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之前文章对基金的分析，部分基于经验，大部分基于数据。 数据是机器学习最擅长处理的东西，金融又是数据最丰富的行业。 智能投研和智能投顾，现在都在崛起，但新事物的发展，难免遇挫折。 智能投研由于自然语言处理能力远远无法胜任，kensho随着被标普500收购之后淡出公众视野。智能投顾现在国内更多是唱空一片。这也难怪，有多少打着投顾旗号，变着法子卖基金的事情发生。 但，我是深度看好，并且已经在实践。工程部分，包括数据获取，加工，入库，查询以及完整的量化回测系统已经完成。后面可以用于实证，实证或证伪各路大V的方法与套路。 智能投顾与量化投资不同，它是量化投资的子集。量化投资的概念更广。数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。 量化投资与传统投资类比于：中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，偏定性；病人去拍片子、化验，依托于医学仪器，偏定量。量化投资可以技术面，也可以基本面，也可以结合，甚至纯靠数据挖掘找套利机会。量化投资, 包含了趋势交易(动量交易)、价差交易、套利交易。
量化投资本质是投资，用量化的方式更理性做投资决策；目的更偏收益，希望用机器来战胜市场，追求alpha； 智能投顾主语是顾问，了解客户，智能推荐合适的的标的，比如投资期限，收益要求，风险偏好，追求beta为主。 你们希望的炒股机器人，可以归到量化投资。它寄希望用海量大数据，能够发现规律，预测市场，没有证据表明这样做有效，金融数据噪声过大，当然这也无法证伪，还有大量的人在数浪或夜观天象。 投顾主要不是要战胜市场，要是如何有效分享全世界经济发展成果，通过大类资产配置，去平抑波动。它本身大概率并不带来收益增加，但让波动变小。比如给你一个年化15%的标的，回撤才10%，你投不投，比你的P2P靠谱多了。这是投顾可以做到了。你不喜欢波动，那么给你年化5%，回撤才3%，远胜你的银行理财产品，而且流动性要好得多。——这是投顾的价值。 当然，二者之间的界线并不明显。很多人把动量这样的模型引入投顾，调整战术资产配置，希望得到更多的alpha，也确实会有效果。 比较下来，投顾更求稳，而后求战；而量化投资直接求战，希望求胜。 “是故胜兵先胜而后求战,败兵先战而后求胜”——孙子兵法。 (公众号：七年实现财富自由（ailabx），用数字说基金，用基金做投资组合，践行财富自由之路) |
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