AI炒股到底靠不靠譜？ 機器“炒股”虧損誰來負責？
“AI炒股，到底靠不靠譜?”
“和人相比，到底誰的收益更高?”
“AI炒股虧了，誰來負責?”
隨著科創(chuàng)板、北交所的接連設立，股市大盤波動起伏，加諸人工智能技術漫溢到我們的日常生活之中，人們關于AI炒股的討論熱度居高不下。
截至今年6月底，國內(nèi)股票市場投資者數(shù)量已達到1.89億。近期，國內(nèi)滬深兩市股票總市值已經(jīng)超過90萬億。放眼全球，股票市場匯聚著人們的大量財富。
但與算法推薦著我們的所看內(nèi)容、商品，識別著我們的身份乃至控制著我們周圍的物品不同，AI在股票投資領域的應用顯得存在感很低。
我們可能聽過AI“炒股”，聽過量化投資，但普通人卻對背后的機理不甚了解，也不明白這些看似高深的算法將怎樣影響人們的投資收益。
12月9日，搜狐科技舉辦了的《AI十二談》第6期直播，主題為“AI炒股，到底靠不靠譜?”
節(jié)目上，清華大學五道口金融學院副院長張曉燕教授和微眾銀行AI投研負責人殷磊博士分享了諸多精彩觀點，共同揭秘了AI“炒股”背后的原理。
AI“炒股”的根本：三步驟、兩模型
張曉燕表示，利用AI投資主要可以分為三個步驟。
第一個階段是“認識自己”，即了解用戶的投資目的及風險偏好。許多人并沒有意識到，在這個階段已經(jīng)有AI技術的引入了。“機器可以通過搜集數(shù)據(jù)，對用戶的行為、觀念進行分析，來搞清楚用戶的風險偏好的系數(shù)，進而推薦合適的投資標的。”張曉燕介紹道。
接下來的第二步，AI會進行數(shù)據(jù)的搜集。以個股投資為例，一家上市公司每天在運營時都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。比如AI可以通過分析衛(wèi)星圖象查看租車公司停車場的空曠程度，以此來了解他們的業(yè)務發(fā)展情況;同時，AI也可以在各種論壇發(fā)言、新聞快訊、用戶評論中收集到股民們的觀點和情緒。在這其中，數(shù)據(jù)維度多種多樣，甚至可達到上千個。
第三步是設計出AI算法模型，在了解用戶投資偏好和多種市場數(shù)據(jù)的情況下，根據(jù)股票收益率的預期針對個人制定資產(chǎn)配置方案，這個環(huán)節(jié)包括多次算法調(diào)試的過程。
在張曉燕分享了AI所涉及到的“投資三步”后，殷磊也為大家講述了AI量化交易技術模型的兩個重要分類。
一是毫秒級別的高頻交易，這正是機器發(fā)揮優(yōu)勢的地方，也是傳統(tǒng)基金經(jīng)理力不能及的范疇。在這個層面，AI主要考慮因素就是盤口的實時交易信息。
二是與企業(yè)基本面相關的數(shù)據(jù)研究，AI可以在拿到企業(yè)的財務數(shù)據(jù)后，判斷其是否造假。同時，還可以通過可反應公司運營情況的圖像、音頻等另類數(shù)據(jù)，比如管理層在公開發(fā)聲時的語氣和措辭、公司辦公樓夜間的亮燈情況、港口的集裝箱擁擠程度等，來對公司運營情況進行實時的判斷，進而補充財報等數(shù)據(jù)存在的延時問題。
人 VS 人工智能誰更強?
研究AI投資需要投入大量的人力、物力，因此，人們往往也對其抱有更高的期待。不過，在具體實踐中，人與機器的表現(xiàn)孰好孰壞，各家觀點并不一致。
張曉燕表示，對于AI和普通人、AI和基金經(jīng)理相比誰的投資收益更好，很難給出一個確定的結論。
首先，普通人、基金經(jīng)理都是一個群體，群體之間本身的差異性就極大，有些高收益可能是運氣的成分。舉例來說，基金收益與規(guī)模關系極大，有些基金年化收益很高，但仔細看，可能這個基金在管資金量較少，且波動率極大。另外，不同的AI炒股模型，投資收益也千差萬別。
而在殷磊看來，對于長期情況的判斷，人的作用會更強，或者有經(jīng)驗的基金經(jīng)理判斷會更準一點。代碼本身是投資策略精華的外化，但有些經(jīng)驗是難以具體描述的，是人潛意識里的體現(xiàn)。
而對于高頻交易來說，往往AI能發(fā)揮的作用會更大，尤其毫秒級的超高頻交易，傳統(tǒng)的基金經(jīng)理上再厲害也打不過機器。
最重要的是，人們往往進入一個誤區(qū)：把AI和傳統(tǒng)基金經(jīng)理對立起來看，但實際上，他們往往是相互成就的。“機器產(chǎn)生出來的結果，不一定就要脫離基金經(jīng)理的判斷就直接下單交易，它往往是給基金經(jīng)理一些有效補充。同時，基金經(jīng)理通過提取過往交易中的總結的經(jīng)驗，也能夠有效的精進算法。兩者結合，比單純AI或者單純?nèi)四苋〉酶玫慕Y果。”殷磊表示。
關于AI投資背后的技術發(fā)展，必然會有眾多專業(yè)人士日夜不停地推動向前。但在現(xiàn)階段，更重要的是補足大眾在金融知識上的短板。
張曉燕介紹稱，“金融掃盲”是目前國家非常重視的問題，并且即將納入到中小學的教育體系。在目前“雙減”政策的背景下，學習金融知識已經(jīng)成為學生們原有課程體系的重要補充。目前，有關主管部門協(xié)同清華大學五道口金融學院 已經(jīng)推出了普及金融知識，提高金融素養(yǎng)的書籍，主要對中小學生和大學生進行金融知識宣傳教育。。
機器“炒股”，虧損誰來負責?
有投資的地方，就大概率會有虧損的情況發(fā)生。在解決虧損問題時，AI能起到的作用主要發(fā)生在虧損前和虧損后。
智能投顧的主要作用之一是在遇到潛在風險時發(fā)出提醒。在發(fā)達國家已經(jīng)發(fā)展了十年左右，但在國內(nèi)還未成熟。
張曉燕團隊曾和國內(nèi)一家支付平臺共同合作開展了智能投顧的技術研究，其中的一項工作是，當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)投資者可能存在過度交易或投資品類單一時，會有智能客服“溫柔”地發(fā)出提醒。“我們發(fā)現(xiàn)，這確實降低了一部分投資者的過度投機行為，同時幫他們分散了風險，收益率也得到了一定的提升。”
另一方面，AI投資時，止損策略也十分重要，它決定著投資收益的下限。
據(jù)殷磊介紹，從技術角度來看，AI止損主要有兩種方式。“某只股票的回撤已經(jīng)超過當初設定的虧損比例，對它的贖回就是一種硬止損。另一種方式是根據(jù)倉位的不斷變化和一定時間窗口內(nèi)的波動率情況，調(diào)整當前的風險暴露，即滑動止損。”
但無論算法多么高深，AI“炒股”都無法保證收益。很多普通投資者在接觸到的AI投顧平臺時，頁面上可能會給出預期收益區(qū)間，但往往會在下方用小字提示“預期收益可能有誤差”。
張曉燕表示，AI的投資風格是用戶在投資前就應該詳細了解的。“因為即使發(fā)生虧損了，投資人也很難拿到賠償，除非之前給自己的投資組合上了保險。”
量化交易當?shù)?，普通人怎么辦?
目前，市面上流傳著一種說法：“國內(nèi)散戶不要做短線，已經(jīng)被量化資金收割。”在張曉燕看來，這是對量化資金的“妖魔化”。
9月6號，中國證監(jiān)會主席易會滿曾指出，在成熟市場量化交易、高頻交易比較普遍，它們在增強市場流動性，提升定價效率的同時，容易引發(fā)交易趨同，波動加劇，有違市場公平等等問題。
張曉燕對此的解讀是，量化交易在對市場有正面作用同時，必然會帶來負面影響。是否在國內(nèi)引起了交易趨同、波動加劇，有違市場公平等等，目前并沒有定論。
“對于普通投資人來說，只要看好自己的錢，避免短線投資，堅持長線投資，同時謹慎對待自己投資決策的話，那么無論是誰也不能搶走自己手里的錢，不管量化還是非量化。”張曉燕表示。
殷磊表示，涉及到AI技術投資標的，在營銷時可能會放大其優(yōu)點，使用偏廣告性的說法，比如使用很多天花亂墜的詞匯，或特意標注出看起來比較唬人的因子或算法。
但對于初入市場的小白用戶來說，真正要關注的是實打?qū)嵉臍v史數(shù)據(jù)，比如收益指標、回撤、風險控制等。
在張曉燕看來，AI技術作為工具，可以輔助投資人進行決策。但人們普遍過度關注AI“炒股”所能帶來的投機性，而忽略了“炒股”本質(zhì)上是財富穩(wěn)健增加的手段。
總結而言，張曉燕和殷磊兩位嘉賓都認為，對于國內(nèi)普通大眾來說，利用AI去炒股不太現(xiàn)實，“AI炒股”需要大量的數(shù)據(jù)，但對于普通人來說，能夠拿到的數(shù)據(jù)量少，同時又缺少有效的數(shù)據(jù)獲取渠道。另外，對于數(shù)據(jù)的處理、加工和分析需要極強的專業(yè)性和大量的算力，需要專業(yè)的平臺或機構來操作。
誠然，隨著AI手段的普及，個人投資者面對專業(yè)、資深基金經(jīng)理以及AI算法，想通過傳統(tǒng)手段獲得超額收益的難度現(xiàn)在越來越大。但我們還是可以通過明確投資目的、制定長期投資策略等方式，獲得對應的收益。既不能把AI量化投資“妖魔化”，也不應過度神話。
