AI十二谈 | 量化交易被妖魔化？小散如何反收割？清华、微众大咖论道AI炒股

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尹莉娜

“AI炒股，到底靠不靠谱？”

“和人相比，到底谁的收益更高？”

“AI炒股亏了，谁来负责？”

随着科创板、北交所的接连设立，股市大盘波动起伏，加诸人工智能技术漫溢到我们的日常生活之中，人们关于AI炒股的讨论热度居高不下。

截至今年6月底，国内股票市场投资者数量已达到1.89亿。近期，国内沪深两市股票总市值已经超过90万亿。放眼全球，股票市场汇聚着人们的大量财富。

但与算法推荐着我们的所看内容、商品，识别着我们的身份乃至控制着我们周围的物品不同，AI在股票投资领域的应用显得存在感很低。

我们可能听过AI“炒股”，听过量化投资，但普通人却对背后的机理不甚了解，也不明白这些看似高深的算法将怎样影响人们的投资收益。

12月9日，搜狐科技举办了的《AI十二谈》第6期直播，主题为“AI炒股，到底靠不靠谱？”

节目上，清华大学五道口金融学院副院长张晓燕教授和微众银行AI投研负责人殷磊博士分享了诸多精彩观点，共同揭秘了AI“炒股”背后的原理。

AI“炒股”的根本：三步骤、两模型

张晓燕表示，利用AI投资主要可以分为三个步骤。

第一个阶段是“认识自己”，即了解用户的投资目的及风险偏好。许多人并没有意识到，在这个阶段已经有AI技术的引入了。“机器可以通过搜集数据，对用户的行为、观念进行分析，来搞清楚用户的风险偏好的系数，进而推荐合适的投资标的。”张晓燕介绍道。

接下来的第二步，AI会进行数据的搜集。以个股投资为例，一家上市公司每天在运营时都会产生大量数据。比如AI可以通过分析卫星图象查看租车公司停车场的空旷程度，以此来了解他们的业务发展情况；同时，AI也可以在各种论坛发言、新闻快讯、用户评论中收集到股民们的观点和情绪。在这其中，数据维度多种多样，甚至可达到上千个。

第三步是设计出AI算法模型，在了解用户投资偏好和多种市场数据的情况下，根据股票收益率的预期针对个人制定资产配置方案，这个环节包括多次算法调试的过程。

在张晓燕分享了AI所涉及到的“投资三步”后，殷磊也为大家讲述了AI量化交易技术模型的两个重要分类。

一是毫秒级别的高频交易，这正是机器发挥优势的地方，也是传统基金经理力不能及的范畴。在这个层面，AI主要考虑因素就是盘口的实时交易信息。

二是与企业基本面相关的数据研究，AI可以在拿到企业的财务数据后，判断其是否造假。同时，还可以通过可反应公司运营情况的图像、音频等另类数据，比如管理层在公开发声时的语气和措辞、公司办公楼夜间的亮灯情况、港口的集装箱拥挤程度等，来对公司运营情况进行实时的判断，进而补充财报等数据存在的延时问题。

人 VS 人工智能谁更强？

研究AI投资需要投入大量的人力、物力，因此，人们往往也对其抱有更高的期待。不过，在具体实践中，人与机器的表现孰好孰坏，各家观点并不一致。

张晓燕表示，对于AI和普通人、AI和基金经理相比谁的投资收益更好，很难给出一个确定的结论。

首先，普通人、基金经理都是一个群体，群体之间本身的差异性就极大，有些高收益可能是运气的成分。举例来说，基金收益与规模关系极大，有些基金年化收益很高，但仔细看，可能这个基金在管资金量较少，且波动率极大。另外，不同的AI炒股模型，投资收益也千差万别。

而在殷磊看来，对于长期情况的判断，人的作用会更强，或者有经验的基金经理判断会更准一点。代码本身是投资策略精华的外化，但有些经验是难以具体描述的，是人潜意识里的体现。

而对于高频交易来说，往往AI能发挥的作用会更大，尤其毫秒级的超高频交易，传统的基金经理上再厉害也打不过机器。

最重要的是，人们往往进入一个误区：把AI和传统基金经理对立起来看，但实际上，他们往往是相互成就的。“机器产生出来的结果，不一定就要脱离基金经理的判断就直接下单交易，它往往是给基金经理一些有效补充。同时，基金经理通过提取过往交易中的总结的经验，也能够有效的精进算法。两者结合，比单纯AI或者单纯人能取得更好的结果。”殷磊表示。

关于AI投资背后的技术发展，必然会有众多专业人士日夜不停地推动向前。但在现阶段，更重要的是补足大众在金融知识上的短板。

张晓燕介绍称，“金融扫盲”是目前国家非常重视的问题，并且即将纳入到中小学的教育体系。在目前“双减”政策的背景下，学习金融知识已经成为学生们原有课程体系的重要补充。目前，有关主管部门协同清华大学五道口金融学院 已经推出了普及金融知识，提高金融素养的书籍，主要对中小学生和大学生进行金融知识宣传教育。。

机器“炒股”，亏损谁来负责？

有投资的地方，就大概率会有亏损的情况发生。在解决亏损问题时，AI能起到的作用主要发生在亏损前和亏损后。

智能投顾的主要作用之一是在遇到潜在风险时发出提醒。在发达国家已经发展了十年左右，但在国内还未成熟。

张晓燕团队曾和国内一家支付平台共同合作开展了智能投顾的技术研究，其中的一项工作是，当系统发现投资者可能存在过度交易或投资品类单一时，会有智能客服“温柔”地发出提醒。“我们发现，这确实降低了一部分投资者的过度投机行为，同时帮他们分散了风险，收益率也得到了一定的提升。”

另一方面，AI投资时，止损策略也十分重要，它决定着投资收益的下限。

据殷磊介绍，从技术角度来看，AI止损主要有两种方式。“某只股票的回撤已经超过当初设定的亏损比例，对它的赎回就是一种硬止损。另一种方式是根据仓位的不断变化和一定时间窗口内的波动率情况，调整当前的风险暴露，即滑动止损。”

但无论算法多么高深，AI“炒股”都无法保证收益。很多普通投资者在接触到的AI投顾平台时，页面上可能会给出预期收益区间，但往往会在下方用小字提示“预期收益可能有误差”。

张晓燕表示，AI的投资风格是用户在投资前就应该详细了解的。“因为即使发生亏损了，投资人也很难拿到赔偿，除非之前给自己的投资组合上了保险。”

量化交易当道，普通人怎么办？

目前，市面上流传着一种说法：“国内散户不要做短线，已经被量化资金收割。”在张晓燕看来，这是对量化资金的“妖魔化”。

9月6号，中国证监会主席易会满曾指出，在成熟市场量化交易、高频交易比较普遍，它们在增强市场流动性，提升定价效率的同时，容易引发交易趋同，波动加剧，有违市场公平等等问题。

张晓燕对此的解读是，量化交易在对市场有正面作用同时，必然会带来负面影响。是否在国内引起了交易趋同、波动加剧，有违市场公平等等，目前并没有定论。

“对于普通投资人来说，只要看好自己的钱，避免短线投资，坚持长线投资，同时谨慎对待自己投资决策的话，那么无论是谁也不能抢走自己手里的钱，不管量化还是非量化。”张晓燕表示。

殷磊表示，涉及到AI技术投资标的，在营销时可能会放大其优点，使用偏广告性的说法，比如使用很多天花乱坠的词汇，或特意标注出看起来比较唬人的因子或算法。

但对于初入市场的小白用户来说，真正要关注的是实打实的历史数据，比如收益指标、回撤、风险控制等。

在张晓燕看来，AI技术作为工具，可以辅助投资人进行决策。但人们普遍过度关注AI“炒股”所能带来的投机性，而忽略了“炒股”本质上是财富稳健增加的手段。

总结而言，张晓燕和殷磊两位嘉宾都认为，对于国内普通大众来说，利用AI去炒股不太现实，“AI炒股”需要大量的数据，但对于普通人来说，能够拿到的数据量少，同时又缺少有效的数据获取渠道。另外，对于数据的处理、加工和分析需要极强的专业性和大量的算力，需要专业的平台或机构来操作。

诚然，随着AI手段的普及，个人投资者面对专业、资深基金经理以及AI算法，想通过传统手段获得超额收益的难度现在越来越大。但我们还是可以通过明确投资目的、制定长期投资策略等方式，获得对应的收益。既不能把AI量化投资“妖魔化”，也不应过度神话。

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