AI业绩战胜传统基金经理 把钱交给AI你放心么?

人工智能
AI凭借规模更大、多样性更强的数据集,自动分析并选择股票、债券、交易基金及其他投资品,帮助散户们在金融市场上获得一战之力。

AI凭借规模更大、多样性更强的数据集,自动分析并选择股票、债券、交易基金及其他投资品,帮助散户们在金融市场上获得一战之力。

凭借着更低的手续费和更松散的投资组合,数字投资组合已经在与基金经理的比拼中占据上风。

无论大家有没有切身感受,我们每天都在跟AI打交道。从向Siri询问天气到车载辅助驾驶功能,AI几乎已经渗透进我们生活的方方面面——投资领域当然也不例外,AI在投资组合的设计能力上甚至隐隐有胜过传统基金经理之势。

AI业绩战胜传统基金经理  把钱交给AI你放心么?

专业基金经理的局限

每一天,专业基金经理都会花大量时间查看股票数据、投资模型和其他关键信息,借此确定某种股票或其他投资品是否适合被纳入基金组合。这种方法只适合主动管理型的投资基金,其运作方式与指数基金有所本质区别。

而且尽管华尔街的基金经理们每周要工作60个小时以上,但仍然无法突破人类能力的极限。人需要睡觉,而且不可能在新闻和数据公布的同时,马上掌握其中的内容和模式。人类能记住和处理的信息就这么多,工作速度基本没有进一步提升的空间。

诚然,人类在很多工作上做得确实比计算机更好。但随着AI和机器学习的进步,这些优势恐怕会一一消失。至少在设计股票投资组合方面,AI已经比人类能够达成的最佳水平还要高好几个层次。

AI做得更好

AI之所以能做得更好,是因为专业基金经理只能通过当前可用的信息来剖析市场,但AI却可以利用大数据和互联网资讯建立高度复杂的模型,精确预测未来的市场走势。

具体来说,AI投资组合依靠的是“集群模型”,也就是通过资产配置建模预见未来将要发生的事件。这些模型会采集大量股票数据,再根据投资组合中相对风险的绝对值创建散点图,再将这些散点图按层次结构排列。当然,这还只是资产管理中常用的AI模型之一,其他模型设计思路还有很多。

这些散点图构成的模型将反映出未来态势,而且能够超越大多数基金经理所关注的股票间线性关联,融入一系列非线性关系。这不仅能够降低投资风险,同时也有望带来开拓市场的新机会。

AI为什么这么强?

可访问性更好

散户投资者往往不敢参与主动型投资基金,因为这类基金的收费远高于流行的低成本指数型基金。AI投资组合能够降低手续费、提供更松散的投资选项,让散户也能进入以往只属于金融精英的这片新世界。

降低成本与准入门槛

主动管理型投资基金一般会向投资者收取多种费用。最基础的就是固定年费,手头阔绰的对冲基金投资者往往会根据实际投资规模,支付相当于20%利润的年费。

通常,AI投资组合的成本要远低于由基金经理负责的同类产品。另外,AI基金对投资额的要求也更低,年费更是平易近人。目前比较受欢迎的共同基金起投额至少要5000美元,但AI基金大大降低了这道门槛

更安全

基金经理只能在事后对市场动态做出反应,属于典型的“过去决定当下”。但AI却能为市场波动提供双重风险预防措施,准确评估未来投资风险。AI投资组合可以自动根据潜在风险重新分配资金,以远超基金经理的反应速度保护投资者的权益。

超越人类

有时候,散户投资者和基金经理对市场态势的判断可能有所冲突。AI能够分析股票市场交易和金融数据馈送,以近实时方式调整投资组合,甚至分析来自新闻摘要和论坛帖子的情绪数据。相信大家都清楚,自动交易中几秒钟的优势也往往会产生巨大的影响。

AI投资组合特性汇总

当然,肯定有朋友担心把投资交给完全虚拟的系统听起来不靠谱。下在来看选择AI投资组合时需要注意的事项:

金融证券多样化:AI投资组合应该有能力梳理市场,关注多样化的股票、债券、交易基金和其他证券。更加多元的投资组合能够更好地适应风险投资环境。

数据输入质量:数据有多好,AI模型就有多好。所以,必须认真为AI投资模型选择高质量的数据源。

透明的投资组合绩效:投资基金必须满足报告要求,并在基础之外尽可能提升信息透明度。优质的AI投资组合应该能帮助用户了解投资表现如何,并将结果与各主要市场基准指标做出比较。

费用与准入门槛:AI投资组合的月费/年费,或者其他形式的最低使用费,应该低于传统投资服务。

总结

凭借更为多样的股票、更低的使用成本和更快的响应速度,AI投资组合已经开始超越传统人类基金经理。而随之而来的更低准入门槛,也许意味着散户为王的金融普惠时代正缓缓拉开帷幕。

责任编辑:姜华 来源: 至顶网
相关推荐

2018-10-08 10:18:13

2019-09-04 09:42:25

人工智能金融机器人

2012-08-28 10:19:55

2018-12-03 16:17:56

资管行业人工智能投资者

2023-04-10 19:13:56

2021-01-12 06:13:23

AI人工智能机器人

2019-08-20 09:26:48

AI人工智能麻省理工学院

2016-06-15 18:05:44

2017-11-23 09:47:00

2011-04-08 10:31:24

Linux微软

2019-07-15 08:00:00

AI人工智能

2016-09-24 22:30:00

2022-11-03 14:09:26

2021-02-09 20:45:16

AIOOPO

2021-03-18 08:20:34

供应链人工智能AI

2012-02-17 16:19:35

Windows

2024-02-28 12:23:12

2018-07-23 10:22:36

AI芯片传统

2020-07-24 08:03:39

人工智能
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号