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引言 如果你是一位证券期货投资者，而你对阿尔法狗（AlphaGo）狂虐人类职业围棋手的事还抱着看客的心态，那么今后就要当心了，因为没准儿你已经在和人工智能“操盘手”过招儿；如果你是一位基金经理，也请重新审视自己的策略和团队，因为你的新对手也许是一些数学家、语言学家、心理学家等组成的“超级战队”。
人工智能交易在国内萌芽 人工智能“操盘手”令人恐惧之处在于，它们能以其强大的数据抓取能力、过目不忘的“记忆力”和极快的计算速度，通过深度学习等方式自行分析和发掘市场规律，并据此自动生成交易策略。这既不同于脑力有限的人类操盘手，也不同于依赖既有交易策略的传统程序化交易系统。 刘煦然是北京金帆国盛管理咨询有限公司的董事长，同时也是证券期货市场的一位职业投资者。目前，他正与一家暂不便透露名称的国内高科技企业合作研发可投资于期货、期权等领域的人工智能交易系统（下称AI系统）。在此之前，这家高科技企业的证券AI系统已经以上千万元人民币的资金，在A股市场实盘试运行了约一年时间。 刘煦然向期货日报记者介绍，该AI系统会从技术面和基本面共同寻找交易机会。一方面，该系统会对历史交易数据进行深度学习，发掘规律，在此方面由北京某高校的教授团队担纲研发。另一方面，该系统采用了一套互联网关键词抓取技术，可实时从国内外大量不同语种的网站提取数以万计的核心关键词，并以人工智能算法区分词汇的正面、负面属性，判断大众心理，将市场情绪划分为5类，分别对应看多、看空、变盘等观点。在综合各类信息后，AI系统会推演出未来的交易模型，其一大特色是能够提前48小时预判股市大盘收盘点位的涨跌方向，目前准确率约75%。 不过，刘煦然称，目前该系统仍有待进一步完善。例如，技术面上对趋势临界点的判断还不够精准，一些所谓的假突破会造成系统误判。另外，A股的“T+1”和单边交易模式也会对该系统的回撤率产生不利影响。 他认为，相比A股，AI系统更适合于期货、期权市场，因为这些市场可以实现双向交易、以小博大和快速止盈止损。据介绍，其参与研发的基于期货、期权市场的AI系统即将开始建立模型。 除参与上述研发项目外，刘煦然还是另一个AI系统小型研发团队的成员，该团队的成员包括心理学家、趋势交易专家和数据分析专家等。不过，该项目尚处在偏早期的阶段，团队成员正在各自领域分别开展研发，尚未进行整合。 欧美市场人工智能交易渐成熟 比起国内市场，AI系统在欧美市场的起步要早得多，目前欧美已积累了一批致力于开发AI系统的金融科技（FinTech）企业，位于美国的Abundy科技便是其中的一家初创公司。 Abundy科技的创始人、CEO邹昊是一位年轻却有着傲人履历的创业者。数年前从国内赴美求学的他在斯坦福大学获得学士学位后，仅用了3年时间就拿到了该大学的3个硕士学位和1个博士学位（MBA、经济学硕士和电子工程专业硕士、博士学位）。在创办Abundy科技前，邹昊在太平洋投资管理公司（PIMCO）担任投资经理，2016年被《福布斯》杂志评为全球30位30岁以下的金融业青年领袖之一。 邹昊告诉期货日报记者，自己非常看好包括AI系统在内的金融科技的发展前景。据其介绍，Abundy科技的AI系统仍处在研发阶段，待各项实力达到顶尖后才会推出产品，不过该公司已准备在国内设立办公室。 他介绍，人工智能在欧美大基金中的运用已有多年历史，例如“量化投资之王”西蒙斯的文艺复兴科技基金运用该技术已超过十年。传统的定量模型虽然也可算是一种人工智能模型，却并非现代意义上的强人工智能模型。目前，市场上的投资机构越来越多地运用深度学习的AI系统，通过大数据分析和大量的机器学习去寻找市场的规律。在欧美的证券、期货以及流动性比较好的债券市场上，这样的人工智能交易已经有着较多应用。即使对于一些流动性不太好的资产，也可以运用AI系统来辅助进行交易决策。 “未来五到十年，人工智能可能是科技行业发展的主要方向。”邹昊预计，未来的人工智能就像目前的互联网一样，会成为一个非常大的领域，需要进行深度细分。例如，其计算模型可分为自然语音识别、机器学习和深度学习模型。AI交易系统的策略则可按照高频、中频、低频，短线、中线、长线，市场情绪分析和大势变化抓取等进行分类。 AI系统研发难度超AlphaGo 在邹昊看来，利用人工智能技术做投资比用其下围棋复杂得多。围棋的规则、环境固定，而且可以无限复盘。与之相比，市场投资环境的变化则非常快，涉及政治、宏观政策、市场监管、投资人情绪、可投资资产、各类基金的仓位等方方面面的因素。同时，围棋始终是双方博弈，而投资市场中包含了许许多多的机构、散户，而且投资者不断进出，也无法无限复盘，因而对算法的要求非常高。由于交易环境的复杂性，一项交易策略正式上线前，需要有一个投资经理团体对其审核。 对于AI系统研发的难点，邹昊介绍，目前欧美市场比较成功的AI系统多数还只运用在短线、高频的交易上，但这些交易策略对资金容量会有很大的限制。正是由于这个原因，文艺复兴科技基金回报特别高的策略仅对其内部人开放投资。同时，此类策略对计算机设施的要求比较高，因此策略执行的成本也比较高。另外，对于中长线交易，不断变化的市场规律给AI系统带来严峻考验。“交易模型得是动态的，如果整个市场环境发生改变，而你还在用老模型的话就会亏钱。”邹昊说，如何及时提取新的投资信号和修正模型也是一个难点。 另外，邹昊称，比起人类交易者，AI系统虽然有着数据处理量大、速度快，避免情绪化等优势，但也存在劣势，例如对市场状况的把握有时不够全面，不在模型里的变量，计算机就无法发现和识别，这时只有依靠人类团队的介入，“没有什么策略可以用一辈子”。他认为，AI系统研发有着较高的门槛，相关科技公司不能幻想靠炒作概念发家，能否成功关键看团队的技术和策略积累如何。 刘煦然也认为，对AI系统不能盲目迷信。“人工智能交易并不一定总是优于量化交易。”他表示，对AI系统来说，技术的先进性只是一个方面。无论是过去流行的神经网络、支持向量机技术，还是目前基于深度学习的技术，最重要的是看它对资本市场和人性特点的适应性，其核心是建模能力，只有适应性强的模型才能把人工智能的优势发挥出来。由于存在这样的难点，目前国内的AI系统大多数还停留在概念阶段，能够实盘跑出好业绩的很少。 人工智能交易将给资管行业带来变化 随着AI系统的发展完善，人类分析人员和交易员会不会被取代？在刘煦然看来，这是杞人忧天。“人工智能本质上是一种工具，仍离不开人的经验和思考。”刘煦然认为，这就像工业机器并不能完全取代产业工人，只是使人去做了更有价值的事情。他预计，未来资管行业从业者的多元化程度会有很大提升，数学家、语言学家、科学家等的比重会逐渐增加。同时，团队规模会更小，而管理的资金规模会更大。此外，由于国情的因素，中小投资者会长期存在。 邹昊认为，AI系统的发展会促使投资在我国越来越专业化，最终使个人投资者以购买基金的形式参与市场。因此，AI系统总体上会促使资管行业做大“蛋糕”，更大地发挥资本市场的价值，从而促进国家的经济增长。在“蛋糕”做大的背景下，AI系统的出现不仅不会致使投资、分析人员的大量失业，反而由于对信息处理要求的提高，还会出现优秀分析师供不应求的情况。 此外，邹昊认为，AI系统的大量应用会促进金融市场资源配置效率的提升。在AI系统中，策略、算法会连续迭代，不断出现的新策略会及时发现市场定价的不合理状况，并帮助市场实现价值回归。未来，AI系统的中长期投资策略会得到发展，从而有助于市场发现价值被低估的行业和资产，促使市场对其加大投资，实现在投资过程中创造价值，而不仅是赚取价值。而随着金融科技的发展，监管手段和法律也应及时升级完善，对于滥用科技、扰乱市场秩序的违法犯罪行为要进行及时查处，这样才能确保金融科技对整个市场带来实实在在的有益提升。
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