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閃銀pos機的費率
大家好，歡迎關注首席投資官，我是首席君。最近被布置了兩個作業(yè)，一篇題目是漲財商，一篇題目是中國科技被低估了嗎？這兩篇作業(yè)本來風馬牛不相及，而且作為一個財經UP主，顯然第一篇更適合我。但是剛好，我所熟悉的領域，還真的能把這兩篇作業(yè)一起交了，這個領域就是：人工智能與投資。這是一個雜糅了大數據技術、人工智能技術在投資領域的應用。
2016年3月，阿爾法狗與圍棋世界冠軍、李世石進行進行了一場人機大戰(zhàn)，并且以4比1的總比分獲勝；隨后又以3：0戰(zhàn)勝了世界冠軍柯潔大魔王，深度學習技術一鳴驚人！世界驚呼：人工智能時代來了！當吃瓜群眾們在為科技狂歡的時候，資本市場上的金融大鱷們已經在開始，嘗試利用人工智能實現研究、分析、風控和投資了。
2008年金融危機過后，美國傳統金融機構還在忙于應對公眾巨大的信任危機和嚴苛的監(jiān)管政策之際，以Betterment和Wealthfront為代表的“智能投顧”創(chuàng)業(yè)公司成長起來，它們通過互聯網信息技術手段，降低投資門檻，為用戶提供個性化、低費率、透明化、便捷化的財富管理服務，成為行業(yè)一股清流。智能投顧利用大數據分析、量化模型及智能算法，根據投資者個人收益和風險偏好，提供相匹配的資產組合建議，并完成投資交易過程，再根據市場變化動態(tài)調整，讓組合始終處于最優(yōu)狀態(tài)的財富管理服務。這種業(yè)務在國內有一個時髦的名字，我們稱之為智能投顧。
2013年：Kensho公司基于云計算在硬盤上設置了9萬個變量,包括企業(yè)業(yè)績、經濟指標、政策變化、風險參數等，容納了6500萬個計算機語言，通過大數據分析和機器學習，自動探知最新新聞，把金融分析師平均耗時40小時完成的報告在幾分鐘內自動完成，并提出綜合性解決方案。
2016年：美國智能投顧，資管規(guī)模從256萬到882億美元不等，總規(guī)模已經近1218億美元，“智能投顧管理的資產規(guī)模從2010年以來復合增長率超過80%”。 根據My Private Banking預測，未來幾年智能投顧行業(yè)將保持高速增長態(tài)勢，預計2020年全行業(yè)資產管理規(guī)模將達1.6萬億美元。
國內數字化投顧產品主要爆發(fā)于2014-2015年。智能投顧所需數據包括信用數據、金融數據、用戶支付行為數據等。截至2016年6月，中國已使用網絡理財用戶達1.05億，據BCG預測，2020年中國資管規(guī)模約174萬億，按3%的滲透率計算（參考美國），2020年中國智能投顧管理資產規(guī)?；虺?萬億，按平均0.2%管理費水平計算，收入規(guī)模超過104億。很多IT出身的技術工程師，盡管對于金融投資完全外行，但是依靠爬蟲抓取交易端口，通過高頻交易，在短時間內快速的將收益固定下來，也實現了造富神話。
過去，我們在華爾街的交易大廳里看到的是熙熙攘攘的交易員，和不停變換數字的電子屏，而現在，空空蕩蕩，什么也沒有了。因為在資本的眼里，交易員這東西本身就是個BUG，他們干的活兒從某種角度上說，和工地上搬磚的民工沒有什么區(qū)別，工人是把磚搬來搬去，而交易員是把資金從賬戶里劃來劃去。但是養(yǎng)活一個交易員要花的錢可以養(yǎng)活幾十個搬磚的工人，這就讓華爾街的資本家十分的惱火！干的活差不多，憑什么我花的錢要比包工頭花的多幾十倍?投入產出比被嚴重拉低了！所以通過大數據技術和人工智能技術來取代交易員的計劃被提上了日程。要說人工智能，在前沿科學中絕對算得上是一門時髦的科學，唯一遺憾的是，無數科學家搞了幾十年，所謂的人工智能一直維持在人工智障的水平，直到深度學習技術的出現，改變了這一切。
什么叫深度學習？這東西要是展開了說可以寫出好幾本書，但是簡單來說，就是工程師模仿人腦的“神經網絡“建立一個類似的學習策略，也取名為”神經網絡“。過去的人工智能，只有輸入和輸出兩層，所以輸入問題之后得到的答案通常令人啼笑皆非，但是深度學習技術提供了更多的邏輯層，AI的邏輯層越多，所思考問題的深度就越深，得出的答案也就越靠譜，目前的技術已經可以做到500個邏輯層。說到這里，一定就會有小伙伴眼前一亮！是不是說只要增加更多的邏輯層，擁有高度智慧的人工智能程序被開發(fā)出來只是一個時間問題呢？很遺憾，并不是。因為科學家們發(fā)現，200個邏輯層之后，效果就會開始衰減，實驗表明，500個邏輯層的AI，并沒有比300個邏輯層的AI更聰明。但是這已經是人工智能里領域里的一大進步了，至開發(fā)出來了。所以既然可以下圍棋，當然也可以管賬戶，華爾街的資本家比工地上的包工頭有錢的多，所以那些倒霉的交易員就這樣失業(yè)了。
當然，這種機器吃人的過程比較血腥殘忍、少兒不宜，所以我們來講點歡樂的。做過券商投研的小伙伴們可能都被投研報告毒打過。這是一項極為不人道的行規(guī)，一入投研深似海，一年365天，甭管什么日子，每天得交一篇投研報告，美其名曰：“投研規(guī)范化訓練”。你可以假想一下，周末和女朋友逛街約會看電影的時候，心里還得惦記著，今天的作文還沒寫。多鬧心？但是自從有了智能投顧之后，一切都開始變得與眾不同。對于機器人來講，投研報告這種范式感極強的作文，別說一天一篇，一天一萬篇都不是問啊！于是AI在投資銀行和賣方研究中，自動生成報告。研究員只需選擇符合其需求的模板確定主題與關鍵信息，以及報告呈現形式，便可生成基本內容。而且投行分析師可以進行校對與人工二次編輯，加入有價值的觀點與結論，實現科學偷懶。
量化交易從很早開始就運用機器進行輔助工作，分析師通過編寫簡單函數，設計一些指標，觀察數據分布，而這些僅僅把機器當做一個運算器來使用。
直到近些年機器學習的崛起，數據可以快速海量地進行分析、擬合、預測，人們逐漸把人工智能與量化交易聯系得愈發(fā)緊密，甚至可以說人工智能的3個子領域：機器學習、自然語言處理、知識圖譜，貫穿量化交易的始終。
量化交易分析師們對財務、交易數據進行建模，分析其中顯著特征，利用回歸分析等傳統機器學習算法預測交易策略。這種方式有兩個主要弊端，其一是數據不夠豐富，僅限于交易數據，更重要的是它受限于特征的選取與組合(Feature Engineering)，模型的好壞取決于分析員對數據的敏感程度。此外一種做法是，模仿專家的行為，選擇某一領域的特定專家，復制他們的決策過程，并導入可重復的計算框架。
全球最大的對沖基金橋水聯合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就開啟一個新的人工智能團隊，該團隊約有六名員工，由曾經供職IBM并開發(fā)了認知計算系統Watson的David Ferrucci領導。據彭博新聞社報道，該團隊將設計交易算法，通過歷史數據和統計概率預測未來。該程序將隨著市場變化而變化，不斷適應新的信息，而不是遵循靜態(tài)指令。而橋水基金的創(chuàng)始人也曾公開表示，其旗下基金持有大量多倉和空倉，投資120種市場，持倉組合高達100多種，并且以人工智能的方式考慮投資組合。
當量化交易分析師發(fā)現數字推測模型的局限性后，開始考慮引入新聞，政策，社交網絡中的豐富文本并運用自然語言處理技術分析，將非結構化數據結構化處理，并從中探尋影響市場變動的線索。率先使用自然語言處理技術的人工智能對沖基金的是今年6月份在倫敦新設的對沖基金CommEq。CommEq的投資方法結合了定量模型與自然語言處理(NLP)，使計算機能夠如人類一樣通過推斷和邏輯演繹理解不完整和非結構化的信息。除此之外，也有采用自然語言處理技術的金融科技公司，如由李嘉誠與塔塔通訊投資的Sentient Technologies運用自然語言處理，深度學習(Deep Learning)等多種AI技術，進行量化交易模型的建立。
其中最為知名的是號稱”取代投行分析師“的投資機器人——Kensho。Kensho是一家致力于量化投資大眾化的人工智能公司，旗下有一款產品Warren被稱之為金融投資領域的“問答助手Siri”。Kensho結合自然語言搜索，圖形化用戶界面和云計算，將發(fā)生事件關聯金融市場，提供研究輔助，智能回答復雜金融投資問題，從而加速交易時間，減少成本，用動態(tài)數據與實時信息，及時反映市場動態(tài)。這一技術也被廣泛運用于風控與征信。通過爬取個人及企業(yè)在其主頁、社交媒體等地方的數據，一來可以判斷企業(yè)或其產品在社會中的影響力，比如觀測App下載量，微博中提及產品的次數，在知乎上對其產品的評價;此外將數據結構化后，也可推測投資的風險點。這方面國內的很多互聯網貸款，征信公司都在大量使用自然語言處理技術，例如宜信，閃銀等。另外一些公司則利用這些技術進行B端潛在客戶的搜尋，如Everstring，并將信息出售給其上游公司。
不過，老外這些看起來非常高大上的技術，在國內并沒有掀起什么浪花，究其原因，還是因為國內的人工智能技術發(fā)展的太快，自然語言處理在老外那里剛剛起步，在國內就被深度學習給彎道超了車。你們以為，聽語音自動上字幕的語音識別技術是自然語言處理嗎？根本不是，深度學習算法更加簡單粗暴的用聲紋算法，就直接得出了想要的結果。國內的科大訊飛，和字節(jié)跳動，都是這個領域的引領者。尤其是字節(jié)跳動，其內容識別與分發(fā)的核心算法，連美國人都眼紅。
機器學習與自然語言處理的技術經常會在一些意外(如“黑天鵝”事件)發(fā)生的時候預測失敗，例如911、熔斷機制和賣空禁令等等。人工智能系統沒有遇到過這些情況，無法從歷史數據中學習到相關模式。這時候如果讓人工智能管理資產，就會有很大的風險。此外，機器學習擅長發(fā)現數據間的相關性而非因果性。很有名的一個例子是早在1990年，對沖基金First Quadrant發(fā)現孟加拉國生產的黃油，加上美國生產的奶酪以及孟加拉國羊的數量與標準普爾500指數自1983年開始的10年時間內均具有99%以上的統計相關性，1993年之后，這種關系莫名其妙的消失了。這就是由于自學習的機器無法區(qū)分虛假的相關性所導致的，這時候就需要專家設置的知識庫(規(guī)則)來避免這種虛假相關性的發(fā)生。
知識圖譜本質上是語義網絡，是一種基于圖的數據結構，根據專家設計的規(guī)則與不同種類的實體連接所組成的關系網絡。知識圖譜提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。就金融領域來說，規(guī)則可以是專家對行業(yè)的理解，投資的邏輯，風控的把握，關系可以是企業(yè)的上下游、合作、競爭對手、子母公司、投資、對標等關系，可以是高管與企業(yè)間的任職等關系，也可以是行業(yè)間的邏輯關系，實體則是投資機構、投資人、企業(yè)等等，把他們知識圖譜表示出來，從而進行更深入的知識推理。目前知識圖譜在金融中的應用大多在于風控征信，基于大數據的風控需要把不同來源的數據(結構化，非結構)整合到一起，它可以檢測數據當中的不一致性，舉例來說，借款人張三和借款人李四填寫的是同一個公司電話，但張三填寫的公司和李四填寫的公司完全不一樣，這就成了一個風險點，需要審核人員格外的注意。
而以投資關系為例，知識圖譜可以將整個股權沿革串起來。我們用康得新財務造假事件舉例：康得新是一家上市公司，每年都會有專業(yè)的會計師事務所為其出具無保留意見財務報告的。財報報告沒問題，而康得新出了問題，那答案就只有一個，簽字的會計師參與造假了。所以作為投資者第一個反應就是，這個會計師、以及會計師事務所還出了那些財務報告？是不是也是假的？我手里有沒有這些公司的股票？要不要拋掉？而要回答這一串問題，只需要一個知識圖譜！
金融搜索引擎的背后核心技術是高質量的知識圖譜和大量的業(yè)務規(guī)則，幫助實現聯想、屬性查找、短程關系發(fā)現。探索引擎，如分面瀏覽器，也是在知識圖譜的基礎上，則提供了人機協作的界面，讓人對數據的探索過程可以很方便地被記錄、迭代、重用。
此外推薦系統也非常有用，幫助金融用戶聚焦在關鍵數據上，更省時省力地做投前發(fā)現和投后跟蹤。其中語義搜索就是提供不同類型的查詢(比如企業(yè)、基金、事件等)，如智利地震對銅期貨的影響，中東危機對整體貨幣市場的影響等。再將信息切片后再聚合，提供縱覽的可視化元素，比如影視傳媒相關定增的平均市值和融資市盈率。語義搜索將復雜查詢交給用戶完成，如尋找VR的上游企業(yè)，當搜索提供不了準確上游的信息時，會推薦攝像頭的企業(yè)給用戶，并提供一個方便的交互界面，交給用戶去進行一些復雜的過濾。
傳統投資顧問需要站在投資者的角度，幫助投資者進行符合其風險偏好特征、適應某一特定時期市場表現的投資組合管理。而這些工作都需要以大量昂貴的人工方式完成，所以財富管理服務也因此無形的提高了進入門檻，只面向高凈值人士開設。
但是智能投資顧問(robot advisor)正在以最少人工干涉的方式進行投資組合管理，管理你的資產的可以是一排計算機，而你也不用是高凈值人士。并且智能投顧在以更強大的計算機模型運用人工智能的技術對大量客戶進行財富畫像，以人工智能算法為每一位客戶提供量身定制的資產管理投資方案。
當前中國，智能投顧所需數據包括信用數據、金融數據、用戶支付行為數據等。截至2016年6月，中國已使用網絡理財用戶達1.05億，據BCG預測，2020年中國資管規(guī)模約174萬億，按3%的滲透率計算（參考美國），2020年中國智能投顧管理資產規(guī)?；虺?萬億，按平均0.2%管理費水平計算，收入規(guī)模超過104億。
在中國市場，據PINTEC集團整理數據顯示，2017年，中國智能投顧管理資產超過288億元，預計到2022年國內智能投顧管理資產將超過4萬億人民幣，覆蓋人群達1.03億，且2017年底中國互聯網理財用戶達3.84億，有理財需求的人數在穩(wěn)步上升。
當多數人又無法滿足“高大上”的財富管理機構的標準時，智能投顧則可以根據客戶的需求、風險偏好，生成“量身定制的”資產組合，因此國內智能投顧市場正在進入高速發(fā)展階段。比如說我們常用的余額寶，就是智能投顧資管的典型產品。
綜合來說，智能數據分析模式有望率先迎來爆發(fā)，長期看好Bobo-Advisor，本土化探索仍將繼續(xù)，傳統投顧將面臨智能投顧的挑戰(zhàn)，需轉型升級。
最后，重點嘮叨一下我們與美國的科技競爭。自2010年以來，中國制造業(yè)的規(guī)模就超過了美國位居全球第一，這將美國的產業(yè)逼入了死角，所以在未來，信息、數據、人工智能等領域將會是中美競爭的主要賽道之一。在天閱君四期產業(yè)鏈系列的視頻中，我們看到，中國制造仍然有很多高投入、高消耗、高排放的傳統產業(yè)，但是以工業(yè)機器人為代表的智能化生產，正在中國悄然開始普及，時至今日，甚至針對于特殊需求的定制型機器人，也已經開始實現了國產替代，中國智造的概念已經被列入目標。更快、更好、更智能，是我們這一代科技人員追逐的目標。新一代信息技術，被列為中國制造2025中的第一大課題。制造業(yè)是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。而科技，則是我們制造業(yè)由大轉強催化劑。大力發(fā)展本國科技，曾經只是個構想，并沒有達成共識。很多學者持懷疑態(tài)度，根據凱恩斯國際分工的理論，他們一直有“不要重復造輪子”的想法，反對中國搞“大而全”，認為中國這么做不符合經濟學規(guī)律。
但經過川普一頓鬧，中國人突然明白了，制造業(yè)對于國家很重要，而科技對于制造業(yè)更重要。共識就這么出來了。打造具有國際競爭力的制造業(yè)，是我國提升綜合國 力、保障國家安全、建設世界強國的必由之路。而領先的科學技術，則是打造強大制造業(yè)的基石！
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