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徐杨:智能投股打败人性弱点但受制于监管
发表日期:2019-12-03 11:20:28| 来源 :城隍喀东新闻网 | 点击数:4438 次
本文摘要:然而,上鳍科技资产管理公司CEO、泰格证券合伙人徐杨表示,虽然智能投资和护理正在利用人工智能的发展,但该行业仍处于普及阶段。徐杨表示,目前智能投资在中国更像是一种“鸡肋”工具,还没有形成独立的产业。在

徐杨,Upfin科技资产管理公司首席执行官,泰格证券的合伙人

智能投资与关怀(Intelligent Investment and Care),又称财务管理机器人,是一种虚拟机器人,它根据客户自身的财务管理需求,通过大数据和在线算法程序,完成以前人工提供的财务管理咨询服务。在金融管理竞争日益激烈的背景下,智能投资应运而生。

智能投资与关怀刚刚起步,许多知名投资银行已经进入市场。

2008年,智能投资服务在美国诞生。短短几年,它就被国际主流资本市场所认可。目前,有大量公司提供智能投资服务,业务范围广泛,遍布世界各地。

具体来说,许多公司已经拥有成熟的智能投资产品和稳定的盈利模式。除了独立公司财富前沿和改善,以及大型证券公司如查尔斯·施瓦布(charles schwab)、先锋基金(Pioneer Fund)和电子贸易,绝大多数知名投资银行如高盛、瑞银、花旗银行、摩根大通和德意志银行也部署了智能投资服务。由此可见,传统组织凭借现有产品和客户的优势逐渐占据主导地位。

作为智能投资的发源地,美国拥有智能投资管理下最大的资产。2019年2月,statista发布了一份研究报告,数据预测美国智能投资管理下的资产在2019年将达到7497.03亿美元。然而,上鳍科技资产管理公司CEO、泰格证券合伙人徐杨表示,虽然智能投资和护理正在利用人工智能的发展,但该行业仍处于普及阶段。

与美国相比,国内智能投资更加“不成熟”,处于起步阶段。2015年,智能投资首次进入国内市场。国内各种互联网技术公司和金融机构已经开始测试水的智能投资。目前,已经进入该行业相对较长时间的有金融智能投资、金融魔方、招商银行摩羯座智能投资等。尽管参与者很多,但他们在中国从未“着火”。徐杨表示,目前智能投资在中国更像是一种“鸡肋”工具,还没有形成独立的产业。

在国内监管体系下,智能投资和护理暂时无法发挥作用。

目前,国内提供智能投资服务的机构可分为三类:独立的第三方财富管理机构、传统金融机构和互联网巨头。依靠这三个主要参与者,市场已经形成了四种本地化的商业模式:独立提案、全面财务管理、配置咨询和投资型。目前,半智能投资在市场上得到广泛应用。

受金融许可证、技术限制和经验积累的限制,国内智能投资与国外智能投资自动化服务仍有差距。例如,由于监管差异,国内平台无法自动调整其头寸。客户需要根据平台推动的重新平衡建议手动确认头寸,然后再进行调整。与美国同行相比,这是一个明显的劣势。在美国,智能投资的主要收入来源是自主管理费用,但目前中国无法实现低门槛、大众化的自主管理。

此外,国内智能投资和护理提供商还面临五大挑战:投资者缺乏教育、智能水平低、缺乏人工服务、监管政策不确定以及利润模式模糊。徐杨详细解释了第一点和第五点:

首先,智能投资与关怀的核心投资理念是基于资产组合的配置,这是一种追求风险与回报平衡的长期投资策略。然而,国内资本市场的投资者主要是散户,更注重短期回报。他们大多数人更喜欢短期投机,追逐和扼杀。

其次,在盈利模式方面,由于国内政策的原因,投资国内资产的投资公司无法对账户进行后续操作,因此没有合理的收费渠道和依据,只能作为基金销售。这极大地限制了智能投资和护理模式的发展。一般来说,该平台与获得销售许可证的基金公司合作,或者基金和证券公司开放智能投资和护理服务。具体而言,银行、证券交易商和金融部门和金融魔方等第三方代表的机构正在制定智能投资计划,以加快向财富管理的转型。

未来方向:R&D创新、人机融合、监管改革

谈到智能投资和护理的未来,徐杨认为仍有许多发展方向:

首先,从简单2c模式到2b&。;2c模式转换。

随着传统财富管理公司大力进入智能投资管理领域,2c模式下的智能投资管理公司面临着客户获取成本高、产出低的问题,行业初创企业面临重组。因此,一些外国初创企业开始尝试2b模式,即直接与传统金融机构合作或直接出口技术。顾问不再简单地使用科技手段为投资者提供资产配置建议,而是结合自身优势,从简单的2c模式转向2b&模式。;2c模式转换——将最初用于客户营销的大量精力转移到产品创新和研发上。贝特朗与瑞银、高盛和其他机构的合作就是一个典型的例子。

图片来源:埃森哲“中国智慧投资面临挑战,抓住机遇,赢得未来”

此外,针对B端(如投资顾问、基金经理等机构投资者),拓展“关怀”空间,如华泰收购的资产标记-交钥匙资产管理平台,可以为B端客户提供完整的一站式流程服务。

第二,人机混合是智能投资和护理的发展趋势。

目前,国外对智能投资和护理的商业思维有些分歧。一些公司坚持制造全自动化产品,而另一些公司则专注于客户分层,通过差别定价为投资者提供不同频率的财务会计人工服务。

然而,不可否认,数字驱动的人力+机器混合模式已经出现。

其中,传统银行和资产管理公司基本上采用智能投资和护理+人工服务的混合模式,特别是针对超高净值和高净值客户。智能投资是对现有服务的补充,而不是财富顾问和投资经理的完全替代。从长远来看,如果资产管理公司想要大规模,它们必须满足高净值客户的差异化需求。根据我的私人银行预测,到2025年,混合模式管理的资产将占纯智能投资和混合模式总和的86%。

第三,监管改革是国内智能投资和发展的起点。

资本市场已经发展了20多年。第一部涉及投资咨询的法律法规是1997年颁布的《证券期货投资咨询管理暂行办法》。在现行制度下,持牌投资机构不得进行“全权委托”,俗称“代表客户进行财务管理”。

授予所有权力的能力是美国智能投资和传统投资蓬勃发展的核心。早在1940年,美国就在《投资咨询法》中明确规定,投资咨询公司可以向投资者提供间接或直接的投资咨询,并获得报酬。更重要的是,该法案巩固了投资咨询公司开展全权委托业务的法律基础。

徐杨向金融部门透露,最近有消息称,包括公共基金公司和三方金融机构在内的7-8家机构已进入公开发行和投资试点名单。最有可能出现在名单上的是平台企业,如蚂蚁金服、腾讯富康、米英基金,以及一些老牌基金公司,如亿丰达、中欧、华夏和华南。

据了解,公开发行投资与托管试点业务可能包括以公开发行基金产品为目标的基金委托业务,其核心是“全权委托”。如果能推进投资委托监管改革,通过墓地基金和三方金融管理平台实现完全委托,这将成为中国智能投资产业蓬勃发展的起点。

个人投资者应该关注模型逻辑、风险和成本

徐杨给投资者的建议是,首先,理解模型背后的逻辑。

目前,几乎所有的智能投资都是基于马克维茨(Markowitz)的现代投资组合理论,该理论构建了基本的资产配置组合,然后根据客户的风险偏好和目标收益选择最优配置(portfolio)模型。以金融领域的智能投资为例,它根据经典诺贝尔奖理论的投资组合策略进行资产配置,涵盖a股、港股、美股、黄金、债券等大型资产,同时融合养老模式和家庭资产配置。

智能投资和护理的显著特点在于追求“最佳组合”,而不是“高收入”。因此,除了关注回报,投资者应该首先理解“最优投资组合”背后的模型,即理解数字背后的逻辑。同时,市场上的大多数模型都来自于大师们的研究成果。除了跟随大师的脚步之外,如果投资者能够阅读书籍和论文并理解这些模型背后的逻辑,他们也能理解这些模型的原因。

你知道,不同的模型在不同的市场周期会有不同的表现。没有哪种资产配置策略能够在所有周期中100%超过市场或其他竞争对手。徐杨团队进行了测试,从市场上的9种主流车型中选出表现最佳的前4种策略,并动态跟踪它们的历史表现。结果表明,这些模型在不同时期的性能是不同的。

数据源:新的全球资产分配

一旦投资者理解了数字背后的逻辑,他们将帮助他们在市场波动时保持冷静,在战略表现不佳时做出理性决策。

徐杨认为,投资者需要关注的第二点是“风险”。风险是资产配置中的一个重要考虑因素,尤其是与风险相关的“最大提取”。过度退出将给投资者带来压力。许多学术研究表明,当普通投资者面临约40%的浮动损失时,他们的心理防线将被打破,最终他们将被迫割肉离开市场。

智能投资市场的九个主流模型已经过测试,不同程度的最大回撤发生在历史上。

数据源:新的全球资产分配

从图中可以看出,回调最小的两个模型的共同点是,它们将大部分权重分配给国债和黄金,而股票权重较小。然而,这并不影响他们过去43年平均8.10%的年回报率。

一般来说,资产配置模型只有在增加国债或其他对冲资产后才能真正发挥资产配置的作用。然而,在降低风险资产(股票和房地产)的比例后,整体回报肯定会下降,但投资者也会得到更多的退出保护。

最后,徐杨建议投资者注意模型的成本。考虑到时间效益的巨大影响,投资时间越长,费用对投资总回报的影响就越大。例如,如果年回报率为10%,本金为100,000美元,如果利率分别为0.5%和2%,经过15年的投资,1.5%的利率差将使你少挣近73,000美元。因此,投资者需要在了解模型后检查成本。

数据源:新的全球资产分配

数据源:新的全球资产分配

智能投资可以克服情感交易,但代理问题仍然存在。

智能投资与资产管理的区别在于前者通过科学的量化手段选择最优配置(组合)模型,通过分散各种相关性较低的资产来最小化投资组合的非系统风险。在极端的市场条件下,智能投资不会改变既定的最优配置和风力控制策略。这样,智能投资可以帮助客户克服情感交易。

金融界的明智投资基于智能跟踪和位置调整策略,克服情感交易,实现“千人千面”的位置调整。据统计,2018年以来,犀牛智能投资的高风险投资组合回报率和风险投资组合回报率分别达到12.76%和14.21%,超过同期沪深300的表现。

对于资产管理公司来说,在短期极端市场情况下,他们可以根据市场情况更灵活地调整既定策略。这种积极及时的调整更有可能减少投资组合的最大退出,但在调整过程中,资产管理者因各种行为偏差而犯错的概率也会增加,最终结果可能并不理想。

在极端市场中,位置的定时调整是顺风控制策略的重要组成部分。在这方面,智能投资和资产管理公司“通过不同的途径达到相同的目标”因为人和机器人都必须考虑策略的跟踪误差。如果你在时间上犯了错误,并且在退出后错过了大反弹,你很容易被解雇。因此,虽然智能投资是基于模型的,但它也是别人设计的模型,所以代理问题仍然是不可避免的。

资料来源:金融

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