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專訪丨人工智能已到“智慧”奇點,DeltaGrad要用機器人取代基金經理

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人工智能技術本身的突破正推進著各個細分賽道的應用場景不斷落地。二級市場的信息公開性、超越人腦的復雜網絡組合與人工智能深度學習的技術屬性天然吻合,量化投資創業項目紛紛創立

量化投資 借助計算機系統強大的信息處理能力,對搜集到的大量數據進行分析來建立數學模型,根據模型的運行結果進行投資決策。在效率、準確性和穩定性上,對傳統投資進行了重塑升級。

人工智能 的發展從賦予邏輯即可推理的“推理時代”、到學習專家系統的“知識工程”時代,經過數據挖掘和大數據時代的沉淀和積累,如今已經進入了 神經網絡深度學習的時代, 基于人工智能深度學習技術的量化投資,技術條件本身已經成熟。

量化投資版的 AlphaGo ,取代 基金 經理

Delta Grad創始人龐然指出,人工智能在算法輸出策略方面已經達到了“智慧”臨界點,具備了“涌現”能力——“簡單的個體數量急劇增加,達到一定程度時就會有群體智慧的“涌現”,是量變達到質變時才能出現的一種能力。”(凱文·凱利《失控》)

人工智能更為準確的描述應該是“人工智慧”:“智”是可量化、可描述的知識和邏輯,“慧”是抽象的直覺和感知,是要經過長期大量訓練之后涌現出來的一種能力。如今神經網絡算法已經能夠達到“慧”的層面。

典型案例就是2017年1月,AlphaGo以“Master”為注冊名對戰數十位人類頂尖圍棋高手,取得60勝0負的戰績。經過短短3天的自我訓練后,以100:0打敗了此前戰勝李世石的舊版AlphaGo。經過40天的自我訓練,AlphaGo Zero又打敗了AlphaGo Master版本。這意味著對海量優質數據進行深度學習的神經網絡算法能夠突破人類的時間、精力瓶頸,獲得從量變到質變的“涌現”能力,進入“慧”的狀態。

而在二級 股票 市場,同樣需要一款這樣的量化投資工具。量化投資借力人工智能技術,運用現代統計學和數學的方法,從大量的歷史數據中尋找并搭建獲得超額收益的 投資策略 ,正在受到資本市場和投資者的越來越多的關注。

并且,二級市場的量化投資可以實現“預知”,而非簡單替代部分機械性的操作。龐然向億歐介紹從更長的時間維度來看,基金經理的每一個投資策略都只是局部最優解,并不能窮盡所有的情況,之所以受到追捧,是因為符合人的邏輯,也就是‘智’的層面。當人工智能發展到‘慧’的階段時,機器人能夠通過自博弈訓練產生數百萬的交易數據,對數據的深度學習又產生可以有效的策略。通過這種對抗學習,機器完全能夠突破人類基金經理的工作時長、身體精力、工作穩定性的限制,取代基金經理。

量化投資的外部市場環境也已經成熟。在國外量化投資已有30多年的發展歷史,數據顯示2016年,量化科技在國外的理財產品管理規模達到了3.2萬億美元,而通過計算機和數字模型進行下單和下達指令的比例達到了56%。在我國,量化投資的發展還處于初級的階段,向債券、股票、期貨、外匯等領域延伸,將創造巨大市場空間。

目前量化投資的應用場景主要在投資交易、資產管理、 智能投顧 三大領域,操作流程包括數據輸入、模型開發、回測輸出三個步驟。在整個運行過程中數據和模型是關鍵。由于量化投資策略的影響因子較多,搭建過程繁雜,從早期籌備到策略搭建再到回測輸出需要很長的時間,投資效率有待提高。

龐然2017年8月創立DeltaGrad公司,希望將AlphaGo技術復制到A股做量化投資,已經利用其自主研發的機器人“智富狗”用自有資金在A股市場上進行投資。

“DeltaGrad目前上線的5個機器人,通過學習股票歷史數據已經產生了超過700萬的投資策略。在業務操作上,經過2018年1月-5月的實盤驗證,機器人“智富狗”的業績已打敗82%的人類基金經理。“龐然向億歐介紹。

未來要讓機器人在虛擬市場自主交易

現階段,針對股票市場的量化投資平臺在商業化上主要有兩個方向:其一是為C端量化愛好者提供服務,未來通過增值服務盈利,同時期待平臺產生好的策略,通過幫助這些策略開發者融資,從而獲得盈利的分成;其二是為券商、基金等B端機構提供服務,收取系統本地布署和定制化服務的費用。

相對于這兩種盈利模式,龐然更看好自營業務,在未來,DeltaGrad會成立自營的基金公司。他認為市場上提供投研工具的公司,仍然是以人投資的邏輯為基礎來構建工具。

對于DeltaGrad未來的發展方向,龐然的想法很大膽。他提出了“兩步走”的發展策略:第一步是用自有資金進行實盤交易來驗證模型的有效性。而后,成立基金自營。這一階段的商業模式主要是資金管理費和交易分成。在具體的業務層面,計劃年底上線10個 股票機器人 ,并全部進行實盤操作;第二步是建立一個虛擬交易市場讓機器進行自主交易,采用的交易規則與上交所、深交所一致,交易時間無限制,通過機器的自博弈訓練產生更高質量的交易數據進而建立有效的模型獲取更有效的策略。這一階段的商業模式除了資金管理費和交易分成外,還可能會面向部分B端機構提供風險管理服務。

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