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| 本文作者： 張利 | 2017-03-26 21:08 |
雷鋒網(wǎng)AI金融評論按：3月25日，由開源社、TopGeek、匯智Tek聯(lián)合主辦的中國區(qū)塊鏈和金融創(chuàng)新科技峰會（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)于人工智能時代的智能投資服務(wù)的故事。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，蔣龍畢業(yè)于北京大學(xué)，曾任微軟亞洲研究院副研究員、阿里巴巴高級算法專家。
“對于給定的問題，技術(shù)工程師具備很強的技術(shù)能力解決，但是技術(shù)需要跟場景結(jié)合才能發(fā)揮更大的作用。所以，我今天講的更多的是場景”，蔣龍說道，“我今天主要分享三個問題：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金融評論整理的演講全文，對其進行了不改變文章原意的編輯。
大家可能都聽說過FINTECH這個詞，我今天想講另外一個InvesTECH。
金融欲實現(xiàn)整個社會資源最有效配置。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)有價值的機會。
金融是把社會資源更好的配置，很多資源是優(yōu)先的，比如先知道一些有價值的信息，你就能提前知道機會，別人就沒有辦法競爭了。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和信鴿傳遞信息。比如在戰(zhàn)爭中，如果你可以提前知道戰(zhàn)爭的結(jié)局，在市場上就可以獲得很大的回報；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)驗進行判斷；后來計算機出現(xiàn)了，對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)測的，但是風(fēng)險可以預(yù)測。漸漸地，對沖基金出現(xiàn)了，通過計算、嚴(yán)謹(jǐn)分析以及大量風(fēng)險對沖，可以實現(xiàn)更穩(wěn)健的受益。現(xiàn)在有更厲害的出現(xiàn)了，國外出現(xiàn)了機器人做宏觀的對沖，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方面的基礎(chǔ)，分別是：
云計算，提供計算的基石，未來的投資一定是通過負責(zé)復(fù)雜的運算進行的。
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)進行更及時的決策。
人工智能，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息。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)，國際上就有一些監(jiān)控農(nóng)作物產(chǎn)出以預(yù)測農(nóng)作物的收成，從而進行大規(guī)模投資的案例。如果通過實時監(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，接下來對相關(guān)產(chǎn)品就有投資優(yōu)勢。
人的信息——可穿戴設(shè)備，人和物體構(gòu)成互動，人去了哪里，看了什么，想了什么，這呈現(xiàn)出了我們的社會。
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行檢測，不僅能檢測農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)區(qū)，還能檢測港口停泊郵輪的數(shù)量、超市停車場停車量等，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。
投資界有一個公式非常有名，就像相對論在物理學(xué)里的價值一樣。就是這個公式，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。
第二個是市場情緒，也就是市場其他人對于該資產(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)險債券等。
比如說通過三個報表、現(xiàn)金流量、資產(chǎn)負債表的數(shù)據(jù)，就能夠分析一個公司的盈利是不是可持續(xù)性，發(fā)展是否正常，財務(wù)結(jié)構(gòu)是否健康，以預(yù)測未來的盈利情況。
投資是競爭非常激烈的行業(yè)，誰能領(lǐng)先一步做出有效的決策，誰就可能獲得一個很高的回報?，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。按照中國現(xiàn)有的市場上，三個報表是每個季度發(fā)布一個，如果季度過了才進行預(yù)測的話，那已經(jīng)晚了，所以要提前預(yù)測三大報表。比如說根據(jù)行業(yè)的某些信息，或一些金融事件來判斷，在報表發(fā)布之前，就知道大概的受益。
投資科技目前最想實現(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)濟邏輯，嚴(yán)格的實證分析，構(gòu)建投資模型，進行可重復(fù)的投資決策。
經(jīng)濟學(xué)里有一個有趣的故事，叫孟加拉黃油。加州理工學(xué)院博士David J. Leinweber在1995年的時候發(fā)表過一份研究論文，顯示孟加拉的黃油產(chǎn)出、美國的奶酪產(chǎn)出以及孟加拉和美國的綿羊總數(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，這個三者高度相關(guān)很正常，因為他研究了大概幾百萬條經(jīng)濟數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)中，只看漲跌，有可能幾個變量恰好高度相關(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)投資機會的？
首先講大數(shù)據(jù)對于投資應(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問題：華誼兄弟是不是值得買？
我們有這家公司目前市場行情、公司狀況、當(dāng)前發(fā)布的最新財務(wù)報表以及相關(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)，豆瓣上的評分的情況，這樣，我們就可以做一個票房預(yù)測模型。用這個模型，我們就可以在電影上映之前，對票房進行預(yù)測，并結(jié)合業(yè)務(wù)情況，評估該公司接下來的收入情況。
萬科是一個地產(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，包括每個樓盤的名字和地點，我們能知道每個樓盤增值到少。有了這些之后，我們可以判斷要開發(fā)的這塊地的真實價值到底是怎樣的。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)建起一個地產(chǎn)公司分析平臺。
除了直接公司分析主營業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)之外，也可以根據(jù)公司之間的關(guān)系分析價值。這里面的結(jié)點是公司，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)布一個新聞，說要和另一家公司合資成立一個新公司，這兩家公司之間就建立了關(guān)系。上市公司的變動會公開發(fā)布的，全國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，進行關(guān)系構(gòu)建，包括投資關(guān)系、持股關(guān)系等。
基于這個圖譜，就可以知道一家公司金融投資的詳細目的，比如發(fā)現(xiàn)投資人是誰？是不是存在同業(yè)競爭？所謂同業(yè)競爭是指，一個老板下面有兩家公司做同樣業(yè)務(wù)，而且兩個都是上市公司，這樣對中小投資者是不利的，所以解決同業(yè)競爭對上市公司是利好的。比如上市公司會不斷并購，我們基于其過去的歷史和現(xiàn)在的資產(chǎn)情況，可以猜測其下一步并購的情況。
那智能技術(shù)是怎么幫助投資研究的？
一、知識圖譜
上市公司的公告是研究上市公司最重要的來源，因為上市公司有嚴(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，所有的信息都會同一時間在公告上發(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。之后計算機做初步的識別，在每天大量的公告里面，識別那些值得關(guān)注的重要的公告。
我們翻閱公告的時候，我們要看的不僅是一個資訊，要看歷史的股價增持，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?，F(xiàn)在，有了自動分析和解析功能，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)信息太多的時候，組織也沒有用，搜索就比較重要了；當(dāng)信息進一步擴展，人們甚至不知道世界上有哪些信息時，搜索就不管用了，因為你都不知道世界上有什么，這時，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)在處于第一個階段，正往第二個階段走，目前比較原始的。
首先是分類，要知道這個新聞?wù)劦氖鞘裁磧?nèi)容，關(guān)于哪個行業(yè)，什么產(chǎn)品。
它是什么來源？是某個部門發(fā)的，或者是某一個小的消息源
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，機器就可以自動化判斷這個企業(yè)值多少錢。這個過程，有兩個很重要的研究方法，一個是基本面，另一個是量化。現(xiàn)在又出現(xiàn)一個新的名詞叫量本投資?；久媸腔谶壿嫹治?，比如上市公司的業(yè)務(wù)是什么，收入來自哪里，支出哪些方面。之后，根據(jù)市場狀況分析政策和新聞，預(yù)測上市公司接下來會怎么變？
到目前為止，量化走的是廣度，投資機會很多，但勝率會低一點，將基本面與量化結(jié)合，會形成新的量本投資機會。
我們以航空公司來看，航空公司的利潤總額，可以拆解成客運和貨運，客運又可以分多種，所有的數(shù)據(jù)都可以這樣拆。之后，預(yù)測各部分?jǐn)?shù)據(jù)的變化，就可以知道利潤總額是多少。
我們曾經(jīng)做過一個案例，預(yù)測東方航空的月收入，每個月都會公布這個預(yù)測。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？中級研究員的預(yù)測誤差是10%左右。
公司在不同的項目收入多少，利潤率多少，這是已知的。機器人也可以做類似的事情，雖然說現(xiàn)在機器人還不能達到研究員的程度，但是研究員覆蓋的地方有限，有些太冷門，關(guān)注者很少，在這些地方機器人就可以幫忙。
前一段時間，我參加了一個北大金融論壇，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，現(xiàn)在新三板非常的不活躍，原因是不知道該投什么。這個時候機器預(yù)測就很重要了，雖然預(yù)測結(jié)果沒有人那么準(zhǔn)，但至少可以作為一個參考。有了這樣的決策，進入新三板的人才多，才可以把新三板搞活。
前兩年大數(shù)據(jù)挺火的，百度搞了一個百度百發(fā)，基于他們掌握的大數(shù)據(jù)來預(yù)測之后的發(fā)展形勢。2015年，我們也開始這樣的嘗試，用了宏觀、中觀、微觀三個層次分析，之后機器人來發(fā)現(xiàn)目前市場上有投資潛力的行業(yè)，每周一開盤前會公布到官方網(wǎng)站上。按開盤的價格估計，目前的計算要領(lǐng)先很多。
我認(rèn)為，機器人分析很快會發(fā)展起來，國外就有很多機器人做投資。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。大家可能在各個券商APP上看到過機器人發(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，我在阿里負責(zé)精準(zhǔn)營銷，建立用戶畫像。用戶畫像很重要的，因為我們之后了解用戶之后，才能精準(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。很多用戶沒有時間看投一些比較穩(wěn)健的項目；針對于市場上的散戶，怎么樣從數(shù)據(jù)的角度分析進行預(yù)測，找到賣點，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化人群，有了這樣的用戶畫像，就可以提供非常個性化的服務(wù)，包括個性化炒股建議，理財建議等。
2009年，美國就出現(xiàn)了這樣的公司，基于用戶的特點，提供個性化的理財投資建議。長期來講，財富增長的90%來自于良好的資產(chǎn)配置，如果你要做長期投資的話，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，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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