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| 本文作者： 張利 | 2017-03-26 21:08 |
雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論按：3月25日，由開源社、TopGeek、匯智Tek聯(lián)合主辦的中國(guó)區(qū)塊鏈和金融創(chuàng)新科技峰會(huì)（FTCon2017）在上海舉行，通聯(lián)數(shù)據(jù)首席科學(xué)家蔣龍分享了許多關(guān)于人工智能時(shí)代的智能投資服務(wù)的故事。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，蔣龍畢業(yè)于北京大學(xué)，曾任微軟亞洲研究院副研究員、阿里巴巴高級(jí)算法專家。
“對(duì)于給定的問題，技術(shù)工程師具備很強(qiáng)的技術(shù)能力解決，但是技術(shù)需要跟場(chǎng)景結(jié)合才能發(fā)揮更大的作用。所以，我今天講的更多的是場(chǎng)景”，蔣龍說道，“我今天主要分享三個(gè)問題：投資科技是什么，它的內(nèi)含是什么？以及具體的案例”。
以下是雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論整理的演講全文，對(duì)其進(jìn)行了不改變文章原意的編輯。
大家可能都聽說過FINTECH這個(gè)詞，我今天想講另外一個(gè)InvesTECH。
金融欲實(shí)現(xiàn)整個(gè)社會(huì)資源最有效配置。投資與資產(chǎn)管理相關(guān)，是金融的子行業(yè)，是券商、銀行、投行、金融公司等做的事情。傳統(tǒng)的方法是根據(jù)邏輯和經(jīng)驗(yàn)分析，未來則要更多借助大數(shù)據(jù)和人工智能的幫助，來發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的機(jī)會(huì)。
金融是把社會(huì)資源更好的配置，很多資源是優(yōu)先的，比如先知道一些有價(jià)值的信息，你就能提前知道機(jī)會(huì)，別人就沒有辦法競(jìng)爭(zhēng)了。信息的傳遞是非常重要的技術(shù)，投資的發(fā)展也是由科技所引領(lǐng)。
古代就有通過烽火臺(tái)和信鴿傳遞信息。比如在戰(zhàn)爭(zhēng)中，如果你可以提前知道戰(zhàn)爭(zhēng)的結(jié)局，在市場(chǎng)上就可以獲得很大的回報(bào)；70年代以前主要是通過電話來交易，管理人通過自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷；后來計(jì)算機(jī)出現(xiàn)了，對(duì)信息的處理和分析能力隨之加快，開始出現(xiàn)了批量交易，即一次交易幾百支股票。
隨著科技的發(fā)展，我們發(fā)現(xiàn)未來是不可預(yù)測(cè)的，但是風(fēng)險(xiǎn)可以預(yù)測(cè)。漸漸地，對(duì)沖基金出現(xiàn)了，通過計(jì)算、嚴(yán)謹(jǐn)分析以及大量風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，可以實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)健的受益。現(xiàn)在有更厲害的出現(xiàn)了，國(guó)外出現(xiàn)了機(jī)器人做宏觀的對(duì)沖，所以說，科技一直引領(lǐng)著投資界的革命。
如今我們講的投資科技有三個(gè)方面的基礎(chǔ)，分別是：
云計(jì)算，提供計(jì)算的基石，未來的投資一定是通過負(fù)責(zé)復(fù)雜的運(yùn)算進(jìn)行的。
大數(shù)據(jù)，未來做投資決策的原料。后面我們可以看到很多實(shí)際的案例，主要關(guān)于：怎么樣用互聯(lián)網(wǎng)獲取的公開的的大數(shù)據(jù)進(jìn)行更及時(shí)的決策。
人工智能，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息。人工智能可以幫助我們解決問題，作為加工和處理的手段，幫我們把最重要的信息提取出來?？梢赃M(jìn)行復(fù)雜的決策。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的信息主要分為這幾類：
物的信息——物聯(lián)網(wǎng)，國(guó)際上就有一些監(jiān)控農(nóng)作物產(chǎn)出以預(yù)測(cè)農(nóng)作物的收成，從而進(jìn)行大規(guī)模投資的案例。如果通過實(shí)時(shí)監(jiān)控氣候、水分等，就能提前知道今年農(nóng)產(chǎn)品的收成情況，接下來對(duì)相關(guān)產(chǎn)品就有投資優(yōu)勢(shì)。
人的信息——可穿戴設(shè)備，人和物體構(gòu)成互動(dòng)，人去了哪里，看了什么，想了什么，這呈現(xiàn)出了我們的社會(huì)。
環(huán)境的信息——低軌道衛(wèi)星，低軌道衛(wèi)星是在低空一萬米進(jìn)行檢測(cè)，不僅能檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)區(qū)，還能檢測(cè)港口停泊郵輪的數(shù)量、超市停車場(chǎng)停車量等，有了這樣的數(shù)據(jù)，就能知道是不是符合預(yù)期，可以判斷未來的收益情況。
投資界有一個(gè)公式非常有名，就像相對(duì)論在物理學(xué)里的價(jià)值一樣。就是這個(gè)公式，這里提到證券資產(chǎn)的模式，主要是來自三方面，
第一是持有該資產(chǎn)未來可以帶來的現(xiàn)金流折現(xiàn)，比如說持有股票。
第二個(gè)是市場(chǎng)情緒，也就是市場(chǎng)其他人對(duì)于該資產(chǎn)未來的看好看壞程度。
最后是套利成本，或者說是資金成本。買了證券后，就不能把這些錢去存銀行或者投資低風(fēng)險(xiǎn)債券等。
比如說通過三個(gè)報(bào)表、現(xiàn)金流量、資產(chǎn)負(fù)債表的數(shù)據(jù)，就能夠分析一個(gè)公司的盈利是不是可持續(xù)性，發(fā)展是否正常，財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是否健康，以預(yù)測(cè)未來的盈利情況。
投資是競(jìng)爭(zhēng)非常激烈的行業(yè)，誰能領(lǐng)先一步做出有效的決策，誰就可能獲得一個(gè)很高的回報(bào)?，F(xiàn)在大家都在思考的是：如何能夠超越現(xiàn)有的數(shù)據(jù)？往前看一點(diǎn)。按照中國(guó)現(xiàn)有的市場(chǎng)上，三個(gè)報(bào)表是每個(gè)季度發(fā)布一個(gè)，如果季度過了才進(jìn)行預(yù)測(cè)的話，那已經(jīng)晚了，所以要提前預(yù)測(cè)三大報(bào)表。比如說根據(jù)行業(yè)的某些信息，或一些金融事件來判斷，在報(bào)表發(fā)布之前，就知道大概的受益。
投資科技目前最想實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是科學(xué)投資。所謂的科學(xué)投資，就是基于合力的經(jīng)濟(jì)邏輯，嚴(yán)格的實(shí)證分析，構(gòu)建投資模型，進(jìn)行可重復(fù)的投資決策。
經(jīng)濟(jì)學(xué)里有一個(gè)有趣的故事，叫孟加拉黃油。加州理工學(xué)院博士David J. Leinweber在1995年的時(shí)候發(fā)表過一份研究論文，顯示孟加拉的黃油產(chǎn)出、美國(guó)的奶酪產(chǎn)出以及孟加拉和美國(guó)的綿羊總數(shù)量是高度相關(guān)的。大家覺得沒有邏輯，但又沒有辦法反駁。后來博士自己就發(fā)現(xiàn)了，這個(gè)三者高度相關(guān)很正常，因?yàn)樗芯苛舜蟾艓装偃f條經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)中，只看漲跌，有可能幾個(gè)變量恰好高度相關(guān)，這種概率是存在的，當(dāng)你從大量的無序數(shù)據(jù)當(dāng)中尋找這些變量，總能找到的。
科學(xué)投資是希望投資從藝術(shù)轉(zhuǎn)為科學(xué)，目前，我們認(rèn)為巴菲特是藝術(shù)投資的大師，但藝術(shù)是普通人輕易不能學(xué)來的。
我們接下來講具體的案例，到底大數(shù)據(jù)、人工智能怎么樣發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)的？
首先講大數(shù)據(jù)對(duì)于投資應(yīng)用的案例，這里提到的案例公司是華誼兄弟。我們要解決這樣一個(gè)問題：華誼兄弟是不是值得買？
我們有這家公司目前市場(chǎng)行情、公司狀況、當(dāng)前發(fā)布的最新財(cái)務(wù)報(bào)表以及相關(guān)公司的行業(yè)狀況數(shù)據(jù)。這是傳統(tǒng)研究所依賴的數(shù)據(jù)，但有大數(shù)據(jù)之后，投資就產(chǎn)生了變化。
我們發(fā)現(xiàn)華誼兄弟收入來源，70%來自影視。研究華誼兄弟具體拍攝狀況，包括今天拍了哪部電影，導(dǎo)演、編劇是誰等，就可以了解其收入情況，并研究其歷史的上映過的電影票房情況，包括其在百度上的搜索指數(shù)，豆瓣上的評(píng)分的情況，這樣，我們就可以做一個(gè)票房預(yù)測(cè)模型。用這個(gè)模型，我們就可以在電影上映之前，對(duì)票房進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合業(yè)務(wù)情況，評(píng)估該公司接下來的收入情況。
萬科是一個(gè)地產(chǎn)公司，公司最值錢的是土地和正在開發(fā)的樓盤。我們有萬科的基本狀況數(shù)據(jù)，包括其土地在哪個(gè)城市，土地周邊的環(huán)境等。查閱歷史數(shù)據(jù)，我們知道了萬科所建立的樓盤情況，包括每個(gè)樓盤的名字和地點(diǎn)，我們能知道每個(gè)樓盤增值到少。有了這些之后，我們可以判斷要開發(fā)的這塊地的真實(shí)價(jià)值到底是怎樣的。房地產(chǎn)的數(shù)據(jù)來自于搜房、鏈家等，我們可以用這些大數(shù)據(jù)構(gòu)建起一個(gè)地產(chǎn)公司分析平臺(tái)。
除了直接公司分析主營(yíng)業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)之外，也可以根據(jù)公司之間的關(guān)系分析價(jià)值。這里面的結(jié)點(diǎn)是公司，之間的關(guān)系是任職關(guān)系，或持股關(guān)系。比如某公司發(fā)布一個(gè)新聞，說要和另一家公司合資成立一個(gè)新公司，這兩家公司之間就建立了關(guān)系。上市公司的變動(dòng)會(huì)公開發(fā)布的，全國(guó)工商總局有所有企業(yè)的情況，基于這些，我們就可以畫出圖譜，進(jìn)行關(guān)系構(gòu)建，包括投資關(guān)系、持股關(guān)系等。
基于這個(gè)圖譜，就可以知道一家公司金融投資的詳細(xì)目的，比如發(fā)現(xiàn)投資人是誰？是不是存在同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)？所謂同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是指，一個(gè)老板下面有兩家公司做同樣業(yè)務(wù)，而且兩個(gè)都是上市公司，這樣對(duì)中小投資者是不利的，所以解決同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)上市公司是利好的。比如上市公司會(huì)不斷并購(gòu)，我們基于其過去的歷史和現(xiàn)在的資產(chǎn)情況，可以猜測(cè)其下一步并購(gòu)的情況。
那智能技術(shù)是怎么幫助投資研究的？
一、知識(shí)圖譜
上市公司的公告是研究上市公司最重要的來源，因?yàn)樯鲜泄居袊?yán)格的信息要求，所有重大信息必須公告發(fā)布，不能通過其它的渠道，如果交易信息被提前泄漏出來，也就構(gòu)成了內(nèi)部交易，而這是違法的。嚴(yán)格來講，所有的信息都會(huì)同一時(shí)間在公告上發(fā)布，但公告的信息有很多，并且公告都以PDF的形式發(fā)出來的，每天上市公司公告很多，高峰期可能是四五千份，如果要四五千看完了再做選擇，肯定是晚了。那怎么樣利用智能技術(shù)提高投資效率呢？
首先把PDF解析成有價(jià)值的結(jié)構(gòu)化信息，首先要做的是公告的分類，包括是什么類型的公告，如果是高管增減持股公告的話，那這個(gè)高管曾經(jīng)做過什么等，這些關(guān)系信息要提取出來。之后計(jì)算機(jī)做初步的識(shí)別，在每天大量的公告里面，識(shí)別那些值得關(guān)注的重要的公告。
我們翻閱公告的時(shí)候，我們要看的不僅是一個(gè)資訊，要看歷史的股價(jià)增持，過去的高管情況，過去的增減情況等，這些信息聯(lián)合起來才可以做決策。現(xiàn)在，有了自動(dòng)分析和解析功能，就可以把所有相關(guān)信息展示出來，大大提升公告決策投資的效率。
新聞面臨同樣的問題，每天有大量的新聞，怎么樣從海量的新聞里面發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，提升投資效率呢？這就涉及到信息的組織、檢索。
互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段，第一階段是把信息放出去，所有的信息像圖書目錄一樣組織起來，大家可以找到；但當(dāng)信息太多的時(shí)候，組織也沒有用，搜索就比較重要了；當(dāng)信息進(jìn)一步擴(kuò)展，人們甚至不知道世界上有哪些信息時(shí)，搜索就不管用了，因?yàn)槟愣疾恢朗澜缟嫌惺裁矗@時(shí)，推薦就變得很重要，它能根據(jù)你的描述知道給你推薦什么東西。
投資現(xiàn)在處于第一個(gè)階段，正往第二個(gè)階段走，目前比較原始的。
首先是分類，要知道這個(gè)新聞?wù)劦氖鞘裁磧?nèi)容，關(guān)于哪個(gè)行業(yè)，什么產(chǎn)品。
它是什么來源？是某個(gè)部門發(fā)的，或者是某一個(gè)小的消息源
這些基本信息提出來后，再利用信息降噪方法，提煉重要的信息，剔除冗余信息。
有了這些信息后，機(jī)器就可以自動(dòng)化判斷這個(gè)企業(yè)值多少錢。這個(gè)過程，有兩個(gè)很重要的研究方法，一個(gè)是基本面，另一個(gè)是量化?，F(xiàn)在又出現(xiàn)一個(gè)新的名詞叫量本投資?；久媸腔谶壿嫹治觯热缟鲜泄镜臉I(yè)務(wù)是什么，收入來自哪里，支出哪些方面。之后，根據(jù)市場(chǎng)狀況分析政策和新聞，預(yù)測(cè)上市公司接下來會(huì)怎么變？
到目前為止，量化走的是廣度，投資機(jī)會(huì)很多，但勝率會(huì)低一點(diǎn)，將基本面與量化結(jié)合，會(huì)形成新的量本投資機(jī)會(huì)。
我們以航空公司來看，航空公司的利潤(rùn)總額，可以拆解成客運(yùn)和貨運(yùn)，客運(yùn)又可以分多種，所有的數(shù)據(jù)都可以這樣拆。之后，預(yù)測(cè)各部分?jǐn)?shù)據(jù)的變化，就可以知道利潤(rùn)總額是多少。
我們?cè)?jīng)做過一個(gè)案例，預(yù)測(cè)東方航空的月收入，每個(gè)月都會(huì)公布這個(gè)預(yù)測(cè)。我們用2016年以前所有的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，最終公布與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間，一開始相差比較大，后來控制平均誤差是10%左右。10%什么概念呢？中級(jí)研究員的預(yù)測(cè)誤差是10%左右。
公司在不同的項(xiàng)目收入多少，利潤(rùn)率多少，這是已知的。機(jī)器人也可以做類似的事情，雖然說現(xiàn)在機(jī)器人還不能達(dá)到研究員的程度，但是研究員覆蓋的地方有限，有些太冷門，關(guān)注者很少，在這些地方機(jī)器人就可以幫忙。
前一段時(shí)間，我參加了一個(gè)北大金融論壇，那次論壇上參與的金融方面領(lǐng)導(dǎo)表示，希望把新三板搞得更活一點(diǎn)，現(xiàn)在新三板非常的不活躍，原因是不知道該投什么。這個(gè)時(shí)候機(jī)器預(yù)測(cè)就很重要了，雖然預(yù)測(cè)結(jié)果沒有人那么準(zhǔn)，但至少可以作為一個(gè)參考。有了這樣的決策，進(jìn)入新三板的人才多，才可以把新三板搞活。
前兩年大數(shù)據(jù)挺火的，百度搞了一個(gè)百度百發(fā)，基于他們掌握的大數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)之后的發(fā)展形勢(shì)。2015年，我們也開始這樣的嘗試，用了宏觀、中觀、微觀三個(gè)層次分析，之后機(jī)器人來發(fā)現(xiàn)目前市場(chǎng)上有投資潛力的行業(yè)，每周一開盤前會(huì)公布到官方網(wǎng)站上。按開盤的價(jià)格估計(jì)，目前的計(jì)算要領(lǐng)先很多。
我認(rèn)為，機(jī)器人分析很快會(huì)發(fā)展起來，國(guó)外就有很多機(jī)器人做投資。具體怎么做沒有公開，但是我們知道的是，它們可以做這樣的事情。大家可能在各個(gè)券商APP上看到過機(jī)器人發(fā)布的投資。
投資科技不僅包括怎么做研究，還包括怎么做好服務(wù)，怎么樣利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)提升服務(wù)質(zhì)量。
作為投資服務(wù)商，首先要了解用戶。加入通聯(lián)之前，我在阿里負(fù)責(zé)精準(zhǔn)營(yíng)銷，建立用戶畫像。用戶畫像很重要的，因?yàn)槲覀冎罅私庥脩糁?，才能精?zhǔn)投放廣告。
比如，要用戶偏好投資的標(biāo)的是什么，用戶畫像是非常重要的。很多用戶沒有時(shí)間看投一些比較穩(wěn)健的項(xiàng)目；針對(duì)于市場(chǎng)上的散戶，怎么樣從數(shù)據(jù)的角度分析進(jìn)行預(yù)測(cè)，找到賣點(diǎn)，去挖掘他們的投資潛力?；谟脩舻臍v史數(shù)據(jù)，我們能分析出很多細(xì)化人群，有了這樣的用戶畫像，就可以提供非常個(gè)性化的服務(wù)，包括個(gè)性化炒股建議，理財(cái)建議等。
2009年，美國(guó)就出現(xiàn)了這樣的公司，基于用戶的特點(diǎn)，提供個(gè)性化的理財(cái)投資建議。長(zhǎng)期來講，財(cái)富增長(zhǎng)的90%來自于良好的資產(chǎn)配置，如果你要做長(zhǎng)期投資的話，只要做好資產(chǎn)配置就好了。之前資產(chǎn)配置需要專業(yè)人員的服務(wù)。在美國(guó)，50萬美元以下的投資很難享受服務(wù)。但現(xiàn)在人工智能解決了50萬美元以下的投資。
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