浙商基金向偉：AI賦能投資經(jīng)理“超能力”

    ■本報記者 張志偉

    隨著云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能等數(shù)字科技的不斷跨越式發(fā)展，金融行業(yè)正處于驟變時期，人工智能與金融結(jié)合也愈發(fā)得到認同。華爾街與硅谷的融合，正變得越來越緊密。

    當下，AI正在向更為復雜的投資領(lǐng)域邁進。公募基金也在關(guān)注著這一領(lǐng)域變化帶來的投資機會。記者獲悉，由查曉磊、向偉兩位擬任基金經(jīng)理共同管理基于工程學原理的AI基金——浙商智能行業(yè)優(yōu)選混合基金，將于本月24日正式募集結(jié)束。這是業(yè)內(nèi)率先發(fā)行的“落腳”AI的基金。

    好的AI工作者就像“筑夢師”

    向偉，博士畢業(yè)于香港科技大學人工智能實驗室，在加入浙商基金之前，曾先后創(chuàng)立華大基因彈性計算實驗室、百度機器學習深圳分部與通聯(lián)數(shù)據(jù)蘿卜投研，有15年AI研究與實戰(zhàn)經(jīng)驗，是國內(nèi)量化基本面研究與智能投資的推動者。

    扎根的AI領(lǐng)域如此深厚，在公募基金行業(yè)并不多見。論及對AI行業(yè)的看法，向偉對《證券日報》坦言，“進入了AI行業(yè)后才發(fā)現(xiàn)，實際上AI工程師與傳統(tǒng)行業(yè)中的建筑設(shè)計師很像，需要有能力將科學、美學、實用性三者相結(jié)合。而近年來專注于研究HI+AI（人機協(xié)同）投資之后，我更意識到，如果要將人類智慧與機器智能相結(jié)合，對于AI工作者的要求實際上已經(jīng)超出了對傳統(tǒng)建筑設(shè)計師的要求，而更像是《盜夢空間》中的筑夢師。”

    在電影《盜夢空間》中，筑夢師一方面要設(shè)計出高度逼近真實世界的空間，另一方面又要借助對于高維空間的巧妙結(jié)構(gòu)設(shè)計，連接或者扭曲某些局部空間，使得造夢師看上去具備了常人眼中可以扭曲空間的超能力。

    浙商基金目前專注的HI+AI投資，做的事情其實也和筑夢師一樣。一方面，在基于人類智慧設(shè)計投資模型的時候，需要保證投資模型的邏輯和變量能夠無縫對接傳統(tǒng)人類大腦中的知識結(jié)構(gòu)。這樣才能實現(xiàn)通過“駕駛”AI模型來投資的成本與人類自行投資的成本相近。向偉認為。“浙商基金在模型背后會利用AI技術(shù)，對模型內(nèi)核進行空間維度的熵增，利用計算機在存儲、速度、精度方面的優(yōu)勢彌補人腦的不足。而向偉認為，未來，有能力駕馭這些HI+AI投資模型的投資經(jīng)理們，將逐漸具備超越普通人類的扭曲知識時空的‘超能力’。”

    讓機器人像人一樣思考

    談到投資理念，向偉認為自己的職業(yè)是基金經(jīng)理，而工作的本質(zhì)是一名AI科學家，他每天的工作內(nèi)容就是讓機器學會像人類一樣思考，最終實現(xiàn)主動投資。而對于浙商智能行業(yè)優(yōu)選混合基金這只產(chǎn)品，核心理念是分散投資。向偉認為，“就AI技術(shù)目前的發(fā)展階段而言，雖然尚不具備主動思考的能力，但在效仿人類方面可以做得非常好。”

    因此，浙商基金會根據(jù)人類歷史上的成功投資經(jīng)驗，設(shè)計并訓練對應(yīng)的投資機器人，而每一個投資機器人要學習完成的投資任務(wù)非常聚焦。同時，要求訓練得非常準確而穩(wěn)定，這樣每個訓練好的機器人在線上工作時只需要完成好自己的任務(wù)就可以了。

    向偉介紹，很多優(yōu)秀人類基金經(jīng)理都有自己的偶像投資大師，浙商基金為了實現(xiàn)分散投資的學習目標，并沒有把機器人的學習對象設(shè)定為某一個投資大師，而是期望機器人們能夠每天抱著敬畏的心態(tài)面對周圍一切的優(yōu)秀人類的。

    “從優(yōu)秀的基金經(jīng)理，到各家優(yōu)秀的賣方分析師，到外部垂直行業(yè)的行業(yè)專家，到專注于研究市場波動性的優(yōu)秀交易員們，都是AI投資機器人非常好的學習榜樣，對機器人智能水平不斷進化會產(chǎn)生了非常大的影響?？梢哉f浙商基金AI投資機器人的偶像，其實是各行各業(yè)的優(yōu)秀人類，機器人所擁有的智慧其實也源于優(yōu)秀人類的智慧。”向偉稱。

    而談到新基金未來的投資操作，向偉介紹認為是分散投資+風險再平衡。利用各行各業(yè)的AI投資機器人實現(xiàn)所有領(lǐng)域的覆蓋。但同時各個行業(yè)的機器人自身也會根據(jù)當前市場狀態(tài)評估對應(yīng)板塊和個股的風險收益特征。因此在某個時間截面上，投資機器人群體會根據(jù)風險收益比進行權(quán)重不斷再平衡，從而決定其在各個板塊上的倉位，最終實現(xiàn)底層資產(chǎn)與時間軸層面的全覆蓋。