金融投資和圍棋比賽仍然存在著本質(zhì)區(qū)別。羅戈認為，棋盤內(nèi)的規(guī)則越多，機器的勝率就越高，而金融投資時常呈現(xiàn)出不可預測性，出現(xiàn)個股“黑天鵝”事件等，這些都是“棋盤”外的事，AI不一定能正確預判。

    以通聯(lián)數(shù)據(jù)研發(fā)的智能投資產(chǎn)品“蘿卜投資”為例，它就更像一名機器“研究員助理”，雖然能得出預測結(jié)論，且精度較高，但并不會代替投研經(jīng)理做決定，具體得出怎樣的市場觀點、什么時候投資、倉位幾何這類問題還有待人類去思考和決策。簡而言之，這個“蘿卜”主要致力于尋找目前市場上耗費投研人員精力的事并加以解決，讓人類騰出更多的時間進行深度思考。

    “智能投研的目標是把金融投研人員從簡單、重復的工作中解放出來，這不是替代，而是要讓人類成為‘超人’！”說到這里，羅戈的眼睛都是放光的。在他看來，AI進化極具魅力，大家應以更積極的態(tài)度擁抱科技的未來，人機結(jié)合可能是未來投資的進化方向。

    金融科技發(fā)展“三段論”

    作為國內(nèi)頂尖的計算機科學實驗班——清華大學“姚班”的往期學員，80后的羅戈可謂學霸中的學霸。提及自己近些年在智能投研領(lǐng)域的實戰(zhàn)成果，羅戈略帶靦腆地表示，之所以選擇博士畢業(yè)后加入通聯(lián)數(shù)據(jù)，主要還是因為看好智能投研的未來前景。

    據(jù)悉，通聯(lián)數(shù)據(jù)的股東方是萬向系，肖風任通聯(lián)數(shù)據(jù)的創(chuàng)始人兼董事長。曾為博時基金創(chuàng)始人的他，在金融科技領(lǐng)域有著超前的敏銳嗅覺。早在2018年，肖風便公開表示，可以將金融科技發(fā)展分成三個階段：1.0的場景革命，2.0的以人工智能和區(qū)塊鏈為核心的技術(shù)革命，3.0的金融業(yè)的模式革命，即金融科技的終局。目前，正處于2.0的“技術(shù)革命”時期。通聯(lián)數(shù)據(jù)近幾年的發(fā)展，也從側(cè)面反映了萬向系發(fā)展金融科技的雄心。

    近些年來，很多公私募機構(gòu)也陸續(xù)開發(fā)了智能投研功能，但更多的局限于內(nèi)部使用，在提供數(shù)據(jù)之外還能給出預測結(jié)論的機構(gòu)并不多。羅戈表示，未來智能投研領(lǐng)域的增量市場是一片廣袤的藍海。

    雖然海內(nèi)外投資界一直在利用AI技術(shù)提高業(yè)績，但純由AI模型運行的產(chǎn)品仍然稀少。2017年10月，ETFMG推出了AIPoweredEquityETF（AIEQ），這是第一只完全利用AI選股的主動型ETF。這只基金上市以來的收益率超過50%，但并未跑贏標普500的同期收益率。

    在國內(nèi)市場，諸多公私募機構(gòu)也紛紛開啟了人工智能方面的戰(zhàn)略型研發(fā)計劃和組織架構(gòu)安排。比如浙商基金的iValue智能投資系統(tǒng)，該系統(tǒng)涵蓋指數(shù)、固收、主動權(quán)益三大領(lǐng)域，已形成了針對有明顯周期性運行規(guī)律的“基本面-估值模型”、穩(wěn)定增長類型行業(yè)的“分析師預期-估值模型”、基于相對估值和交易擁擠度的“pairtrade模型”等多種AI模型。

    從國內(nèi)產(chǎn)品的運作情況來看，更多采取了AI與HI（人類智能）相結(jié)合的模式。以浙商基金的大數(shù)據(jù)智選消費、浙商智能行業(yè)優(yōu)選為例，Wind數(shù)據(jù)顯示，截至5月28日，近1年回報率分別為60%、65%，同類業(yè)績排名均在前1/5（一級分類），且前者近3年回報率為138%，同類排名前10%。

    “和AI圍棋一樣，扎根金融領(lǐng)域的智能投研發(fā)展日新月異，其發(fā)展速度可能比所有人想象的都要快，未來10年將是AI在金融領(lǐng)域取得長足進步的10年。”羅戈說。