人工智能选股:小马哥专栏第一期:人工智能选股是什么鬼?

股票学习网 发布:2021-11-15 10:38:44 阅读:7次

大家好,我是小马哥,兴业数金算法金融实验室的科学狂人,爱好广泛,特别喜欢通过数据驱动进行算法建模,来解决各类金融问题,比如做风控、炒股票、买基金,都不在话下。

春节后,A股迎来了一波上涨行情,引得众多韭菜们群情激奋,跃跃欲试。小马哥我过去炒股票迷信黄历,结果沦为人见人割的韭菜,于是我奋发图强苦学算法,用人工智能武装自己,结果功力大增,在股市里终于咸鱼翻身。在未来的几期文章中,我将为大家详细介绍我的人工智能选股秘密武器,希望对大家有所帮助。考虑到每个人专业背景不同,本期文章我先给大家科普一下人工智能选股是什么鬼。

1、人工智能选股的由来

先问大家一个问题,股票要想炒得好,重点是啥?对,是对价格的精准预测。基于此,所有的人工智能选股都是围绕着价格预测,因为这是资本市场投资的核心,也是我们讨论的前提。

当然,投资的门派有很多,有的信奉基本面,有的喜欢看K线图,有的更是用占星术,反正各炒各的股,你们开心就好。

为何人工智能算法成为了全球机构投资者的主流方法?这一切要追溯到阿尔法狗与李世石的巅峰对决。时间回到2016年3月,Deepmind研发的 AlphaGo以4:1的成绩,击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手李世石,超过2亿观众见证了这一历史时刻。

在2017年10月18日,全世界诞生了第一支人工智能选股基金-AIEQ,其依据EquBot独门算法所打造出来的主动式ETF,利用IBM Watson的认知和大数据处理能力去分析美国境内的投资机会。

这只ETF表现非常神奇,上市头三天统统跑赢大盘,吸引了无数眼球,大家甚至一致认为,AI在攻克了国际象棋、围棋领域之后,很快就将攻陷金融市场。

图表 1:AIEQ净值(截止2017年10月20日)

AIEQ的推出也一度引起金融从业者的恐慌,整个金融圈都刷屏了,许多基金经理分析师担心自己饭碗不保。

图表 2:媒体新闻(截止2017年10月23日)

然而好景不长,仅过了一个月,AIEQ就跌落神坛。从上市首日到11月14日,标普500指数上涨0.68%,而AIEQ却下跌了3.53%,大幅跑输同期指数。

图表 3:AIEQ净值(截止2017年11月14日)

于是AIEQ遭遇了市场的过分捧杀,一大堆质疑声接踵而来。

图表 4:媒体新闻(截止2017年11月21日)

其实我觉得这些媒体关注短期业绩意义不大,检验一只基金至少也要看一整年的表现,虽然AIEQ运营的最初几个月跑输指数,但在大多数时间是跑赢标普500的,说明AIEQ的数据处理能力和学习能力都非常强大,随着数据点的增多,后续表现会越来越好。

2017年10月18日至2018年10月18日,恰逢人工智能炒股一周年,AIEQ上涨9.63%,同期标普500指数涨8.18%,其收益强于标普500指数,可见AIEQ在最近这轮美股牛市中显示了一定的选股能力。

高盛的交易大厅更是缩影。2000年高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员,今天只剩下两名交易员。减少交易员的数量能帮助公司节省大量成本。截止去年9月,高盛已裁员超400人,主要是证券部门的交易员及销售人员。

德国商业银行,到2020年他们将会将银行中 80%的工作都数码化、自动化,最终将会裁掉9600名员工。

据调研公司LCH在今年初出具的调研报告,美国业绩排前20的对冲基金,包括桥水基金、索罗斯基金,全部采用计算机根据算法自动交易。

或许最终会有这一天,股市在几十只或几百只“炒股阿尔法狗”之间进行,而交易员成为历史。

融汇金信十年磨一剑

打造本土化AI财经助手

那么,我国是否会出现大量人工智能机器人选股的情况呢?

渣打银行中国财富管理部董事总经理梁大伟表示,机构在发展智能投顾的时候,很容易把海外的经验搬到境内作为参考。但问题是,在海外,在美国,他们智能投顾大部分都是通过公募基金或者ETF进行资产配置,他们的ETF几乎可以覆盖所有的大类资产。但是中国境内的金融市场跟美国有很大差异。

目前,中国的人工智能发展已经进入了世界前列,拥有的三大优势主要体现在,人才、技术和基础设施方面。在此之中,也有一些为数不多的AI科技公司,长期进行符合我国的市场行情和金融制度的人工智能和大数据的技术研发,例如,融汇金信推出了国内首家以自学习技术构建知识图谱为蓝本,打造的财经对话机器人“智能小e”。其可与真实对话场景一样,帮助企业用户或投资者解答股市信息,并根据市场上所发生的事件,自动预测出个股走势。

用人工智能的方式代替人去做,最大的优势是在于使得专业机构有一个有法可依的规律去寻找描述这个市场当前最好的因子组合,传统的多因子模型在做因子组合部分的时候,要么是根据过往的历史经验定下来一个确定性的权重,比如说定下来永远都是用市值、换手、前期涨跌幅、pe、pb等等这五六个指标加起来去对股票做一个判断,实际情况是市场会变的,这个时候市场参与者都关注这五个方面,虽然变的幅度没有股票那么大,但是随着投资者的结构的不同,尤其是在A股市场,随着监管环境的变化,当变化来临的时候,投资经理可能就需要对于模型进行调整,实际上在传统的静态模型里面调整是无所适从,专业机构往往看到两种结果,第一种结果就是有一部分的量化投资经理,可能对模型比较有信心,就不动了,永远都这个样子。另一种就是调整,主观的去判断下一阶段可能是哪些风格比较占优,再根据这个主观的判断进行模型的调整。

这两种做法其实都不是专业机构想要,第一种做法,开玩笑的说,如果有信念拿自己的钱可以这样做,但是如果作为一个投资组合的管理实际上是不适合的,尤其是像公募基金需要应付日常的申赎,实际上是没有那么多的空间去进行一个扛的过程。而前面也提到多因子模型实际上为什么有效就在于这个市场上大多数人是怎么样看待股票的,当这个市场上由于投资者结构的变化,导致了大多数人对股票的看法、逻辑发生了变化,你必须随时进行调整,不然就会被市场抛弃。

但是第二点更不可取。人的主观去挑选实际上和主观的判断去挑选股票没有本质上区别,只是用一种主观的模式去解决了另外一种管理模式,实际上不能够体现出量化自己在系统性、规则性等方面的优势,是一个本末倒置的过程。

专业机构通过人工智能的方式,在统计学意义上来说有几个好处,第一个是不用太考虑非线性的问题,人工智能的方式就是机器学习的方式,整个人工智能最核心的领域就是机器学习的部分,实际上可以把它看作对传统统计方式的一个革命,也就是另外一个角度来看待统计的方式,在这个环境下专业机构过去所说的一些限制,包括线性约束、单调性约束,都可以在这样的框架下,不用太过担心。第二个可以给给专业机构一个指导,随着市场的风格变化来挖掘这个市场上最有效的因子组合,在实际操作中的股票组合可以很明显的看出不同月份之间这些因子表现虽然有一定的延续性,但是在最终呈现出来的因子组合上还是有差异的,专业机构认为要通过动态调整的方式,AI智能选股实际上就只能选因子,能够帮助专业机构克服A股市场这样一个风格变化的问题。

来源:网络

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