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15:08来源：好买财富
国内市场而，前期委外监管趋严，股市震荡债市低迷。5月首个交易日,雄安概念的走强未能让大盘迎来开门红。相反,在绩优白马股与银行股回调走低下,沪指最终缩量微跌0.35%。萎缩的成交量与大力抛售力度,让人担心是否&五穷六绝七翻身&?
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14:57来源：好买财富
今年以来，包括银行、保险、券商资管在内的整个金融行业都面临金融去杠杆、监管持续加强的状态。一方面市场对未来A股潜在流动性的预期显著下调，另一方面也使得市场风险偏好整体快速下行。市场整体风格向稳定性更强、安全性更高的蓝筹板块集中，市场呈现极端的一九分化现象，90%的个股都在下跌。
在当前市场行情下，如何制定有效的投资策略?如何做好个人和家庭的资产配置?
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09:46来源：好买臻财VIP
特朗普和他的宝贝女儿霸屏已经有好长一段时间了。当然同样当红的就要数人工智能(Artificial Intelligence\AI)了。自“深蓝”电脑20年前战胜国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫以来
关于这个问题：好办!
无往不利的人工智能已成&明星&
特朗普和他的宝贝女儿霸屏已经有好长一段时间了。当然同样当红的就要数人工智能(Artificial
Intelligence\AI)了。自&深蓝&电脑20年前战胜国际象棋大师加里&卡斯帕罗夫以来，在多个领域的人机对抗赛就没有间断过。最近AI这边更是捷报频传，想必大家早已耳熟能详：
先是AlphaGo战胜了顶级围棋棋手李世石，然后是Master也就是换了马甲的AlphaGo升级后重出江湖，更是所向披靡(在第51场，&机智&的中国选手用&长时间战略性掉线&的终极手段终止了Master的连胜纪录)!在&最强大脑节目&频频亮相的&小度&也同样战绩绝佳。
人工智能全面开花
听说AI最近又玩起了德州扑克?又听说在日本麻将中也表现不俗?&&除了这些好像只是用来彰显智力的项目外，AI也已切入驾驶、教育、医疗、安防、个人助理等日常生活领域。在人工智能的帮助下，去亚马逊的生鲜实体店AmazoGo购物已无需柜台结账，喜欢什么拎什么&&&皮皮虾，我们走&。听起来颇有颠覆过去生活方式的味道。
那么，AI在基金投资上的应用到了什么地步了呢?今后的基金运作真的会进入到完全不需要人类参与的AI实操阶段么?
以下言归正传，咱们先从量化基金开始说起。
表现突出的量化基金
2016年，什么基金业绩表现最抢眼?&量化基金&实至名归。
&中国成立时间在一年以上的公募量化基金有33只，2016年的平均回报率为-2.315%，远高于同期沪深300回报率为-9.25%，其中有13只取得正回报，最高为长信量化先锋股票型证券投资基金的10.23%。&(彭博)&据不完全统计，2016年成立期满12个月的2985只股票型策略产品全年平均收益率为-5.94%，其中，125只量化股票产品的平均收益率达到3.73%。&(证券时报)
量化投资和主观投资
量化基金何以有如此突出的表现?首先我们要清楚什么是量化投资。&量化&就是&数量化&，是一种分析思路和方法。量化投资的核心是借助数学和统计学在定量分析基础上做出投资决策。定量分析与定性分析相对的概念。比如说，&今天下雨，河水将上涨。&这就是定性分析;可如果说&今天降雨量达到500毫米，河水将上涨5公分&，这就是定量分析了。简言之，量化靠数据分析，主观靠直觉判断。
对量化投资而言，一旦通过对历史数据的统计分析获得了某种带来超额收益的规律性认识，就可以着手建模了。只要模型能在超过一半的概率上奏效，就值得重复利用。抓住市场无效的局部，即便只是微利但资金规模足够大的话也可以获得可观的利润。
通过类似于&因为中国人爱吃火锅导致&食用羊&养殖增加，而&羊毛用羊&数量减少，生产成本上涨，所以日本校服涨价是因为中国人爱吃火锅&的主观分析是抓不到这样的投资机会的。而且模型可以重复利用，主观判断却每次都要重新拉练，买多买少的度也难以把握。
计算机加持下的量化投资
量化交易策略当然可以徒手建立，比如说，如果CPI上涨5%，投资组合中就要配10%的工商银行，严格按照这个策略去执行就可以了。这么说的话，显然跟计算机没有一毛钱关系。可问题是，简单的、单一的人脑能应对的策略模型通常不能奏效，而复杂的、多样的模型意味着人脑处理不了。
现在的量化投资主要是运用计算机建立并遵照策略模型实施自动化交易的系统化投资模式。计算机做量化如鱼得水。用计算机分析海量数据，用计算机反复测验发现规律，用计算机建立策略模型，用计算机执行交易，用计算机进行模型的后续维护，现在离开计算机谈量化已经成了无本之木无源之水了。优势也是显而易见的。逻辑运算速度快，建N个模型可以并行处理自由切换，快速捕捉到交易信号，并能严格执行策略，没有人所谓的身体不适、心理恐慌、错误判断、自我怀疑。
不过这些主要都是基于一个运算能力较强的机器属性与人本身的特质做对比。可是假如机器有学习能力了呢?2015年《Science》杂志称AI可以迅速学会写陌生的文字。依赖于人工神经网络可以让机器进行深度学习，沿着模型的思路完成自我进化，发现别人发现不到的交易机会，获取超额收益。国外已经有基金管理机构抢先行动起来。
无法回避的不足
2016年11月彭博报道，Leda Braga的电脑驱动型对冲基金今年的亏损几乎是亿万富豪 Howard管理的宏观基金的两倍。事实说明，现阶段有了电脑，有了人工智能并不能保证基金一定会盈利。
首先，主观交易也有独特的优势。面对突发事件，人会根据自己的经验做出判断。对机器来说，可能会选择直接忽略或者无法及时做出反应。这也是大部分量化机构依赖机器同时又加以人工监督的原因。有点像自动售票的公交还配备了售票员的意思。
其次，现有模型都是根据历史统计数据抽象出来的，然而未来怎样并不能完全解释。模型经得起多长时间的检验?如果一段时间没能奏效，从亏损到盈利的恢复时间是否能够短于投资人的耐心呢?而且模型对大家来说是个黑箱，里面各种策略到底是怎么纠缠，什么时间切换，完全是隔离的，涨了跌了都找不到原因了。
再次，过度拟合的出现，可能会导致无规律可循，影响模型的盈利能力。因为运算速度特别快，投入了过多的解释变量之后，计算机决策可能会生产出奇怪的结果，导致最终无法向收益靠拢了。
最后，在人工智能上深入探索，需要投入巨大的财力。不仅如此，科学家变成了必备人选。曾有人说：&我们想要会飞的汽车，结果却是得到了140个字符&来讽刺互联网上的过度发展，那么问题是研究AI的科学家未来也愿意在对冲基金领域上投入吗?
现在人工智能在对冲基金领域的运用尚处于起步探索阶段。国外起步早，但并没有显著的成果公之于世，也可能只是秘而不发。国内财大气粗的开始率先招机器学习的人才了。
人工智能的前一个阶段&&用计算机搭建量化模型执行量化策略，这项应用正在如火如荼的展开，以前学习工科外加金融是进入研究员梯队的标配，现在学习计算机和数学的双料人才机构求贤若渴。机构所做的这些努力无非是想走在市场前沿，用最先进的武器武装自己，跳出仅仅依靠主观选股的框架。因为量化天才西蒙斯神秘的大奖章告诉我们，若要想战胜市场，得发明出有异于市场参与者的好方法，他让他的公司远离同行，以免策略趋同，导致无利可图。
所以，有一天你的基金经理变成了不需要人监督的机器人，真的有可能。
不过如果有一天AI也不断进化，是否也会演变成终极趋同呢?那到那个时候要怎样升级自己的装备呢?
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