巨頭加速布局，AI炒股機器人要到來了嗎？

資管巨頭貝萊德接連裁員節約成本，同時又花高價收購AI創業公司。美國業績前20的對沖基金，已全部由機器人掌管，嚴格按演算法自動選股自動交易。國內量化交易雖起步較晚，但量化基金髮展迅猛，部分私募A股年回報可達19%，炒股機器人真的要到來了嗎？

作者｜咕咕

編輯｜陳光

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本月初，貝萊德集團突然有兩名總監級股票研究員離職，據報載，原因是集團證券業務模式調整，貝萊德或更廣泛應用人工智慧（AI）技術，計算機根據大規模金融數據自動擇時交易，逐步擺脫對人工的依賴。

巨頭貝萊德變更賽道

兩名高級研究員分別是Michael Lemmon和Paddy McCrudden，都有博士學位，懂金融而且擅長數學，還有豐富的股票行業研究經驗，但儘管如此，還是難逃被離職的窘境。

但其實從去年開始，貝萊德集團就開始大規模裁員。2016年3月，貝萊德裁員400人，2017年4月，股票業務部門四十餘人離職，其中包括7名股票基金經理。據業內人士分析，貝萊德裁員動機或出於降低成本優化財報的考慮。

據2017年第一季度財報，貝萊德全球管理5.4萬億美元資產，員工1.3萬人，其中2860億美元投資於證券市場。過去五年來，其由基金經理管理的投資組合有49%跑贏市場，而由AI管理的基金此數字為90%。雖然基金管理人業績平庸，但是手續費一點也不便宜，對於每萬美元申購，基金經理平均收取131美元的管理費用，相比之下，由計算機執行的指數基金平均只收取3美元。費率差距近50倍卻不能保障更高的投資收益，萊德面臨投資者撤資的危機。

變換賽道更像是順應時代的無奈之舉。傳統經理人選股的模式想跑贏大盤越來越難，人力成本高昂，收益差強人意。AI則相反，長期攤銷成本低廉，而且不同於基金經理單打獨鬥模式，AI是一群科學家集體智慧的成果，有更大的把握戰勝市場。

貝萊德集團在數年前就意識到了這個問題，2015年果斷出手，以1.5到2億美元的估值收購初創公司FutureAdvisor，這家機器人自動投顧公司由兩名華裔在2010年創立，用智能投顧的形式面向個人用戶管理退休金，當時管理的資產已達到40億美元。買下FutureAdvisor的貝萊德在智能投顧領域有了更充足的技術儲備，並且也經過兩年的籌備和過渡期，不難理解為何裁員起來毫不手軟。

AI在對沖基金應用成熟

貝萊德只有少部分資產投資於證券市場，而對沖基金其實早已是AI的天下。據調研公司LCH在今年初出具的調研報告，美國業績排前20的對沖基金，包括橋水基金、索羅斯基金，全部採用計算機根據演算法自動交易。

如傳奇對沖基金公司 Two Sigma，據報道創始人之一Overdeck曾經在一次數學競賽上贏過華裔數學教授陶哲軒。他們用計算機演算法對大規模財務數據進行分析，包括股票技術面、公司財報、新聞數據，以及針對某公司的調研數據等，對這些因子建模推導出交易邏輯，最終由計算機根據模型發出交易指令，產品業績連年戰勝市場。據透露，該公司存儲的數據量在2015年已達到750TB，數據源超過10000個，CPU使用量達到75000枚，員工超過800人，幾乎都是數學家和計算機工程師。

2008年，Two Sigma公司管理的資金只有46億美元，得益於穩定回報率和投資人的認可，到2015年，資產規模達到280億美元。2016年此數字突破400億美元。

作為數學家和軟體工程師創立的對沖基金，Two Sigma在創立之初就註定是一家AI自動化交易的公司。該公司另一名創始人 Siegel 評論說，「人類的頭腦相比於100年前毫無進步，現在的人已經無法在大腦中同時處理全球經濟的全部信息。」

國內私募悄然布局

AI毫無疑問已經主導了全球對沖基金行業，業績指標早已變成計算機硬體和數學演算法的競賽。國內由於政策監管等原因，自動交易交易離我們似乎很遙遠，但其實，已經有不少私募機構開始試水並取得了不俗的成績。

如位於杭州下城區的某家本土私募，管理資金規模在10億元。雖然2015年才成立，但創始團隊在浙江大學讀書時就開始接觸量化交易，並嘗試編程簡單實現股票的自動買賣。這幾名學生博士畢業後先後在華為、盛大等公司任職，工作數年後創立量化公司。據其展示的業績報告，某A股4000萬市值的量化產品自2016年8月成立至今，總收益率達到19%，比大多數上市公司的營業利潤還要高。

另一家位於杭州玉皇山基金小鎮的私募由海外資深量化交易員歸國創立，資金規模達到18億元，運用指數增強和短線策略，3500萬元規模的A股量化產品，自2016年8月至今持續跑贏大盤，收益率達到16%。還一家註冊於深圳的對沖基金公司，主要用量化技術做國外對沖產品，一年時間本金翻了1.5倍，收益率近150%。

業內人士相信，隨著行業發展競爭加劇，越來越多跨學科人才湧入到私募行業，政策也會隨之越來越開放。中泰證券一名經理稱，其所接觸過的私募，都是IT部門員工人數最多，即便是T+1交易，計算機自動交易相比於手動下單優勢明顯。

賣水人湧現

對於證券市場的短線擇時和對沖套利，計算機相比於人工的優勢毋庸置疑。即便是中長線價值投資，AI大數據分析能力通常也優於傳統基金經理。風口來臨，具備技術優勢的私募已經走在了前面，研究為主的傳統私募加緊布局，還有眾多創業者看準機遇迎風而上。

張毅就是這輪「金融+AI」浪潮中的探索者。他早年曾在美國華爾街的多家投行負責自動交易系統的研發，繼而進入交易市場在對沖基金做了8年的量化交易員。2010年，張關注到國內有不少愛好者開始關注自動化交易，但缺乏專業技術方法和軟體工具，他意識到這是個機會。

早期的軟體功能都由張獨自開發，包括數據存儲、實時選股、交易介面等，產品初具雛形之後，張在廈門註冊成立寬投金融科技，並成功申請入駐微軟孵化器。

目前寬投已經有數家券商客戶，從伺服器端為券商提供量化交易解決方案。張毅表示，但相比於國外對沖基金，A股市場自動化交易還比較原始，僅少部分可實現多因子綜合策略。他透露公司正與微軟合作開發AI自動交易系統，計算機從實盤行情捕捉盈利機會，實現炒股機器人的功能，但沒有透露上線時間。

雖然目前AI炒股的應用場景還比較初級，但是越來越多的人相信，隨著AI的智慧不斷增長並超越人類，尖端AI技術從少數公司擴散開來變得唾手可得，證券很可能是最先被顛覆的行業。實時處理的數據量龐大，並且要精準反應嚴格執行，這些人類弱點正是計算機所擅長的。三到五年的不久之後，證券市場很可能演變成高科技的角斗場，小散不得不忍淚出局。

大公司也在押注AI炒股機器人。如中泰、國信這樣的證券公司都在大手筆投入，就像黎明前的軍備競賽。這些公司財力雄厚，資源豐富。中泰證券從2014年開始耗費巨資研發XTP的自動交易系統，主要面向軟體工程背景的策略開發工程師，稱要為量化投資「造輪子」。國信證券則選擇直接和美國TradeStation合作，推出中文版量化交易終端。

「頂尖的人才其實都在創業公司，」年初以VP身份加盟寬投的曲峰對於大公司入局並不是很擔心，尤其是AI交易領域，這個起源於華爾街的小眾前沿技術。「金融行業是個儲量和流量都十分巨大的蓄水池，沒有誰能壟斷整個市場...未來只會更精確細分。」

特別鳴謝：本文作者為自由撰稿人咕咕，特此感謝。

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封面製作：咕咕 排版：陳光 校對：陳光

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