“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(fù)責(zé)?”

隨著科創(chuàng)板、北交所的接連設(shè)立，股市大盤波動(dòng)起伏，加諸人工智能技術(shù)漫溢到我們的日常生活之中，人們關(guān)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(chǎng)投資者數(shù)量已達(dá)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(chǎng)匯聚著人們的大量財(cái)富。

但與算法推薦著我們的所看內(nèi)容、商品，識(shí)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(lǐng)域的應(yīng)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(duì)背后的機(jī)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(xué)五道口金融學(xué)院副院長(zhǎng)張曉燕教授和微眾銀行AI投研負(fù)責(zé)人殷磊博士分享了諸多精彩觀點(diǎn)，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(gè)步驟。

第一個(gè)階段是“認(rèn)識(shí)自己”，即了解用戶的投資目的及風(fēng)險(xiǎn)偏好。許多人并沒有意識(shí)到，在這個(gè)階段已經(jīng)有AI技術(shù)的引入了。“機(jī)器可以通過搜集數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的行為、觀念進(jìn)行分析，來搞清楚用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好的系數(shù)，進(jìn)而推薦合適的投資標(biāo)的。”張曉燕介紹道。

接下來的第二步，AI會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集。以個(gè)股投資為例，一家上市公司每天在運(yùn)營(yíng)時(shí)都會(huì)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(chǎng)的空曠程度，以此來了解他們的業(yè)務(wù)發(fā)展情況;同時(shí)，AI也可以在各種論壇發(fā)言、新聞快訊、用戶評(píng)論中收集到股民們的觀點(diǎn)和情緒。在這其中，數(shù)據(jù)維度多種多樣，甚至可達(dá)到上千個(gè)。

第三步是設(shè)計(jì)出AI算法模型，在了解用戶投資偏好和多種市場(chǎng)數(shù)據(jù)的情況下，根據(jù)股票收益率的預(yù)期針對(duì)個(gè)人制定資產(chǎn)配置方案，這個(gè)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(shù)模型的兩個(gè)重要分類。

一是毫秒級(jí)別的高頻交易，這正是機(jī)器發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的地方，也是傳統(tǒng)基金經(jīng)理力不能及的范疇。在這個(gè)層面，AI主要考慮因素就是盤口的實(shí)時(shí)交易信息。

二是與企業(yè)基本面相關(guān)的數(shù)據(jù)研究，AI可以在拿到企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)后，判斷其是否造假。同時(shí)，還可以通過可反應(yīng)公司運(yùn)營(yíng)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(shí)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(duì)公司運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)的判斷，進(jìn)而補(bǔ)充財(cái)報(bào)等數(shù)據(jù)存在的延時(shí)問題。

人 VS 人工智能誰更強(qiáng)?

研究AI投資需要投入大量的人力、物力，因此，人們往往也對(duì)其抱有更高的期待。不過，在具體實(shí)踐中，人與機(jī)器的表現(xiàn)孰好孰壞，各家觀點(diǎn)并不一致。

張曉燕表示，對(duì)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(gè)確定的結(jié)論。

首先，普通人、基金經(jīng)理都是一個(gè)群體，群體之間本身的差異性就極大，有些高收益可能是運(yùn)氣的成分。舉例來說，基金收益與規(guī)模關(guān)系極大，有些基金年化收益很高，但仔細(xì)看，可能這個(gè)基金在管資金量較少，且波動(dòng)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(duì)于長(zhǎng)期情況的判斷，人的作用會(huì)更強(qiáng)，或者有經(jīng)驗(yàn)的基金經(jīng)理判斷會(huì)更準(zhǔn)一點(diǎn)。代碼本身是投資策略精華的外化，但有些經(jīng)驗(yàn)是難以具體描述的，是人潛意識(shí)里的體現(xiàn)。

而對(duì)于高頻交易來說，往往AI能發(fā)揮的作用會(huì)更大，尤其毫秒級(jí)的超高頻交易，傳統(tǒng)的基金經(jīng)理上再厲害也打不過機(jī)器。

最重要的是，人們往往進(jìn)入一個(gè)誤區(qū)：把AI和傳統(tǒng)基金經(jīng)理對(duì)立起來看，但實(shí)際上，他們往往是相互成就的。“機(jī)器產(chǎn)生出來的結(jié)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(bǔ)充。同時(shí)，基金經(jīng)理通過提取過往交易中的總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，也能夠有效的精進(jìn)算法。兩者結(jié)合，比單純AI或者單純?nèi)四苋〉酶玫慕Y(jié)果。”殷磊表示。

關(guān)于AI投資背后的技術(shù)發(fā)展，必然會(huì)有眾多專業(yè)人士日夜不停地推動(dòng)向前。但在現(xiàn)階段，更重要的是補(bǔ)足大眾在金融知識(shí)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(xué)的教育體系。在目前“雙減”政策的背景下，學(xué)習(xí)金融知識(shí)已經(jīng)成為學(xué)生們?cè)姓n程體系的重要補(bǔ)充。目前，有關(guān)主管部門協(xié)同清華大學(xué)五道口金融學(xué)院 已經(jīng)推出了普及金融知識(shí)，提高金融素養(yǎng)的書籍，主要對(duì)中小學(xué)生和大學(xué)生進(jìn)行金融知識(shí)宣傳教育。。

機(jī)器“炒股”，虧損誰來負(fù)責(zé)?

有投資的地方，就大概率會(huì)有虧損的情況發(fā)生。在解決虧損問題時(shí)，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(fēng)險(xiǎn)時(shí)發(fā)出提醒。在發(fā)達(dá)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(tuán)隊(duì)曾和國內(nèi)一家支付平臺(tái)共同合作開展了智能投顧的技術(shù)研究，其中的一項(xiàng)工作是，當(dāng)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(shí)，會(huì)有智能客服“溫柔”地發(fā)出提醒。“我們發(fā)現(xiàn)，這確實(shí)降低了一部分投資者的過度投機(jī)行為，同時(shí)幫他們分散了風(fēng)險(xiǎn)，收益率也得到了一定的提升。”

另一方面，AI投資時(shí)，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(shù)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(dāng)初設(shè)定的虧損比例，對(duì)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(shí)間窗口內(nèi)的波動(dòng)率情況，調(diào)整當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)暴露，即滑動(dòng)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(tái)時(shí)，頁面上可能會(huì)給出預(yù)期收益區(qū)間，但往往會(huì)在下方用小字提示“預(yù)期收益可能有誤差”。

張曉燕表示，AI的投資風(fēng)格是用戶在投資前就應(yīng)該詳細(xì)了解的。“因?yàn)榧词拱l(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(xiǎn)。”

量化交易當(dāng)?shù)溃胀ㄈ嗽趺崔k?

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(duì)量化資金的“妖魔化”。

9月6號(hào)，中國證監(jiān)會(huì)主席易會(huì)滿曾指出，在成熟市場(chǎng)量化交易、高頻交易比較普遍，它們?cè)谠鰪?qiáng)市場(chǎng)流動(dòng)性，提升定價(jià)效率的同時(shí)，容易引發(fā)交易趨同，波動(dòng)加劇，有違市場(chǎng)公平等等問題。

張曉燕對(duì)此的解讀是，量化交易在對(duì)市場(chǎng)有正面作用同時(shí)，必然會(huì)帶來負(fù)面影響。是否在國內(nèi)引起了交易趨同、波動(dòng)加劇，有違市場(chǎng)公平等等，目前并沒有定論。

“對(duì)于普通投資人來說，只要看好自己的錢，避免短線投資，堅(jiān)持長(zhǎng)線投資，同時(shí)謹(jǐn)慎對(duì)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(shù)投資標(biāo)的，在營(yíng)銷時(shí)可能會(huì)放大其優(yōu)點(diǎn)，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(biāo)注出看起來比較唬人的因子或算法。

但對(duì)于初入市場(chǎng)的小白用戶來說，真正要關(guān)注的是實(shí)打?qū)嵉臍v史數(shù)據(jù)，比如收益指標(biāo)、回撤、風(fēng)險(xiǎn)控制等。

在張曉燕看來，AI技術(shù)作為工具，可以輔助投資人進(jìn)行決策。但人們普遍過度關(guān)注AI“炒股”所能帶來的投機(jī)性，而忽略了“炒股”本質(zhì)上是財(cái)富穩(wěn)健增加的手段。

總結(jié)而言，張曉燕和殷磊兩位嘉賓都認(rèn)為，對(duì)于國內(nèi)普通大眾來說，利用AI去炒股不太現(xiàn)實(shí)，“AI炒股”需要大量的數(shù)據(jù)，但對(duì)于普通人來說，能夠拿到的數(shù)據(jù)量少，同時(shí)又缺少有效的數(shù)據(jù)獲取渠道。另外，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理、加工和分析需要極強(qiáng)的專業(yè)性和大量的算力，需要專業(yè)的平臺(tái)或機(jī)構(gòu)來操作。

誠然，隨著AI手段的普及，個(gè)人投資者面對(duì)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(zhǎng)期投資策略等方式，獲得對(duì)應(yīng)的收益。既不能把AI量化投資“妖魔化”，也不應(yīng)過度神話。