机器人下棋那么棒，炒股到底行不行

　　人们不应该过分恐惧机器对人的替代性，人的前瞻性研究和预判与机器独立的决策能力结合，可能是最为理想的决策模式。

　　最近两日，在国际围棋史上发生了一件机器人“逆袭”人类的真实事件。赛前来自韩国的世界冠军李世石信誓旦旦，抛出了输一局就算失败的豪言，但最终却向谷歌围棋机器人“阿尔法狗”(AlphaGo)投子认输。

　　AlphaGo完胜世界冠军震惊全球，国际市场人工智能(AI)概念走俏一时，中国市场上的相关股票也概莫例外。3月10日，人工智能股表现活跃。科大智能、远大智能等多只强势股涨停。

　　还有投资界人士认为，在围棋上机器人胜了并不算什么，如果在投资上尤其是炒股技术上战胜人类，那才是真正的本事。在信息更不透明、更为复杂的资本市场，“AlphaGo模式”能否大行其道仍是未知数。

　　下围棋就是执黑执白，把对方围起来，获得胜利，规则确定，但投资不一样。投资中策略是多样的且存在不确定性，让一个人工智能产品搞定全部的模型数据，显然可能性不大。

　　现状：应用的多元化

　　在实际应用中，人工智能的应用方式又是多种多样的。比如，在2015年股市大幅震荡中，高频交易一度被市场诟病。当时市场人士认为，一遇行情大幅波动便自动触发交易指令时，计算机后台就会随时下达批量买卖指令。

　　一般行业所称程序化交易，是指期货端的趋势交易和震荡交易，俗称程序化CTA。但更为全面的程序化交易，包含狭义的程序化交易——程序化CTA，也包含期货端的高频交易、期货端的跨品种跨期限全自动套利交易，当然也包含股票端的交易。

　　从广义上来讲，所有用预设的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，广义的程序化交易包括高频交易，算法交易，自动执行的套利交易、套保交易和对冲交易，限价单价值投资交易，限价单止损交易，交易所或经纪公司的自动强平交易等。

　　对于股票端，真正包含的就是一揽子股票的自动交易、ETF折溢价套利自动交易，以及股票和股指期货交易的自动套保或者套利交易。因为股票端不是完备的双边市场，又实行T+1，所以股票端的高频交易基本不存在，股票端的程序化趋势交易也几乎不存在。

　　与此同时，量化对冲策略在过去一年中大行其道。当股灾发生时，股票市场发生断崖式下跌，基金产品业绩大打折扣，但量化对冲产品却依靠有效的对冲工具避过了暴跌行情，一些产品甚至还取得了不错的收益。

　　未来：仍要结合人的研判能力

　　“但机器决策也是有局限性的，最大的缺陷就是没有前瞻性，因为它是基于历史的数据和历史检验的结论，其逻辑是历史会重复。”王晓华称，市场环境是不断变化的，长期看，要战胜市场必须具有前瞻性，这也是投资的艺术性所在。顶尖的基金管理人如巴菲特和索罗斯都是具有超强的前瞻性的。

　　“大奖章基金的规模一直都远远低于巴菲特和索罗斯管理的规模。而且，西蒙斯旗下的其他量化基金的业绩也远不如大奖章基金。”王晓华称，这就说明，量化投资的瓶颈就是基金规模有天花板，量化投资的收益率会随着管理规模的上升而下降。

　　量化投资的核心竞争力就是数量模型，因此在外界来看，每个量化投资策略都是个黑盒子，其他外部人无法知道其中的秘密。中国资本市场还在蓬勃发展，量化投资在中国的占比不高，未来量化投资应该还有很大的发展空间。投资领域，人们不应该过分恐惧机器对人的替代性，人的前瞻性研究和预判与机器独立的决策能力结合，可能是最为理想的决策模式。

　　投资中做股票，择时选行业选股票。选股比较困难，个股自身的一些特性需要调研，人可能更有优势。如果让机器做事，它没有数据就没有分析能力。在择时方面，人工智能也不一定比人更有优势，宏观的很多东西，是由政策决定的。比如，美联储加息不加息，每个人都有预测，机器算出来也不一定准。

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