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3.2 机器人投资VS人脑投资 谁赚的钱更多?

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【字体: 2017-01-10来源:诺亚财富 (ID:NoahGroup) 作者:诺亚香港首席研究官,香港大学经济和工商管理学院课程教授 夏春 访问量:81

在人工智能迅速发展的时代,很多行业上的人力将被智能取代。那么,在投资这件如此复杂的事情上,电脑能取代人类吗?如果有一天,如下棋一样博弈,电脑相比人类,谁投资赚到的钱又将更多?继《投资策略 | 电脑将取代人脑吗?》之后,诺亚国际夏春教授为大家继续解读。


量化投资 VS 传统投资


为了更全面地比较了电脑和人脑在投资策略上的异同,请看下图。


3.2 机器人投资VS人脑投资 谁赚的钱更多?


前面六项和后面四项分别是电脑相对人脑的的优势和劣势。上篇(请见诺亚财富公众号文章《投资策略|电脑将取代人脑吗?(上)》)讨论过的关于石油公司两种投资思路的优缺点均有展现。图中其他几项判断标准也值得一提,比如量化投资的覆盖宽度更广


全球共有195个可投资国家,超过100种资产类别和5万种投资选择,其中光货币和大宗商品就分别有167240种。量化投资的可复制性不仅仅体现在一个在美国盈利的股票策略可以被快速回溯检验是否在其他国家有效,是否在债券,货币等其他金融工具上有效,还体现在整个策略可以在一个基金经理离开后,快速被下一个经理学习掌握。


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而传统投资往往依赖于明星经理独特的才华和思维方式,不容易为接班人掌握和吸收。在成本上,量化投资前期研发费用和系统投入较大,但后期的费用因为雇佣人数较少而显著降低。从风险控制来说,量化投资在策略开发之初就会把不同的风险衡量指标纳入考虑,成为投资组合构造和再平衡的内在组成部分。


传统投资的优势也易于理解。以近期全球五大央行实行的负利率政策为例,因为过去历史上没有出现过,量化投资就很难把这一变化纳入到模型进行回溯检验,而传统投资方法就可以通过研究分析较快地应对。


投资策略越相似,越容易造成拥挤的交易,成交价格过高。一旦发生反转,在火线抛售下价格快速下跌,损失加剧。理论上说量化投资和传统投资都面对这个问题。


由于前者往往是学院派出身,受过类似的训练,阅读同样的文章,出现策略相似度的可能性更大,这点在20078月第2周量化对冲基金首次出现同步大面积大幅度亏损时体现明显。事后分析发现他们主要的策略是短期价格反转,因此当时一家机构在房地产抵押债券投资上亏损进行大规模抛售,造成股价持续下跌时,这些基金依赖的价格反转就都失灵了。201056日美股的闪电崩盘也是同样的原因。


眼见为实就是最好的投资?


必须指出的是,这里归纳出的优势劣势也是相对而言,现实中很难绝对地认为在投资领域电脑的表现比人脑更强


比如量化投资覆盖宽度更广,但这并不代表投资业绩一定会更好,反而是有证据表明小而专的投资策略业绩更好。上面石油公司的例子也没有体现出量化投资构造成百上千股票组合的优势


另外,下面的左图常常被用来说明电脑超过人脑,并引申暗示量化投资好于传统投资。因为几乎所有人都认为AB是不同的颜色,但电脑则可以准确地读取他们的RGB值同为120,120,120,颜色完全一样。右图是一个证明。还不相信的读者请下载一个屏幕取色软件自行比较。


3.2 机器人投资VS人脑投资 谁赚的钱更多?


的确这个图显示我们的大脑对影像和色彩的判断存在缺陷(这并非前面提到的“行为偏差”),但由此引申出量化投资一定好于传统投资则跳跃过大,逻辑不足因为,小孩子可以轻易判断的图画书上的动物,人眼可以快速判断的登陆识别码,对电脑仍然是老大难问题!


虽然这个例子告诉我们“眼见并不为实”,但研究人员发现传统投资在尽职调查上的投入与投资业绩的表现高度正相关。分析师和对冲基金的例子分别参见Cheng, Du, Wang, and Wang (2013)和Brown, Fraser, and Liang (2008),从他们文章的标题就可以看出传统投资相对量化投资并不落伍。前者是“眼见为实:分析师可否从公司实地访问获益?”,后者是“对冲基金尽职调查:对冲组合策略阿尔法的一个来源”。而量化投资基于数据,不重视也没有资源进行实地考察,希望通过同时投资于成百上千个股票来分散化单个公司的风险。


不是非此即彼 不必过早担心


实际上,投资者并不需要在量化和传统投资策略上做出非此即彼的选择。流入这两大策略的资金规模在过去都有很大的增长,尤其是那些历史悠久,表现稳定的基金更加受到投资者的青睐。业内的一个趋势是两种策略的融合而不是分离。记住,投资领域唯一的免费午餐是多元化分散配置

 

2013年牛津大学两位教授Carl Frey和Michael Osborne研究了美国702种职业在未来20年被电脑替代代的概率。下图显示金融业相对处于有利地位,该研究也显示在过去15年金融行业的从业人员一直在增加。有兴趣的读者可以找到这篇文章,找到自己职业对应的替代概率。


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英国国家统计局和德勤公司根据两位教授的方法,在BBC提供了一个网页帮助在英国工作的人了解自己职业面对的电脑化概率。我们建议职业风险较高的人分散化投资于一些智能行业以作为防范和对冲。


3.2 机器人投资VS人脑投资 谁赚的钱更多?


顺便问一句,有没有哪位围棋高手同时也是投资高手?我在《电影里的量化投资密码》里提到的投资高手绝大部分都是扑克牌高手。


论变化,围棋的确是最复杂,但它毕竟是完全信息下的博弈,决定胜负的是棋手的真实功力。而扑克牌游戏则是不完全信息下的博弈,赢的关键在于理解其他参与人的策略高低和智慧程度,虚张声势和欺骗都是惯用策略,运气也是决定成功的重要因素,投资更像扑克牌游戏!


在AlphaGO战胜李世石的消息传来时,我认识的一位基金长胜女将,同时也是桥牌高手的朋友说, “至少桥牌上还没有AlphaBridge战胜人类”。确实,等到那天来临时我们再担心不迟。


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