證券日報新聞記者 陳書玉
隨著AI(人工智能技術)科技的迅猛發展,公募基金領域相擁AI技術性的步伐也日漸加速。興證全球基金近日公布,集團旗下AI操盤手正式啟動,成為了第一家將AI關鍵技術于資產買賣領域內的公募基金。業內人士認為,現階段的確見到領域針對AI操盤手的關注度在不斷提高,在未來會有更多發展趨勢和突破。
在這以前,AI技術的應用資管行業的使用上大量表現在量化交易行業。國壽安保、匯添富基金等基金管理公司先前便對“AI+量化分析”進行了詳細合理布局。目前市面上已經有量化基金產品將AI應用到訓練中。憧憬未來,有機構認為AI將于智能金融、量化交易、AI虛擬人物、AI操盤手和AI私募基金經理等諸多領域創變資管行業。
公募基金發布“AI操盤手”
近日,興證全球基金公布攜手并肩Qtrade聯合打造AI資產交易機器人。伴隨著智能化操盤手“興寶”宣布在Qtrade正式上線,興證全球基金也成了第一家將AI關鍵技術于資產買賣領域內的基金管理公司。興證全球基金將AI技術和操盤手資產買賣情景深度結合,應用機器學習算法、自然語言理解等人工智能應用,打造出用意分辨、多輪對話、買賣直通等核心競爭力。
興證全球基金表明,自推出以來,伴隨著該企業資金買賣業務流程的不斷進步,操盤手詢價采購、核查任務量日益猛增,AI操盤手取代了很多無效勞動,極大提升了工作效能,減少了風險管控。自5月19日推出以來交易量逾百億元。
“AI操盤手關鍵提升了操盤手的詢價采購高效率。現階段所使用的NLP(自然語言理解)技術性針對敵人方開展語義識別,接下來會不斷進行改善。AI操盤手聊天時涉及到的買賣因素會讓接風洗塵控控制模塊開展風險控制查驗,基本挑選適宜的交易對象后,會讓我司操盤手通過人工確定。”興證全球基金表明,AI操盤手推出以來,提升了操盤手的詢價采購高效率,該企業AI技術性臨時不屬于選擇股票層面。
除此之外,在AI買賣行業,還有其他的基金管理公司還在大力開展有關的探索研發。比如,2023年3月,興業基金“興小二”AI債卷交易機器人成功發布,變成在外匯交易中心iDeal服務平臺第一家發布智能化詢價采購機器人證券基金。該公司認為,后面都將進一步融合交易需求擴展有關業務模塊。
“現階段的確見到領域針對AI操盤手的關注度在不斷提高。”博時基金相關人士表示,各公司在推動這一塊的工作進展很有可能會有不同,有一些很有可能已取得基本成效,一些很有可能仍在初始階段。將來能夠預估會有更多發展趨勢和突破。
“AI+量化分析”
早就資金投入實戰演練
在這以前,AI技術的應用資管行業的使用上大量表現在量化交易行業。
舉例說明來說,在今年的有一只深受市場關注基金就用到了AI的基礎技術。國金量化分析多因子去年二季末,經營規模只是4227萬余元,而到了今年一季度末,這一只基金A、C市場份額求和已經突破了55億人民幣。規模擴張背后,是基金業績的吸睛主要表現——本產品已經連續6個季度超越中證500指標。截止到6月20日,本基金近三年盈利超80%。
于今年一季報中,本產品私募基金經理姚加紅表明,基金絕對收益主要得益于多元化和零散的持股設計風格。截止到一季度末,本基金前十大重倉分布于消費電子產品、鋼材、原材料、通訊、金融業、電力工程等多個領域,且總計占有率只有3.19%,第一大重倉占有率僅0.38%。依據2022年年度報告披露的信息,該機構持股股票數達到1534只,幾近占總A股的三成。
據了解,本基金有別于市場中絕大部分的公募基金量化產品會累加私募基金經理的主觀原因,反而是均由模型驅動,不含任何主觀性見解。姚加紅近日表露:“一些AI的基礎技術大家也就是在使用的,例如ChatGPT的Transformer、注意機制等。”但是,他指出,現階段僅僅使用了AI的專業技術,而非直接把AI開展選擇股票。
實際上,業界很多頭部基金企業對“AI+量化分析”行業早已有合理布局。
早就在2017年3月,國壽安保便與微軟亞洲研究院協作探尋智能投資,2年后將“AI+量化分析”運用到項目投資實戰演練。國壽安保強調,傳統式基本面、數據統計分析方式只對有限的資源信息進行假定、剖析、認證與應用。依靠AI能通過海量數據練習,智能機器人成長的速度別人迅速,能力邊界別人比較寬。
除此之外,現階段指數增強或積極量化分析大多數采用傳統多因子模型,必須通過公司估值、發展等數據評分,人為因素主觀臆斷依靠度很高。加上因素擁堵、資產擁堵等多種因素,絕對收益室內空間日益下挫。“AI+量化分析”從大范圍、更多層次開展數據采集、剖析,進一步降低人工控制,完成戰略的獨立優化迭代更新,提升戰略的稀缺資源,增加生命期,擴張資產容積。
匯添富基金同是業界最開始運用AI促進量化策略的公募基金之一。匯添富指數值與量化交易處處長主管吳振翔覺得,近幾年銷售市場輪動更快,對策復制性下降,其實就是在一個新的媒體環境下信息內容反應速率轉變所造成的。在不斷變化的環境中,人的大腦沒法非常全面立即進行思考價錢應當怎樣所有信息開展反映。與此同時市場機構化水平提升,AI高速發展也造成了結構化機遇難以掌握。整體看,優化算法會有過擬合問題,但算法多重共線性有許多完善的方法與方式來控制,風險性更多的是主觀能動性中對歷史發展規律的多重共線性。在這樣的環境下,根據AI的量化策略更容易融入這類自然環境。
姚加紅覺得,運行股票基金本質上是對信息流廣告的把握與對現金流的生產調度。信息內容金融市場最主要的網絡資源,而AI技術性的應用能夠讓我們在大量的新聞資訊中,獲得對業績分辨最有用的信息。那也是金融業素來想要積極擁抱新技術應用的主要原因:提質增效和提升贏率是很重要的事情。
現階段仍然是輔助軟件
但是,目前來說,AI技術的應用資管行業定位,大量更偏向“協助”的一種手段人物角色。
“量化分析是一個專用工具,它能夠協助大家作出許多決策,可我本人不側重于做大數據挖掘或人工智能的純量化分析。”農銀匯理量化基金主管魏剛覺得,每一位私募基金經理都是有對金融市場和有關股票的本人與眾不同的了解,量化交易更多的是根據衡量的方式將這種了解完成,最終貫徹到組合中去。
魏剛進一步表示,市場參加者許多,有時要了解行為經濟學或心理學邏輯性:一個明確對策狀態低迷時,必須剖析是行業環境變了,或是投資者的構造發生變化,或是環境分析產生變化,針對不同的狀況,必須人為因素進行調整,沒法完全依賴設備。
博時基金還提到,在某些場景中,例如量化交易,大模型直接地功效不顯眼,大量僅僅具有促進作用:例如,ChatGPT可以跟別的技術融合運用,還可以協助撰寫量化策略編碼,或者形成金融大數據,用以訓練算法、檢測實體模型、預測分析盈利、預測分析風險等。
未來展望AI在資管行業可能發生的更多應用情景,招商基金信息技術部覺得最少包含四個行業:一是智能金融,現階段業內對投顧業務越來越注重,將來智能金融是值得期待的運用;二是量化交易,以后AI在量化交易的使用會更加深刻高效;三是AI虛擬人物,將來AI虛擬人物在投資人教育行業有非常大的進步空間,根據AI虛擬人物來對投資開展投資理財講解知識點與投資科譜,乃至AI虛擬人物能夠和投資者進行一對一互動交流;四是AI操盤手、AI私募基金經理,AI操盤手及其前不久某私募公司早已探索的應用AI來單獨管理基金,這都是將來非常值得進一步探索的使用。
興業基金覺得,將來AI技術性在股票領域的應用方位場景,將包括智能客服系統/智能化創意文案小助手、金融業輿情分析報告、協助代碼開發、券商報告知識庫系統查找、AI營銷推廣原材料撰寫(繪圖、短視頻)等多個方面。
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