)当AlphaGo在备受瞩目的围棋“人机大战”中拿下与李世石的首番棋时，陈慕(化名)刚刚从会议室出来。在校期间，陈慕的专业方向是人工智能及数据挖掘，目前他在国内一家有名的公募基金量化投资部任基金经理。
“人工智能最早开始于美国，之后是日本，一般是在特定的应用领域，比如德州扑克、围棋。”陈慕告诉《第一财经日报》记者，“也可以是炒股，通常做法是把套路固化后，每用一个套路就算一下概率，每次都做大概率的事。放在量化上，就是收益率能排到前20%，而且能稳定在前20%。”
业内人士认为，所谓量化选股，即利用数量化方法选择股票组合、以计算机程序发出交易指令。
综合来看，国内34只量化基金今年以来的成绩比一般的基金表现更为稳定，在回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹。事实上，量化投资正是在市场暴跌的时候火起来的，但并没有非常突出的表现。
陈慕表示，相比人工智能选股，基金经理更有主观能动性、更灵活，当一个新主题或新的逻辑出来时，能够马上跟上。
人工智能如何炒股
人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道;今年1月的最后一周，中国香港的对冲基金公司Aidyia已将所有的股票交易托付给了人工智能。
“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”陈慕告诉记者，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。
事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，像陈慕那样的量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。
一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。
在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。
“比如，传统基金经理有10亿元要买20只股票，也就是一只股票5000万元。如果买，可能把这些股票打到涨停板;同样，卖出去的话就可能把股票打到跌停板。”陈慕告诉本报记者，这样就会降低收益，但通过算法交易的模块，每年可以节约至少3%的成本，也就是增加了3个点的回报。
北京一家专注于量化对冲私募的有关人士告诉本报记者，他们IT系统的构架师团队，由原汤森路透全球交易所数据推送的架构师、原花旗银行中国技术团队的VP(总经理)，以及国内其他一些架构师组成。他们的工作是做出数据和部分研发，之后在政策允许时打通交易接口。
目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。
有基金业人士告诉本报记者，目前主流的交易系统包括恒生、金证等，但由于使用成本过高，只有公募基金或大型私募基金公司才会用，“差不多几十个人来才能用得上这个系统，而且这些系统并没有研发功能，基本上是交易和风控。”
《第一财经日报》记者了解到，目前已有互联网金融公司试图研发一套适用于中小对冲基金公司的“一条龙”交易系统，功能涵盖数据分析、投研、风控和交易等。
谁的选股能力更强
AlphaGo大胜李世石，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。
先来看一组数据。截至3月14日，今年市场上的34只量化基金跌幅超过20%的有10只，占所有量化基金的比例是29.4%，收益为正的比例是8.82%，没有一只基金的跌幅超过创业板。同期，在基金经理管理的1434只混合型基金中，跌幅超过20%的有39.26%，跌幅超过创业板指数的基金占到14.57%。
显然，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。
“量化投资是在市场暴跌的时候火起来的，人们突然发现这个时候还有一类基金能有稳定收益，但其实并没有非常突出的表现。”上述北京量化对冲私募人士说。
显然，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。
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