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| 本文作者： 溫曉樺 | 2017-03-13 14:06 |
雷鋒網(wǎng)3月13日報道，在日前于武漢舉辦的申萬宏源投資高峰論壇上，通聯(lián)數(shù)據(jù)王政就“投資科技與科學(xué)投資”做了主題演講。
王政，美國普林斯頓大學(xué)物理學(xué)博士，曾任巴克萊全球投資公司基金經(jīng)理、博時基金股票投資部總經(jīng)理、ETF及量化投資總監(jiān)等職，他擁有近20年資產(chǎn)管理、金融信息平臺研發(fā)和大數(shù)據(jù)研究經(jīng)驗。
王政表示，投資科技是跨界的工作，需要把投資專業(yè)知識和邏輯與技術(shù)更好地結(jié)合起來，它需要具備幾個核心的要素：第一是一定要有專業(yè)的投資研究理解，只有這樣理解的基礎(chǔ)上才能把技術(shù)用來解決投資中的問題。第二是需要有人工智能這樣的核心工具，幫助解決大數(shù)據(jù)時代中各種各樣的問題。
以下是王政演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的編輯：
今天我本來想用大的題目金融科技（FinTech），這個東西太火了，但因為金融科技涉及面太廣，銀行、保險、支付等等，我今天主要是講投資科技與科學(xué)投資的關(guān)系。
為什么叫投資科技（InvesTech）呢，跟IT有點差異性。投資科技的縮寫還是IT，看起來沒有什么區(qū)別，其實投資科技和IT還是有本質(zhì)區(qū)別的，IT幫助我們解決工作上的一些問題，投資科技更多是跨界的工作，需要把投資專業(yè)知識和邏輯與技術(shù)更好結(jié)合起來。這里面有幾個核心的要素需要具備：
第一是一定要有專業(yè)的投資研究理解，只有這樣理解的基礎(chǔ)上才能把技術(shù)用來解決投資中的問題。
第二是需要有人工智能這樣的核心工具，幫助我們解決大數(shù)據(jù)時代中各種各樣的問題。
科技在投資領(lǐng)域的應(yīng)用不是什么新鮮的事情，早期我們用科技來提升信息傳輸?shù)乃俣?，信息對投資來講是非常重要的。隨著計算機的發(fā)展，我們開始引入了計算機來傳遞信息，也用計算機處理信息、分析信息。從70年代開始，投資管理在產(chǎn)品上有很多的創(chuàng)新，開始有指數(shù)基金，80年代有對沖基金，現(xiàn)在有智能投資和新的產(chǎn)品，隨著科技發(fā)展應(yīng)運而生，科技在幫我們引領(lǐng)產(chǎn)品的創(chuàng)新。
投資科技的核心基礎(chǔ)有三個技術(shù)非常重要，一是云計算，二是大數(shù)據(jù)，還有最核心的人工智能。
云計算幫助我們解決計算的能力和存儲路徑，在此能力基礎(chǔ)上我們才能夠采集更多的信息，才能把更多的信息存儲下來，才有我們現(xiàn)在講的大數(shù)據(jù)。
有了大數(shù)據(jù)之后，我們對用機器處理數(shù)據(jù)的需求越來越高，而且有這樣的樣本以后去學(xué)習(xí)的精確度會越來越提升。
大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生歸納為三個維度：
第一個是關(guān)于物的信息，我們記錄下各種設(shè)備的位置。
第二個是關(guān)于人的信息，每個人都有手機，這個手機有很多信息，我們的位置，我們每天走了多少步，我們在什么地方消費了，所有人的信息都會被收集下來。
第三個是環(huán)境的信息，低軌衛(wèi)星的發(fā)展可以讓我們收集到更多環(huán)境的信息，我們也和美國衛(wèi)星采集公司合作，我們要看新疆光伏場地的信息，不需要親自去了，用低軌衛(wèi)星的照片就可以看到，每隔幾天掃描一次，可以幫助我們做更高層的研究。
大數(shù)據(jù)不僅僅是講數(shù)據(jù)多少的問題，更多是在數(shù)據(jù)的維度上擴展。
如果僅僅是行情數(shù)據(jù)，再高也就是一個類型的數(shù)據(jù)，如果我們有其他維度的信息，對我們投資的幫助會更大。一般有兩類信息，一類是和企業(yè)合作的專業(yè)數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)公司支付體系、運營商、商貿(mào)、物流、電力、大宗商品等企業(yè)存下來非常有價值的數(shù)據(jù)，以前沒有被我們所用，現(xiàn)在可以把這些數(shù)據(jù)用于投資，專業(yè)的數(shù)據(jù)需要通過合作引入到投資領(lǐng)域中，需要做一些脫敏。
公開數(shù)據(jù)，網(wǎng)上都可以看見，它的挑戰(zhàn)是什么呢？需要技術(shù)把這些數(shù)據(jù)清洗干凈處理好，為我們提供了多維度的信息，同時及時性也提高了，可以通過高速的處理平臺引入到我們的模型中。一個是廣度，一個是速度，為我們提供了更多的投資價值。
投資科技最核心的技術(shù)是人工智能，不僅僅是技術(shù)的升級，更多是改變我們服務(wù)的模式。有了人工智能，我們可以做很多場景化的服務(wù)，精準(zhǔn)營銷可以知道某個點需要什么東西，做研究和投資也是一樣的，機器可以幫助你識別一些感興趣的東西。服務(wù)的模式也會跟以前不一樣，有了人工智能以后，我們做智能投顧，完全是場景化、個性化的服務(wù)。
投資科技比較大的應(yīng)用領(lǐng)域，投資科技比較大的應(yīng)用領(lǐng)域，是智能投研和智能投顧，幫助大家提升效率，把基本面和量化結(jié)合來做研究，用于資產(chǎn)管理行業(yè)。
很多年前記得有一門課，最核心的一點就是從藝術(shù)到科學(xué)，所有模型都是用科學(xué)的方式來做，所以招了很多學(xué)理工科的做研究員。目的就是基于一定的投資邏輯構(gòu)建出模型，能夠?qū)嵶C分析，不僅樣本有效，而且樣本外也可以有用。用非常嚴(yán)格的流程和方法來做投資，這就是早期量化投資在做科學(xué)投資很核心的點。我們做指數(shù)投資，其實就是科學(xué)投資的方法，只是用了組合投資的概念?，F(xiàn)在發(fā)展到新的階段，有點像組合的組合了。
隨著技術(shù)的發(fā)展，量化投資的引入進(jìn)入了工業(yè)時代的階段，我們會找一個團隊，有研究員，有做數(shù)據(jù)的，有做基金管理的，一個團體在科學(xué)的流程下完成投資管理任務(wù)。這個階段有點像工業(yè)時代的流水線，整個效率大幅度提升，重復(fù)性比主動投資強很多。
現(xiàn)在隨著數(shù)據(jù)的增加，數(shù)據(jù)化程度提升，我們已經(jīng)進(jìn)入了信息時代。信息時代數(shù)據(jù)這么多，存儲到各種各樣的資源上，如果想繼續(xù)用量化的方式一個個來構(gòu)建，這個工作是非常大的，在座各位積累到那個程度需要很多的精力和時間。逐漸的，我們開始要借助技術(shù)，教機器去歸納和總結(jié)，機器沒有人這樣的創(chuàng)造性思維，但可以做很多以前人所思考的東西，智能投資機器的概念越來越流行。
概括來講，第一個階段不需要任何設(shè)備輔助可以做投資，第二個階段可以教機器技能，就按照你交代它的事情去做。到現(xiàn)在，更多是想辦法教機器去學(xué)習(xí)，逐漸幫助我們提取我們所需要的知識和關(guān)系。
信息處理上，每一個研究員會面臨著讀很多的公告，公告作為信息的主要來源，每個研究員，無論是基本面還是量化的都會關(guān)注。每個公告來了都是一百頁甚至更長，怎么樣把公告的信息快速讀取，這是很有考驗的，但是機器可以幫助我們做文本處理，提取非常有價值的信息。
第二，所有信息來了以后有很多關(guān)聯(lián)關(guān)系，人去建立這樣的關(guān)系是可以的，但是精力不夠，機器就可以很快建立這樣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及用模型幫你建立起關(guān)聯(lián)關(guān)系的強度。
第三是主題發(fā)現(xiàn)，我們經(jīng)常做主題，怎么樣從大量信息挖掘出新的亮點和主題，我們無法從這么多東西總結(jié)出特定的主題來，這些主題又和哪些公司有關(guān)系，這是我們很關(guān)注的，怎么樣匹配出這些公司來，這是文本方面。
第四，情緒分析，一篇文本信息的情緒怎么樣測算，一段語言的情緒怎么樣測算，都是可以通過計算機來測算。
在這里對科學(xué)投資的一點點個人理解和大家分享。
第一個是在理念上要有所改變。
我們要從傳統(tǒng)的量化投資向智能投資方向改變，不能簡單靠傳統(tǒng)研究各種各樣的模型，這個模型可能有價值，但隨著數(shù)據(jù)的增加，這樣的工作會非常漫長。
以前的量化投資找市場共性工作流程，發(fā)展到研究某個行業(yè)、研究個股的模型，從共性到個性進(jìn)行有規(guī)律的總結(jié)，每個股票也有規(guī)律。以前的模型數(shù)據(jù)比較好，IC比較高，但隨著數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)確度越來越低。要從高IC到低IC，要接受IC比較低的信號，我們要通過很多的信號來選取IC。
此外是從單點到全局的轉(zhuǎn)變。原來我們看的都是定義指標(biāo)，抽取每個股票單點信息，盡管組合起來，但還是不夠全面，我們要從公司全貌來看。有些信息可能還需要我們做非結(jié)構(gòu)化到結(jié)構(gòu)化的過程，我們希望把公司更全面的去看特征。
最后是從固定模板到動態(tài)學(xué)習(xí)，原來一個模型可能是做好一直在運行，需要花很長時間修改模板，未來學(xué)習(xí)機器幫助我們動態(tài)學(xué)習(xí)和提升。
第二，數(shù)據(jù)的維度上要改變思考。
首先，以前的數(shù)據(jù)都是特定的數(shù)據(jù)專而精，現(xiàn)在要朝著全樣本的角度發(fā)展，這樣會更加科學(xué)更加合理。
其次，以前的數(shù)據(jù)都是定時發(fā)生，現(xiàn)在要從定時發(fā)生的數(shù)據(jù)到實時發(fā)生，在我們的模型中去反映出來、體現(xiàn)出來，要求有動態(tài)反映實時信息的能力。
再次，我們要接受低密度信息的趨勢，以后很多很多的信息密度會越來越低，以前是高含金量的礦石，現(xiàn)在是低含金量的礦石，怎么樣從里面篩取真正有價值的信息，這需要投資科技幫助我們解決。
第三，要關(guān)注對平臺的重視。
現(xiàn)在所有做量化的，還是傾向于自己建量化研究系統(tǒng)，但隨著數(shù)據(jù)的增加，計算能力需求加大，所有的都是自己建，這種可能性越來越低。未來一定要共享外部資源，幫助你做很多事情，包括計算資源、存儲資源、數(shù)據(jù)資源，甚至你的信號都可以應(yīng)用外面的信號，幫助你提升研究能力。
第二個是我們要接受公有云的服務(wù)，以前什么東西都是自己建設(shè)，用100個機器幫你建模型不太現(xiàn)實，公有云發(fā)展越來越成熟，也越來越安全。
第三個是從全方位到專業(yè)化，我們現(xiàn)在做投資什么都要自己弄，其實把很多精力花在不應(yīng)該的地方，每個人應(yīng)該專注于核心能力，業(yè)務(wù)上哪塊最強就應(yīng)該集中精力?；ヂ?lián)網(wǎng)時代最大的變化就是能夠快速共享很多資源，所以要從全方位什么都干到專注到某點共享外部資源。
最后是從產(chǎn)品發(fā)行的模式向場景化服務(wù)的模式轉(zhuǎn)換。傳統(tǒng)基金管理投資還是發(fā)個產(chǎn)品去賣去銷售，未來投資者更關(guān)注這個時候需要什么，你就給我提供什么服務(wù)。就像現(xiàn)在賣保險，不是像以前給你一個單子去填，你在哪里買了機票，就來個延誤險，這個場景就要提供服務(wù)，而且是特定的服務(wù)。半個小時要登機了，敢不敢賣這個保險。阿里巴巴的小額貸款，能夠?qū)崟r給你貸款，就是因為有信用評估的能力，可以根據(jù)你的需要動態(tài)給你貸款。我們做投資，未來也是逐漸朝著這個方向發(fā)展。
這就是科學(xué)投資的理解，一個是理念，一個是數(shù)據(jù)，一個是平臺。
最后的小結(jié)，投資科技給我們帶來的幫助無外乎三個方面，
一是幫助我們做信息處理。
第二個幫助我們構(gòu)建機器學(xué)習(xí)。
第三個可以共享知識和研究。
從科學(xué)投資來講未來有三個階段，大家可能可以預(yù)見：
第一個是提升工作效率，怎么樣做到專業(yè)搜索，讓你快速獲取想要的信息。現(xiàn)在的信息不是不夠，而是太多，這么多的信息里面怎么樣獲取精準(zhǔn)需要的信息，這就需要我們有專業(yè)垂直領(lǐng)域的搜索幫助我們解決問題。我們需要借助機器幫我們處理信息。
第二個是幫助我們構(gòu)建知識圖譜和模型，真的讓數(shù)據(jù)驅(qū)動我們投資，這是具有挑戰(zhàn)的。一旦用數(shù)據(jù)驅(qū)動投資，構(gòu)建這樣機器的時候，那就是智能投資的階段了。
最后我們有個愿景，機器人基金經(jīng)理，由機器人幫助我們完成投資全流程。
據(jù)雷鋒網(wǎng)此前報道，通聯(lián)數(shù)據(jù)（DataYes）是萬向集團投資成立的一家金融資訊和投資管理服務(wù)公司，該公司希望通過大數(shù)據(jù)、云計算、機器學(xué)習(xí)等信息技術(shù)，為資產(chǎn)管理人提供新的金融資訊和投資研究數(shù)據(jù)分析服務(wù)。該公司旗下的蘿卜投研，作為基本面研究平臺，主要研究怎么樣把基本面和量化分析框架結(jié)合起來。此外，也有在線量化研究平臺，兩年前也研究了智能投顧，主要在于分析用戶行為，匹配更加個性化的服務(wù)，而不是在市場上做短配置。
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