“电池”VS “电网”

 

人工智能在中国商务世界的应用已经非常广泛，无论是商用的语音识别，图像识别，信贷审批，还是在金融市场投资，都可以看到AI的影子。

 

在李开复的新书《AI·未来》中，曾经提到，人工智能有两种模式与经济和商务场景融合：一个是“电网模式”，另一个是“电池模式”。

 

所谓电网模式，其目标就是将机器学习的力量转化为标准化的服务。云计算平台就是典型的电网，它提供通用型的人工智能算法，并为用户提供平台的入口。用户可以利用这样一个开源/半开源性质的平台，去开发应用程序。

 

“我做一个巨大的云，把所有的技术都放进去，你只要挂我的云，把你的数据放在上面，就一切OK了，这明显是腾讯、阿里、美国Google、Amazon走的路线。”——李开复

 

也就是说，用户只要能进入云平台，就可以使用人工智能技术，无需自己做优化。

 

另一种，电池模式，是当通用性的模式不能达到最优的结果时，要走有针对性的需求定制路线。

 

AI公司依靠在某一个行业的深度研究能力和技术储备，为特定目的打造算法，而这个AI算法将为传统公司量身定制，即刻融入公司正常流程，为公司赋能。

 

而AQUMON在为金融机构提供产品和服务时，同样运用类似”电网”和”电池”的两种模式。

 

 

AQUMON的“电池”——完备的策略库

 

以全球ETF为底层的SmartGlobal®策略，以公募基金为底层的SmartX-ray®策略，以及以A股和港股为底层的AI Alpha策略，都是不同的“电池”，或者说“引擎”。

 

这些引擎根据不同金融机构的需求，风控标准，投资限制，来为他们定制不同的算法，而这些算法生成的投资策略将直接为金融机构或者他们的终端客户使用，相当于直接把投资的一整套工作交给了机器。

 

 

AQUMON的“电网”——Smart Investment Engine

 

AQUMON的“电网”在今年4月上线。2019年4月初，AQUMON正式推出以SaaS平台（Software as a Service， 软件即服务）为模式的AI智能投资产品——Smart Investment Engine （1期，以下简称SIE）。

 

SIE也是一个给金融机构，尤其是券商卖方和资产管理公司赋能的一个量化投资生命周期管理工具。通过登入网页端，金融机构客户可以去做四件事情：

 

1. 选股（Stock Selection）

根据客户自己对于股票市场的观点，从全市场的股票中，选出符合条件（行业，指数，因子）的股票池。

 

2. 优化（Optimization）

SIE通过运用不同的目标函数，会找到投资组合中每一支个券的最优权重。优化的目标函数包括Mean-Variance 优化, 最小化风险，风险平价（Risk Parity），最大化信息比率，等等。

 

 

3. 回测（Backtest）

SIE会对投资组合进行回测，并显示组合的年化收益率，夏普比率，最大回撤等指标。

 

 

4. 归因分析（Attribution Analysis）

对投资组合进行归因分析，即投资组合的收益是什么由因素（市场，行业，特质因子）贡献的。

 

 

 

战绩优异的原动力

 

对于一个金融市场的老兵来说，这样一个投资工具可能并不稀奇，一些大型投行甚至都有覆盖部分功能的类似的平台。

 

然而AQUMON开发的这个SIE产品，脱胎于一个强大的“电池”——AI China Alpha Strategy(以下简称ACAS)，这也注定了它与既有平台的效果不同。

 

ACAS是我们AQUMON为华夏基金开发的一个A股量化投资策略。

 

2017年3月华夏基金开始与我司接洽，表示希望开发一套利用A.I.深度学习技术进行A股选股投资的主动型策略。

 

AQUMON进行了大量的算法开发工作，期间通过了华夏基金严格的尽调和实盘测验。

 

2018年3月15日，我们与华夏基金举行了AI China Alpha Strategy的产品发布会。会议上华夏基金香港的CEO张霄岭张总致辞，表示这是华夏基金与金融科技公司的一次深度合作。

 

在2018年A股大跌的情况下，ACAS策略在满仓多头仓位操作的情况下，跑赢MSCI中国A股指数超过20%，表现在全部A股股票型基金中排名前1%。

 

而今年在市场整体大涨的情况下，ACAS策略依旧跑赢市场，年初至今累计收益达到42%（截止2019年4月19日），证明了算法穿越牛熊的能力。

 

△从2016年12月30日到2019年3月1日的表现

 

ACAS的策略原理在于，每只股票都有自己独特的DNA，又可以叫做因子，比如价值型的市盈率、市净率等，他们预示着股市股票未来的走势。

 

其次，股票市场风格会随着时间动态变化。运用机器学习算法，我们可以洞察出不同时期的市场因子风格，再由此对股票做一个排名，做到因子轮动。

 

 

ACAS穿越牛熊的奥秘

 

至于为什么ACAS策略可以这么有效，主要可以归为如下四点原因：

 

1. 大数据

 

ACAS的大脑是AI技术，而AI技术又是建立在海量且高质量的数据之上。策略所应用的数据包括但不限于：

-超过3000只股票的财务报告数据

-超过20000份分析师报告

-超过20年分钟级别的价量数据

 

2. 特征工程与强大的因子库

 

运用特征工程的方式可以对源数据进行处理（清洗异常样本，去噪），从而将原始数据转化为可以解释股票收益率的因子。

 

目前AQUMON因子库的数目超过200多个，包括量价因子，基本面因子，以及宏观因子等。

 

3. 机器学习预测模型

 

运用机器学习的算法可以预测出下一期市场的有效因子，并且构建因子与股票收益率之间的最优模型。根据模型结果，可以对A股近3500只股票以及2000只港股的做一个排名系统。

 

不同时期“学习”出的有效因子集合不同，所以这个股票排名也是动态调整的。这也与传统的多因子模型静态筛选不同。

 

4. 风险管理

 

控制每只股票在行业上的集中度，利用股票的相关性去求解最优权重，减少组合的波动率。

 

SIE与众不同在何处？

 

而SIE这个“电网”产品，就是萃取了ACAS策略这个“电池”的精华。

 

◇ 首先，SIE产品中可以用来选股的因子，已经经过AQUMON团队的大量检验与优化。AQUMON对这些因子都经过了大量的实例检验，将相对来说比较有效的因子，而不是噪音（无效的因子）提供在平台上。

 

这个方式和一般平台把大量因子直接堆砌起来的做法相比有本质区别。其他平台可供选择的因子要比SIE中的因子看起来更加“丰富”，但是太多可以供选择的因子，第一会导致部分用户犯“选择困难症”，第二客户选到噪音的概率会更高，构建出来的投资组合的效果肯定会打折扣。

 

◇ 其次，SIE具有出众的优化能力，用户能通过修改底层参数的计算方式而生成理想的投资组合。

 

AQUMON团队基于多种量化统计需求，对每一个参数都提供了不同的计算方式可选择，与此对应输出的投资组合也会变化。

 

 

如在均值-方差优化（Mean-Variance Optimization）中，有：

 

2种数据估算方式去计算均值：1）历史收益（historical return）；2）Black-Litterman model。

 

3种方式来计算协方差：1）历史协方差矩阵；2）彭博协方差矩阵；3）收缩协方差矩阵。

 

而这些函数全部是现成的，不需要写代码。只要登入平台，就可以直接享受到AQUMON提供的广大算法福利。

 

目前，SIE产品的1期主要是靠A股多因子选股策略，来帮助客户根据自己的观点去生成量化投资组合。也就是说，A股的算法是AQUMON提供的，具体的A股投资策略是客户自己去构建的。

 

下一期的SIE产品涵盖的投资标的不仅包括A股，也将包括港股，债券，ETF等其他大类资产。每一个资产类别都有成熟的算法，从而今后可以给SIE这个“电网”配上更多的“电池”。

 

另外，AQUMON也提供定制化的开发，让客户将自己的数据导入到SIE，利用我们的算法去做投资组合的搭建。

 

 

SIE的应用场景

 

经过上面的产品介绍，大家也可以猜到SIE的适用客户是哪些了：专业的个人投资者以及机构客户。

 

具体到金融行业的应用场景，主要有两类：

 

1）券商卖方（股票销售，衍生产品部）：为投资顾问赋能，帮助他们为其机构客户或者高净值个人客户选股，构造基于规则的（Rule-based）投资组合。

 

一方面解决终端客户选股难的问题，另一方面解决投资顾问的投资建议同质化的问题，并且通过量化的手段，提高投资建议的深度和专业性，提升客户股票投资的信心。

 

2）资产管理公司：为投资经理（PM）赋能，运用我们出众的因子库和优化能力帮助投资经理搭建更加有效的投资组合，以及更好的解释投资组合的风险和收益的来源。

 

好了，大家是否迫不及待一睹真容了呢？如果您认为您是适用SIE产品的投资者，我们可以为符合条件的您开放一个免费的试用账号（仅限前30位），为期15天。

 

您只需点击此处链接填写资料，待我们审核通过之后，就可以登录我们的SaaS网页试用SIE产品了。

 

同时，您的反馈和建议对我们来说也是非常宝贵的，因为SIE产品开发的初衷就是为客户解决投资相关的问题。在下期的开发中，这个产品会加入更多的功能，覆盖更多的投资标的，您的建议也许就会在下期实现。

 

AQUMON期待能帮助您做更好的投资管理。

 

 

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