最近兩日，在國(guó)際圍棋史上發(fā)生了一件機(jī)器人“逆襲”人類的真實(shí)事件。賽前來(lái)自韓國(guó)的世界冠軍李世石信誓旦旦，拋出了輸一局就算失敗的豪言，但最終卻向谷歌圍棋機(jī)器人“阿爾法狗”（AlphaGo）投子認(rèn)輸。
AlphaGo完勝世界冠軍震驚全球，國(guó)際市場(chǎng)人工智能（AI）概念走俏一時(shí)，中國(guó)市場(chǎng)上的相關(guān)股票也概莫例外。3月10日，人工智能股表現(xiàn)活躍。科大智能、遠(yuǎn)大智能等多只強(qiáng)勢(shì)股漲停。
還有投資界人士認(rèn)為，在圍棋上機(jī)器人勝了并不算什么，如果在投資上尤其是炒股技術(shù)上戰(zhàn)勝人類，那才是真正的本事。在信息更不透明、更為復(fù)雜的資本市場(chǎng)，“AlphaGo模式”能否大行其道仍是未知數(shù)。
上海一家合資基金量化部副總監(jiān)林春（化名）對(duì)記者稱，下圍棋就是執(zhí)黑執(zhí)白，把對(duì)方圍起來(lái)，獲得勝利，規(guī)則確定，但投資不一樣。投資中策略是多樣的且存在不確定性，讓一個(gè)人工智能產(chǎn)品搞定全部的模型數(shù)據(jù)，顯然可能性不大。
歷史：量化投資逐漸興起
當(dāng)人工智能與資本投資，尤其是股票投資相結(jié)合，會(huì)有一番怎樣的顛覆性盛況？
“就目前來(lái)看，人工智能在投資上的應(yīng)用為量化投資。具體類型又分為量化交易（或稱算法交易）和量化選股?！?月10日，在接受記者采訪時(shí)，重陽(yáng)投資基金經(jīng)理王曉華如此表示。
因?yàn)闄C(jī)器決策的邏輯一致性和獨(dú)立性，投資領(lǐng)域中機(jī)器戰(zhàn)勝人的例子不少，其中最被人樂(lè)道的就是西蒙斯（JamesSimons）的大獎(jiǎng)?wù)禄?。?jù)公開(kāi)數(shù)據(jù)，從1989年到2009年，大獎(jiǎng)?wù)禄鸬膹?fù)合年化收益率高達(dá)35%，遠(yuǎn)超同期巴菲特和索羅斯的收益率。
當(dāng)量化投資在海外大行其道時(shí)，中國(guó)市場(chǎng)上的量化投資也開(kāi)始“小荷才露尖尖角”。2004年，中國(guó)第一只采用量化策略的基金——光大保德信量化核心基金誕生，隨后的2005年，嘉實(shí)基金推出了另一只名為基本面50的量化基金。不過(guò)可惜的是，當(dāng)時(shí)行業(yè)整體發(fā)展緩慢、量化基金本身業(yè)績(jī)也未體現(xiàn)出驚人之處，量化投資理念一度遭遇水土不服。
不過(guò)，兩年后牛市泡沫的破裂，讓市場(chǎng)感受到了量化投資的魅力。當(dāng)2007年A股創(chuàng)出6124的高點(diǎn)后，伴隨著股指高臺(tái)跳水，中國(guó)市場(chǎng)上的“香餑 餑”公募基金產(chǎn)品虧損嚴(yán)重。這個(gè)時(shí)候，部分采用量化策略的基金卻逆勢(shì)取得了不錯(cuò)業(yè)績(jī)。于是乎，很快一股“量化基金熱潮”悄然掀起，中?；?、長(zhǎng)盛基金、光 大保德和富國(guó)基金、華泰柏瑞基金等先后推出了量化產(chǎn)品。
但這個(gè)時(shí)候，市場(chǎng)對(duì)于量化基金的認(rèn)識(shí)還停留在電腦結(jié)合人腦的理念中，依靠電腦的客觀和分析能力，戰(zhàn)勝人性的弱點(diǎn)。而對(duì)于依靠量化產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)沖的訴求，幾無(wú)體現(xiàn)。
2010年4月中國(guó)第一個(gè)股指期貨品種——滬深300股指期貨的推出，為量化投資提供了一個(gè)天然的對(duì)沖標(biāo)的。通過(guò)這一對(duì)沖工具，量化投資從業(yè)者 可以進(jìn)一步減小風(fēng)險(xiǎn)，獲得更加穩(wěn)健的投資收益。隨著此后私募基金陽(yáng)光化及私募基金管理人牌照的發(fā)放，量化投資的方法也更多地被私募基金使用，讓量化對(duì)沖基 金被人們所熟知。
如今的中國(guó)市場(chǎng)上，券商、私募、公募產(chǎn)品均涉獵量化投資。從業(yè)績(jī)最為公開(kāi)、透明的公募量化產(chǎn)品來(lái)看，量化產(chǎn)品的業(yè)績(jī)普遍跑贏指數(shù)收益。
據(jù)Wind資訊統(tǒng)計(jì)，截至3月9日，66只公募量化基金今年以來(lái)平均凈值增長(zhǎng)率為-14.2%。其中6只基金表現(xiàn)突出，逆勢(shì)取得正收益；表現(xiàn)最 差的幾只基金跌幅超過(guò)20%，其中東吳阿爾法以29.96%的跌幅居前。同期A股上證綜指、深證成指、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)跌幅分別為19.12%、24.81%、 27.38%。
王曉華稱，對(duì)投資而言，機(jī)器決策最大的優(yōu)勢(shì)就是投資決策的邏輯一致性高、獨(dú)立性強(qiáng)，機(jī)器不會(huì)有人的恐懼和貪婪等情緒影響決策。此外，計(jì)算機(jī)的信息處理能力強(qiáng)、響應(yīng)速度快，能夠有效抓住市場(chǎng)上較好的交易機(jī)會(huì)。
現(xiàn)狀：應(yīng)用的多元化
在實(shí)際應(yīng)用中，人工智能的應(yīng)用方式又是多種多樣的。比如，在2015年股市大幅震蕩中，高頻交易一度被市場(chǎng)詬病。當(dāng)時(shí)市場(chǎng)人士認(rèn)為，一遇行情大幅波動(dòng)便自動(dòng)觸發(fā)交易指令時(shí)，計(jì)算機(jī)后臺(tái)就會(huì)隨時(shí)下達(dá)批量買賣指令。
一般行業(yè)所稱程序化交易，是指期貨端的趨勢(shì)交易和震蕩交易，俗稱程序化CTA。但更為全面的程序化交易，包含狹義的程序化交易——程序化CTA，也包含期貨端的高頻交易、期貨端的跨品種跨期限全自動(dòng)套利交易，當(dāng)然也包含股票端的交易。
北京量邦信息科技董事長(zhǎng)、北京大學(xué)對(duì)沖基金實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合主任馮永昌表示，從廣義上來(lái)講，所有用預(yù)設(shè)的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，廣 義的程序化交易包括高頻交易，算法交易，自動(dòng)執(zhí)行的套利交易、套保交易和對(duì)沖交易，限價(jià)單價(jià)值投資交易，限價(jià)單止損交易，交易所或經(jīng)紀(jì)公司的自動(dòng)強(qiáng)平交易 等。
馮永昌稱，對(duì)于股票端，真正包含的就是一攬子股票的自動(dòng)交易、ETF折溢價(jià)套利自動(dòng)交易，以及股票和股指期貨交易的自動(dòng)套保或者套利交易。因?yàn)楣善倍瞬皇峭陚涞碾p邊市場(chǎng)，又實(shí)行T+1，所以股票端的高頻交易基本不存在，股票端的程序化趨勢(shì)交易也幾乎不存在。
與此同時(shí)，量化對(duì)沖策略在過(guò)去一年中大行其道。當(dāng)股災(zāi)發(fā)生時(shí)，股票市場(chǎng)發(fā)生斷崖式下跌，基金產(chǎn)品業(yè)績(jī)大打折扣，但量化對(duì)沖產(chǎn)品卻依靠有效的對(duì)沖工具避過(guò)了暴跌行情，一些產(chǎn)品甚至還取得了不錯(cuò)的收益。
未來(lái)：仍要結(jié)合人的研判能力
“但機(jī)器決策也是有局限性的，最大的缺陷就是沒(méi)有前瞻性，因?yàn)樗腔跉v史的數(shù)據(jù)和歷史檢驗(yàn)的結(jié)論，其邏輯是歷史會(huì)重復(fù)。”王曉華稱，市場(chǎng)環(huán)境 是不斷變化的，長(zhǎng)期看，要戰(zhàn)勝市場(chǎng)必須具有前瞻性，這也是投資的藝術(shù)性所在。頂尖的基金管理人如巴菲特和索羅斯都是具有超強(qiáng)的前瞻性的。
“大獎(jiǎng)?wù)禄鸬囊?guī)模一直都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于巴菲特和索羅斯管理的規(guī)模。而且，西蒙斯旗下的其他量化基金的業(yè)績(jī)也遠(yuǎn)不如大獎(jiǎng)?wù)禄稹！蓖鯐匀A稱，這就說(shuō)明，量化投資的瓶頸就是基金規(guī)模有天花板，量化投資的收益率會(huì)隨著管理規(guī)模的上升而下降。
王曉華稱，量化投資的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是數(shù)量模型，因此在外界來(lái)看，每個(gè)量化投資策略都是個(gè)黑盒子，其他外部人無(wú)法知道其中的秘密。中國(guó)資本市場(chǎng)還 在蓬勃發(fā)展，量化投資在中國(guó)的占比不高，未來(lái)量化投資應(yīng)該還有很大的發(fā)展空間。投資領(lǐng)域，人們不應(yīng)該過(guò)分恐懼機(jī)器對(duì)人的替代性，人的前瞻性研究和預(yù)判與機(jī) 器獨(dú)立的決策能力結(jié)合，可能是最為理想的決策模式。
林春稱，投資中做股票，擇時(shí)選行業(yè)選股票。選股比較困難，個(gè)股自身的一些特性需要調(diào)研，人可能更有優(yōu)勢(shì)。如果讓機(jī)器做事，它沒(méi)有數(shù)據(jù)就沒(méi)有分析 能力。在擇時(shí)方面，人工智能也不一定比人更有優(yōu)勢(shì)，宏觀的很多東西，是由政策決定的。比如，美聯(lián)儲(chǔ)加息不加息，每個(gè)人都有預(yù)測(cè)，機(jī)器算出來(lái)也不一定準(zhǔn)。