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投資有“嘻哈”

2017-11-01 22:32:10仇曉慧
財經天下周刊 2017年17期
關鍵詞:物種人工智能

仇曉慧

難道各行各業都在尋找爆發的“新物種”?

今夏,《中國有嘻哈》成了爆紅網綜。一群生龍活虎的rapper們成為新寵,不玩幾句順溜的freestyle、不“real”一點,好像都白混娛樂圈了。

作為投資圈的無聊人士,自然也復盤了一下這個網綜爆紅的奧秘。

聽說當時制片人陳偉原本在做一個花美男綜藝,廣告商也都趨之若鶩,可他們一圈一線導演,實在苦于沒有新花樣。 于是乎,陳偉給愛奇藝CEO龔宇提交了一個全新的網綜策劃《中國有嘻哈》。龔宇只問了一個問題:“嘻哈文化能不能成為一種大眾文化?”

陳偉給了肯定的答案。他說,全國范圍內的嘻哈廠牌超過33家,《嘻哈帝國》還是大紅美劇,嘻哈文化的DJ、籃球、潮牌、滑板、B-BOX等都為年輕人所追逐。這還是個新領域,“剛剛開始從地下走出,再不搶占就晚了”。

這與龔宇構想的“大文化+衍生品”不謀而合。幾分鐘后,愛奇藝2017年唯一一檔重磅級的節目正式敲定。

“新物種”正是這個制作團隊爆紅的秘密。“嘻哈”就是他們捕捉到的當下即將爆發的“新物種”,這樣的先發性爆紅,自然也擁有商業上的巨大價值。

一觸即發的“新物種”現象,今年投資圈也有。

因為今年波動率極低,也沒出現什么延續性的投資機會,傳統投資策略紛紛表現一般,大部分都跑不過銀行理財。就好像年初時陳偉他們團隊,在綜藝上已經用上了最頂級的配置,可怎么看,發現竟然再也無法做出新高度。

唯有“新物種”才能拯救了。縱觀今年收益亮點,有個“新物種”還真是異軍突起,就好像“嘻哈”一樣,原本這個“新物種”就具備爆紅基因,也醞釀多年,可一直缺少合宜時間的推手與土壤。然而,只消特殊培育,就很容易一下子“躥紅”與證明出來。

是的,這個“新物種”就是“機器學習”投資。很多人也稱為“人工智能投資”,或另一派衍生產品“智能投顧”。

“機器學習”在投資上的運用倒也已經流行了幾年,然而很多人對此抱懷疑態度。甚至有人認為這些都是偽科學,不如傳統的投資方式見效快。

然而,在今年這樣一個形勢衰弱的市場,常規基金經理與投資策略苦于無米下鍋,一批真正“機器學習”投資團隊開始崛起。關鍵是,他們也像rapper一樣,性格各異、頗有真性情。

機器學習在投資上,通俗而言,就是投資領域的大數據挖掘。通過大量算法計算與并行計算,預測出未來勝率最高的結果,或畫出勝率分布與空間,從而實現更為精準的投資布局。大思路與Alpha Go類似,即在更廣域與可能的空間里,找到投資的最優解。

機器學習能成立的基礎在于,目前能實現的大量計算能力,比如原本可能需要一周甚至一個月才能完成的計算量,機器學習大約一小時以內甚至幾分鐘就完成了;另外,就算算法交易的不斷演進與迭代,你可以理解為,這些理論演進,讓人們擁有更先進的技術去操縱與運用好這些大型計算。

整體來說,目前人工智能投資團隊中,大體分為兩個階段:一類是基礎機器學習,即大量數據,利用核心的“貝葉斯分布”衍生出來的各種方式,通過主流的機器學習工具,比如SVM等進行運算,做出投資預測;另一類是深度機器學習,比如會引進神經網絡、圖像識別等進行深度運算,從而把握一些不易察覺、或一般工具很難挖掘到的交易機會。

通過這些高級運算與數據,投資團隊不斷挖掘出新的投資契機與精準機會。對于那些真正掌握機器學習的投資者來說,仿佛進入了一個全新的世界。就好像一般人還在三維空間里活動,判斷投資機會,他們已經到達了更多維度的空間,或是發現了更微型的世界,由此世界觀與投資觀都出現了質的飛躍。

不妨說幾個最近恰好都躋身第一梯隊的三個投資團隊。

第一個對沖基金管理人,大概是我見過的最有錢的技術宅男。他本身是典型的本土電子工程理工男,忽然對機器學習產生了濃厚興趣。自己先用一些基礎方法做期貨,然后又開發了量化高頻做股指期貨,從原始資金的5萬元活活做成了2億元。他目前用人工智能開發了第四代期貨投資系統,在品種自適應等方面都在進行提升。整個交易團隊住在一個深居淺出的聯排別墅里。他索性用自己的資金,又挖了一些機器學習專家,相當于擁有了自己的機器學習實驗室。在他看來,世界就是由數據構成的。

第二個交易團隊,做的也是期貨,擁有一些海外基因。他們一個核心技術顧問是美國一個高校的人工智能教授,也擁有自己的實驗室。他們定位倒是清晰:用盤口數據等,與傳統量價數據等,專做中線趨勢交易——很多人知道,中線與日內、長趨勢比起來,在技術上遠遠有挑戰,因為他們既要做出反應靈敏的短頻模型,還要對趨勢系統有敏感度,這其中,必然涉及大量相比于傳統趨勢的運算。

第三個團隊,是股票團隊。今年股票量化alpha策略難度相當大,通過傳統量價選股,收益都還不如理財,大約在3%~5%左右。然而,這個團隊卻做到25%~30%,過去還超過指數50%左右。他們就是深度學習專家,核心人員是物理專家,精通于并行計算,能從數據中挖掘到深度。舉例而言,一般選股因子可能是1~2個維度,比如交易量有無增加、價格有無提升等,他們則可能運算到水流速度,并且在量價與公司基本情況之間找到相關度高的聯系,從而作為選股依據。他們每天計算的數據量達到T級,這在過去是不可想象的。通過大量策略與算法組合,每天都能跑出第二天一個優選結果……

除他們外,還有不少另類的人工智能交易團隊,比如通過不斷捕捉波動率做出預測概率。在今年機會式微的環境下,人工智能帶來的深度與廣度,讓他們捕捉到更新奇的機會。至少,在投資領域,人工智能的有效運用正在崛起。

正好這篇專欄快寫結束的時候,一個文化圈的朋友對我說:他們的電視劇已做到了“頂配”,很想開拓一下真正的商戰劇,進入一個全新的領域,問我有無興趣嘗試?難道各行各業都在尋找爆發的“新物種”?

金融整體來看似乎更未來一些,至少fintech進入CFA(金融分析師)考試就是證明。方向總是對的,只是像“嘻哈”那樣流行,估計還需時日。

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