弘量研究，正用智能投顧幫助金融機構降低成本，提升資產管理能力

撰文 | 藤子

2015 年，雷春然和黃耀東都是在香港科技大學的圖書館度過的，直到 2015 年底，他們入選香港科技大學的創業孵化器，搬進學校獎勵的一間辦公室。

他們是弘量研究的創始人，當時正在開發自動化全球資產配置引擎，也就是智能投顧系統 AQUMON。智能投顧，英文名為 Robo-Advisor，指機器人顧問。隨著神經網路、深度學習等演算法的突破，在資產配置領域，智能投顧可以通過模型計算出符合要求的最優投資組合，通過模型控制風險，量化制定投資策略，智能調倉。

黃耀東是香港科技大學的數學博士，並在該校任教金融工程，負責 AQUMON 的演算法開發。雷春然 2007 年畢業，在香港金融行業摸爬滾打 8 年多，懂得金融行業的痛點，了解金融機構的流程，熟知誰能拍板做決定。他負責跟金融機構的人溝通產品。

如今，弘量研究依靠這套智能投顧系統簽約了近二十家合作夥伴，包括珠海華潤銀行、國都證券（香港）、康宏投資證券以及財聯邦科技。在香港、深圳、新加坡均已設立辦公室，其智能投顧系統管理的資產已達數千萬美元。

左三為雷春然，右二為黃耀東

「我想做一個更長期的，跟客戶利益一致的生意模式」

「當時我成立這個公司，是想用自動化全球資產配置引擎解決金融機構面對客戶高成本和不透明的問題。」雷春然指出，行業中有一些主動管理型基金收費比較高，操作缺乏透明。而有些投資顧問，一味向投資者推薦高風險股票或基金，投資者承擔了高風險，獲得的收益率卻很低。

「比如你承擔的風險可能值 100 元，他卻只給你 20 元，80% 被銷售拿走了。某些保險產品，回佣有時候能達到 50%。」雷春然說。

另一方面，金融機構推出某支基金，很多時候是根據該基金所在的行業是否熱點。舉個例子，軍工領域是熱點，就推軍工類基金，消費市場有熱點，就推消費類基金。這種模式既使基金成本高昂，收益表現也不見得就高。

因此，金融機構也面臨著轉型的壓力。然而，金融行業決策鏈條長，利益分割嚴重，內部已經無法創新，創新只能由外部推動。對此，雷春然有著切身體會。此前在金融機構時，為了簽訂一個合同，竟然要耗費整整一年。

「一年的時間，我做什麼不好?」2015 年，雷春然有了創業的想法。那時的他已是德意志銀行固定收益副總裁。2008 年剛工作不久就經歷的金融危機讓雷春然至今都心有餘悸，在考慮創業方向的時候，他再也不想從事高槓桿、有複雜條款的衍生產品。

「我想做一個更長期的，跟客戶利益一致的生意模式。」雷春然說。正是在 2015 年，歐美傳統金融機構也開始關注智能投顧領域，先鋒領航和嘉信理財都推出了智能組合，大獲成功。同年，招商銀行也推出了智能投顧系統摩羯智投。

事實上，智能投顧並不新鮮。2010 年 5 月，美國鼻祖級智能投顧公司 Betterment 成立，三個月後，曾由 YC 孵化的 FutureAdvisor 成立，後者於 2015 年被大型投資管理公司 BlackRock 戰略收購。2011 年 12 月，Wealthfront 成立，後成為行業領跑者以及對標對象。2012-2013 年，Sigfig、Wisibanyan 成立，前者與瑞士銀行取得了合作。無一例外的是，這些創業公司都獲得了資本的熱捧。

資本對創業公司的支持，再加上傳統銀行為市場起到的示範作用，雷春然看到了智能投顧的前景。

自動生成投資組合，自動下單，自動調整倉位，自動生成報告

但是，在國外風行的不只是智能投顧，還有量化投資，經常會有人將兩者混為一談。實際上，它們差異極大。

量化投資是以獲取超額收益為目的的交易方式，通過計量的分析方式形成投資決策，使用計算機程序發出買賣指令，快速完成投資組合的搭建與再平衡。詹姆斯·西蒙斯（James Simons）的大獎章基金是量化基金的典型代表。

智能投顧則是指以大類資產配置為理論基礎，通過以 ETF（交易型開放式指數基金）或公募基金做為底層資產，運用計算機技術與人工智慧等創新科技進行投資，是結合量化投資與財富管理業務的創新服務模式。

2015 年是 ETF 誕生的第 25 年，在這一年，ETF 產品有了大力發展。據美國投資公司協會數據，從 2007 年到 2014 年的 8 年間，投資美國股票的被動基金累計新增規模與主動管理基金丟掉的規模相當，而被動基金三分之二的新增規模是由 ETF 獲得的。

「為什麼我們能提供給更多投資者這個傳統意義上是私人銀行的資產配置，有兩方面原因，第一是 ETF 在全球的發展，使得大類資產配置通過金融市場標準化方法變成可能。第二是 IT 技術的進步，使得門檻降低，普通的投資者也有機會做全球的資產配置。」雷春然說。

同時，傳統金融機構也能從智能投顧中獲益。雷春然指出，傳統金融機構做顧問生意，人力物力成本很高，比如結算（settlement）、做報告（reporting）、內控（compliance）都需要大量的人力，而客戶經理還要一直通過電話替客戶下單，因此在香港最大的成本就是人。

智能投顧因為依靠機器而非人工，因此能有效地降低人力成本，而傳統的基金經理一年平均要收取 2% 的管理費，弘量研究的智能投顧系統收取的管理費卻低很多。藉由智能投顧系統，金融機構可以管理更多資產、更多客戶，在降低成本的同時，提升資產管理能力。

在金融體系中，投資顧問作為投資者和金融產品之間的橋樑，需要根據投資者的風險偏好為其配置個性化的資產組合。與人工的投資顧問相同，智能投顧首先也需要了解投資者的風險偏好，目前的主流方式是調查問卷。

弘量研究也不例外。打開他們的智能投顧系統 AQUMON，首先看到的就是問卷調查，涉及年收入、總投資額度、偏好投資的地區和行業等。

投資者提交調查問卷後，智能投顧系統會對其風險偏好進行自動打分，計算投資者的風險偏好是何種類型，是保守型還是進取型，進而推薦在美國交易的全球的 ETF 組合。系統會自動生成投資組合，也會自動下單，並自動調整倉位，還會自動生成投資報告。

但跟傳統金融產品不同，投資者能在系統中看到自己的 ETF 配置和倉位變化等，一切動態的變化過程都完全透明。更有意思的是，「這個組合在未來 30 年的表現，都會在系統里準確地體現。」雷春然說。

所有交易策略都是數據驅動

全流程自動化的背後是一整套演算法。首先，通過演算法來分析投資者的風險偏好。其次，根據投資者在區域和行業上的投資偏好，通過演算法分析如何配置資產權重，進而推薦全球的 ETF 組合。再次，利用前沿的金融工程和統計方法確定每支 ETF 的最優權重，並根據金融市場的變化，不停地用演算法監控投資組合，當投資者當前持倉和最優權重之間出現差異時，再及時調倉，進行調整。

及時調倉，就需要監控每支 ETF 的因子，實現對市場的動態監控。美國市場可交易的 ETF 有 4000 支，弘量研究建立了承載各式因子的大型資料庫，在收到訂閱的大型數據供應商彭博、萬得等提供的實時數據後，進行格式調整，價格確定等數據清洗來監控每支 ETF。而監控的每支 ETF 的因子多達 40 多個，既有 GDP、就業等宏觀因子，也有企業層面的財務狀況等微觀因子。

然而，監控大量的因子並非易事，因為每個因子都在發生變化，比如，有的因子這個時刻有效，或許下個時刻就無效，因而因子的選擇也是動態的過程。

為了解決這個問題，弘量研究採用新型的模型，使用非常複雜的參數統計的方法，來攻克已是世界難題的相關性軌跡分析。「比如油價和美國大盤股票的相關性，金價和德國債券的相關性，有時候相關性特彆強，有時候特別低。用什麼方式去統計，用多久時間去監測，我們都下了很大功夫來研究。」雷春然說。

據黃耀東介紹，傳統的大型公司做全球資產配置大多基於均值方差理論，通過不同資產類別的最優化，使得整個組合在不降低收益的前提下減少風險。

「而我們使用的投資模型，能夠更好預測底層資產的預期收益，再用先進的統計技術估算不同資產之間的協方差，而不是用簡單的樣本協方差估算。」黃耀東說，「我們希望選擇弱相關的產品，使全球資產配置的效果儘可能提高。這整套理論以量化數學背景為根基，進而保證所有交易策略都是數據驅動，通過大規模數據搜集、清洗，以及統計，從而生成最終策略。」

但是，每支 ETF 都不相同，有些收費很貴，有些跟蹤誤差大，有些聯動性不好。弘量研究採取的做法是，通過大量的數據分析，把所有 ETF 過往的價格信息都放到資料庫中，跟它對應的特徵進行比較。「每隻 ETF 的價格、每日成交的 pattern, 某個時間段的相關性等等，我們都會做大量的數據分析。」黃耀東說。

黃耀東認為，在篩選 ETF 時，計算機演算法的表現絕對優於人工篩選。因為全球有 4000 支 ETF，個人很難高效篩選，也很難同時追蹤不同的市場，而機器則可以 7*24 小時不停工作，這也是智能投顧的一大優勢。

不過，要將技術轉化成產品，並不容易。雷春然坦承「遇到了很多坑。」

在中國內地，因為外匯管制，無法使用境外的 ETF 交易，弘量研究則研發了另外的底層技術，能夠篩選內地公募基金，優化資產配置。而每家金融機構的投資觀點，弘量研究也能融進演算法中。

交易的執行也並非易事。「比如通過演算法計算出一個擁有十幾隻 ETF 的最優組合，但每支 ETF 應該如何下單，比如說某支 ETF 理論最優權重是 10%，但開市之後，市場的變動非常迅速，如何去執行這個 10% 的單，如何去監控這個交易量，非常複雜。」雷春然說。

「最終要給 C 端客戶使用，因此第一要表現好，第二要安全，第三要保護好投資者的個人資料。第四整個系統要運行得非常平穩。」雷春然表示，正是如此，從界面、交易、後台等 IT 執行全都由弘量研究自主研發，並沒有使用外包公司，以此保障系統的穩定性和安全性。

但最重要的是，弘量研究要滿足金融機構對合規性的要求，「金融機構對合規性要求非常高，我們一個初創企業怎麼滿足他們，這背後要解決非常多的問題。」雷春然表示。

2017 年 9 月，弘量研究獲得香港證監會頒發的 1 號牌（證券交易）和 4 號牌（就證券提供建議）牌照，成為香港第一家以智能投顧為業務範圍申請牌照並獲得牌照的獨立智能投顧運營商。雷春然認為，弘量研究之所以能在短短兩年之內，簽約近二十家境內外金融機構，也正是因為有著滿足金融機構的整套解決方案以及能夠滿足金融機構嚴苛的要求。

「中國市場很大，香港又是金融中心，人才儲備金融市場的法律法規都非常好。之前有人認為香港創業非常難。成本太高。但是對於金融科技公司，只要找到好的切入點，好的團隊就可以。」在雷春然長期的願景中，他要使弘量研究成為 TO B 方向亞洲最大的智能投顧解決方案提供商。

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