通联数据创始人兼CEO王政丨从德扑到投资——基于人机结合理念的智能资管范式

演讲嘉宾：通联数据股份公司创始人兼CEO 王政

各位嘉宾，女士们先生们下午好！

很高兴今天有这个机会来和大家一起分享通联数据这几年的尝试和探索，今天的题目是从德扑到投资，人机结合的智能投资范式。

在2005年的时候，有本书《奇点临近》，要点是讲人的增长是缓慢的过程，机器能力的增长是指数级的而且是非常快的，虽然机器现在还不如我们人，但是随着时间的增长，在某一个点上，机器就可以超越人的智能，这个就是他讲的奇点，当这个奇点来的时候人类的能力就跟不上机器，这个年份他预测的是2045年，距现在还有26年，我们来看看在他预测后，人工智能有什么样的变化？

这个是1997年的成果，IBM的DeepBlue把俄罗斯最牛的国际象棋大师击败了，这个是划时代的事件。当时人们提出来，国际象棋相对比较简单，亚洲的同学们说能不能试一下围棋，围棋比国际象棋复杂很多。所以经过了20年的努力，2016年左右AlphaGo出现了，确实解决了大量运算的能力，用了神经网络的新技术，打败了李世石，马上人就提出新的问题，这两个问题其实都还是非常明确的固定边界的问题，那另外一个问题就是德州扑克，我们知道很多的信息是不透明的，几个人打扑克的时候信息没有摊平，人有一手烂牌他可以假装有好牌，这个对于机器来说很难。经过几年Facebook做的Pluribus把这个问题解决了。

但是在投资方面就更加复杂了，股票就更加复杂了，规则不明确，边界不明确，投资可以牵扯各行各业有各种各样的因素影响投资，同时信息是不完整的，没有一个人是能够拥有世界上所有的信息。而且参与者数量巨大，我们散户居多，所有的散户都是不理性的，会做各种各样的非理性的行为，即便掌握了真理，但是不保证你能赢，所以是非常大的挑战。

其实投资领域运用科技的手段并不是新生事物，在60年代计算机刚刚开始普及的时候，MIT的一个教师就开始引入了算法，开始做21点，发现做的非常好，后来就用算法做投资。

这里面有俩人，巴菲特是深度基本面投资者，他对很少量的公司进行跟踪，但是做非常深入的研究，右边这位大家稍微陌生一点，叫西蒙斯，他在50多岁的时候创办了文艺复兴，用模型做投资，从过去30年来讲他们俩年龄差不多，但是现在80多岁，在过去30年的业绩都很好。

贝莱德这个公司我以前服务过，现在的规模是45万亿的人民币，用模型算法可以管理这么大的规模，对人来讲是非常大的挑战，因为你要选很多很多的股票，很多很多的投资标地才能做这么大的规模。

我们现在也面临很多新的机遇，第一个获取数据的量越来越大了，可以获得人的信息，手机可以跟踪我们的行为，我们的消费，我们的行踪，我们的社交等等，我们也可以跟踪物的信息，就像车载设备可以记录每辆车所有的数据，同时我们可以通过卫星监控所有的这些环境的信息，这些都是对我们的投资非常有帮助的。

第二要有更多的知识积累，无论是基本面的还是量化模型，对我们未来的投资都是非常有帮助的。

第三个技术的发展，大数据，云计算等等都对各行各业产生非常革命性的变化。

但是同时也面临一些挑战，我们有这么大量的数据，我们怎么样采集这些数据，聚合这些数据是很难的事情，而且我们要从各个行业，各个领域采集数据，第二个就是我们有大量的数据不是数字数据，是非结构化数据，文本的，图像的甚至语音的等等，我们怎么样用技术提取处理这些信息也是挑战，当然了最后我们怎么样把这些信息聚合一起做一个完整的分析体系那就更是另外一个挑战了。我们怎么样把已经积累的基本面的投资理念、逻辑和经验，以及我们量化的模型把它聚合起来，并且留存下来，我们可以持续地在这个基础上学习提升，这是一个挑战。另外就是在技术怎么样运用到垂直领域，怎么样构建人机结合的框架？

如果解决这三个问题，就基本上解决了怎么样构建智能投资的体系。

我觉得有一个最核心的，无论是巴菲特、西蒙斯、贝莱德，他们背后都有非常好的科学的投资体系，包括哪几个方面？第一个就是有一个非常科学的可重复的研究流程，无论是基本面还是量化的都具备这么个流程，第二个我们能够选出这些好的投资标的，无论是股票还是债券，我们需要做的就是怎么样构建最佳的组合，就像运动员一样，选出5个最优秀的运动员放一起，并不一定能够赢得NBA，你要做出最佳的组合，各自有各自的优势才能获得最佳的收益。第三个也是非常重要的，所谓的风险管理，无论是我们基本面投资还是量化投资，风险管理都是非常重要的一件事情，通常上你有100块投资，涨了50%再跌50%，你想肯定会回到100块？其实不是回到100块的，因为涨50%跌50%就变成75，所以下跌是损失很大的。巴菲特做了50多年的投资只有2年是亏的，能够保证不亏这个是很重要的一点，所以这个是风险管理的重要性。

最后一个从科学投资管理流程来讲，对整个投资过程的绩效评估，我们究竟在哪里做的好？哪里做的不好？要持续的自我学习自我提升，这个就是我们有一套考核评估的机制。有了这么一个科学的投资体系以后，还需要一个强大的投资管理平台，怎么样能够支撑这样的体系？我们投资其实都是在数据中发现有价值的信息，通过资本市场做套利，从数据中找到信息以后找到投资标的构建最佳的组合，有了组合就监控组合的风险，随时看看有没有归零的可能性，这个是我们要做组合的跟踪和监控。

我们讲怎么样才能够把巴菲特和西蒙斯这两种都很好的投资方法结合起来呢？第一个巴菲特确实是一个少而精的深入研究的模式，但是人力有限，每个人只能跟踪有限的一些股票，不能覆盖全市场几千上万家的股票。量化是发掘市场的规律，将规律应用到市场上去，可以很快的覆盖大量的股票，而且是机器在做，模型在做，所以可以快速覆盖很多很多的股票，但是在整个分析研究过程当中忽略了个性化的特征，深度的信息，所以如果能够把这两个结合起来，把人的知识和模型的能力结合起来，就是一个非常大的创新。我们人都是具备这样的能力，一个是我们借助外部的知识，相当于前人的经验，另外就是自我学习的能力，比如说每个人知道，地球是围绕太阳转的，但是这个学习能力不是我们的，是以前的科学家总结的，我们只是利用这个信息在我们生活中。同时我们每天去上班，从你家到公司的路径，你坐过几次车，你琢磨出来之后哪个路径是最佳的？这个是自己学习的。所以刚刚讲的量化和基本面的结合，原理和我们人的日常生活是一样的，只是基本面有好多点上的知识，这些知识机器很难学习，但是我们不需要学，前人已经总结出来了。但是这个里面有很多的数据和规律，这个是机器可以快速的总结找出规律，结合起来就可以做出一套跟以前完全不一样的投资范式。

怎么样来实现呢？其实一直有挑战，关键的东西是如何把知识用计算机的语言表述出来，这个一直都是难点，随着知识图谱的发展，现在已经有这样的能力来表述这些知识。一个是通过聚合了各种各样的数据以后，知识图谱可以把这些数据关联起来，股权关系，产品关系，公司和公司之间的关系等等，都可以在数据里面组合起来。第二个就是我们用知识图谱表述投资逻辑和模型，这样的话我们就可以有上下游关系，供需关系等等。第三个怎么做分析研究，怎么做推理和预测？这些也可以通过知识图谱表述。

萝卜投资是通联数据的核心产品，从智能投资的核心模块来看，基本上有3层，最底层的是数据，所有的智能投资必须依赖数据，第二个是模型，我们要构建各种各样的知识，投资的逻辑，第三层就是分析研究的界面，无论是做研究组合风险管理等等，这些都是最上面一层的。

下面我就展开一个例子讲，我们一个组合管理机器都有一些什么元素在里面？第一个最重要的是我们能够预测收益的能力，这个机器就像刚刚讲的怎么样把基本面和量化结合起来，去预测一个股票的收益，一个债券的收益，或者是一个行业大类资产等等，这是预测的能力。第二个是风险管理能力，我们对每个标的有收益的同时是有风险的，风险有的是定量，有的不一定是定量可以描述的，这些都是我们要监控的。第三个就是费用的管理，所有的投资都有很多费用和成本，这些成本对我们的影响也很大，魔鬼在细节，尤其是做高频很重要的元素。第四个就是评估体系，所有的评估过程当中，哪些环节做的好的和不好，怎么样找到强的和弱的地方，最后持续的迭代，这个是机器做的分析，自动的做调整。

下面讲两个案例，第一个炒股票的时候都希望低价买高价卖出，决定股价的核心因素就是盈利，盈利的增长就决定着股价会上升，我们都希望能够尽快的知道盈利，最大的原因就是营收的变化，营收快盈利也会快。这里面有一个案例，人机结合的营收预测，下面是投资经验的描述，通过一个图谱的方式表述出来，人是可以跟它交互的，可以不断的输入很多的信息，交给这个机器什么样的逻辑，什么样的分析框架，上面一部分更多的是整个量化的模型，算法做分析，进入到机器人引擎以后，会把这两个东西结合起来，帮助我们做分析预测。

这个是贵州茅台的案例，如果我们看看左边有一个预测的效果，今年发了业绩以后，我们比较预测跟真实值的预测误差是7.6%，一个比较好的预测基准是有很多的卖方分析师，他们也在同一个时间做了预测，大概他们的误差在15.5%，所以可以看得见对3000多家公司讲这个还是相对比较大的样本，我们机器在整体来讲是比分析师做的好的。

第二个案例讲大类资产预测，我们想知道下个月沪深300是涨还是跌？这个是比较大的愿望，做这个的时候，大类资产的变化驱动因素比较多，尤其是宏观的因素，通胀，增长，流动性，风险等等很多的因素都会影响到我们大类资产的变化，也是把知识全部输入到系统里面去，用模型来预测。有大概20个月的数据，每个月预测下个月的变化，从过去20个月的效果来看，达到70%的胜率，超过50%的胜率基本上可以赚钱的，那如果说能够达到75%的话，这是一个很大的胜负比率。

最后我想介绍一下通联数据。

我们是2013年在上海成立的一家金融科技公司，我们的愿景是人工智能让投资更高效，核心的就是构建投资界的AlphaGo，这个公司现在有500多人的团队，包括金融专家也包括科技专家。核心产品是萝卜投资，萝卜是机器人的概念，在这个系统里面我们提供了一站式全流程的智能投资管理服务，我们也提供一些专业的服务工具，比如说量化的优矿，做资产配置的魔方，是做FOF，MOM的，我们也提供很多的企业解决方案，包括智能的资产管理方案，提供一套能够帮助我们的客户构建他自己个性化的智能投资体系。这个就像是我们在芯片行业里头，intel可以造芯片，但是造芯片的工具和设计软件是更关键的，提供设计和生产芯片的体系，我们提供的更多是在这一层，我们帮助大家设计生产智能投资系统的服务，我们同时也提供一些智能财富管理，我们更多的是偏重于专业的服务，怎么样帮你做财富管理的配置，一些对投资标地的理解，最后包括多源数据的整合，因为投资里面的数据非常多非常杂，要把所有的数据融合一起，这是一个很有挑战的工作。

谢谢大家！