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        科技賦能金融--平安資產管理(香港)如何用人工智能做投資?

        2019-06-21 14:11 22704
        平安海外控股旗下平安資產管理(香港)量化投資團隊自主研發(fā)的人工智能投資平臺,利用各種機器學習技術,致力在不同的市場、資產中尋求 優(yōu)化 的量化投資策略。

        香港2019年6月21日 /美通社/ -- 自從谷歌阿爾法狗(Alpha Go)在圍棋“終極人機大戰(zhàn)”完勝棋王柯潔,關于“金融阿爾法狗”也將橫掃人類投資高手的說法一直不絕于耳。今天,人工智能(AI)強大的數據庫和計算能力,靈活多元的投資策略,正在從根基上重塑著全球金融投資界。

        在人工智能技術研發(fā)的金字塔尖,中國香港是僅次于歐美諸國,亞洲排名第一的地區(qū)。在這里,有一支牛津、劍橋等頂尖名校博士領銜的平安量化投資與人工智能團隊,平安資產管理(香港)自主研發(fā)的人工智能投資平臺就在他們手中誕生。

        安海外控股旗下平安資產管理(香港)量化投資團隊自主研發(fā)的人工智能投資平臺,利用各種機器學習技術,致力在不同的市場、資產中尋求優(yōu)化量化投資策略。

        “跟傳統(tǒng)的量化策略相比,目前我們機器學習算法的優(yōu)勢是‘非線性’,因為真實的世界是非線性的。”平安海外控股董事長兼CEO童愷表示,團隊自兩年前開始投入開發(fā)這一平臺,平臺的首個模型已經正式上線,應用于挑選A股市場股票組合的實盤基金。

        平安資產管理(香港)資本市場負責人及CIO柴志杰認為,機器學習技術能夠利用不同算法,自動深入市場去挖掘不同的“信號”,“不同于過往借助人去尋找,除了省下大量人力,還可以敏銳地適應不同的市場環(huán)境,捕捉未被發(fā)現的機遇”。

        機器學習的優(yōu)勢在量化投資經典模型“因子投資”中體現得尤為突出。利用“因子”來篩選投資組合的量化方法,最大的挑戰(zhàn)是某些有效因子策略在市場上很快普及,同質化令策略的收益迅速下滑,而機器學習能夠利用強大的運算和數據分析能力,不斷挖掘全新和獨特的有效因子,擴大差異化優(yōu)勢。平安自主研發(fā)的人工智能投資平臺可高速動態(tài)分析大量數據集,并已從其中挖掘9大類別的因子,其中包括眾多平安“獨家”專有的因子。

        在今天信息爆炸的市場上,差異化優(yōu)勢的另一大重要來源是發(fā)掘、掌握全新和獨特的另類數據。持續(xù)探索“金融+科技”、“金融+生態(tài)”的平安集團在另類數據上擁有獨特優(yōu)勢,不同的龐大的客戶群體,尤其是大量中國不同行業(yè)的相關數據,為機器學習技術提供了最佳的發(fā)揮平臺。同時,模型也能夠迅速跟進市場各類風險因素,并配合資深基金經理對于全新風險的判斷,以動態(tài)的“人機合作”避免傳統(tǒng)量化模型的缺陷。

        人工智能機器學習根據外界數據和算法開發(fā)制定模型策略,精確地自發(fā)適應各種環(huán)境,已在許多競爭、競技領域戰(zhàn)勝了人類智能,即將在金融市場取得突破。

        當前,越來越多世界一流的科學家、工程師數學家正在走進投資和資產管理行業(yè),金融巨頭們紛紛搭建起機器學習專家團隊。2017年5月,微軟前首席科學家鄧力宣布加盟對沖基金巨頭 Citadel,擔任“首席人工智能官”。在人工智能領域鼎鼎大名的卡耐基梅隆大學機器學習系主任 Manuela Veloso 2018年5月加入摩根大通,擔任人工智能研究院負責人。三個月后,華盛頓大學計算機科學教授 Pedro Domingos宣布加入對沖基金巨頭D. E. Shaw。

        同樣在2017年,平安海外控股旗下香港資管建立了人工智能研發(fā)團隊,聘請了在香港科技大學和中文大學擔任教授的人工智能專家、牛津大學經濟學博士王澤基教授作為團隊負責人,自主開發(fā)基于機器學習的人工智能模型。

        “20年前我就開始做人工智能投資模型,當時要預測第二天的市場走勢,需要整整六個月來計算,所以并沒有現實意義,但現在這些計算幾小時就可以完成”,王澤基博士表示,在當前計算速度極大提升和成本大幅下降的情況下,我們將看見人工智能更廣闊的應用前景。他相信,目前全世界的投資圈都在向系統(tǒng)化、量化科學化方向發(fā)展,平安自主研發(fā)的人工智能平臺正在推動我們向當代最前沿的投資方法邁進。

        王澤基博士指出,新興的人工智能技術將全方位重塑全球投資和資管行業(yè),嗅覺最靈敏的全球頂尖基金正積極地向科技公司轉型。新型的投資機構從人員到架構等各方面都與過往有所區(qū)別,越來越接近科技公司 -- 例如投資研究團隊中有大量科研人才,以研究專題為導向,擁有多元化激勵機制,科研和投資人員有機協同,將嚴謹的風控納入投資過程,最大程度地激發(fā)員工的積極性、嚴謹性和創(chuàng)造力。

        他表示,人工智能在金融投資界的應用剛剛開始。與傳統(tǒng)金融機構對獨家信息、投資專家的依賴不同,人工智能機器學習方法的代碼、模型、數據集大多開源,科技的進步拉平了全球各地的起跑線,帶來彎道超車的良機。

        消息來源:平安資產管理(香港)
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