“最好的人工智能是人腦和大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，人工智能不是要取代人，而是要完善人，我們的定增人工智能模型是傳統(tǒng)人腦投資和人工智能投資的組合策略，通過建立一個(gè)有效的因子組合參與定增選股，并由人來確定定增的參與時(shí)點(diǎn)和報(bào)價(jià)。”談及天弘基金最新推出的定增人工智能模型，天弘基金智能投資部總經(jīng)理助理劉碩凌如是說。

　　天弘基金率先

　　推出定增人工智能模型

　　2016年是定增大年，在各類投資品都缺乏明顯賺錢效應(yīng)時(shí)，公募定增基金卻發(fā)展得如火如荼，公募定增基金不僅業(yè)績亮眼，而且在募集規(guī)模上也體現(xiàn)了強(qiáng)大的“吸金”能力。

　　天弘基金《2016年定增市場年度藍(lán)皮書》數(shù)據(jù)顯示，截至11月30日，2016年定增市場規(guī)模達(dá)1.37萬億元，已經(jīng)超過去年全年1.36萬億元的規(guī)模，2016全年有望突破1.5萬億元。

　　為搶占大數(shù)據(jù)在定增領(lǐng)域的制高點(diǎn)，天弘基金在業(yè)內(nèi)率先研發(fā)了針對定增市場的人工智能模型——定增“智樹”模型，幫助投資者在充滿不確定性的定增市場更好地尋找相對確定性超額收益的定增項(xiàng)目。

　　談及在定增領(lǐng)域布局大數(shù)據(jù)的原因，劉碩凌稱，一是因?yàn)槎ㄔ鲰?xiàng)目有鎖定期，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)面臨擇時(shí)問題，而定增是時(shí)間階段清晰、無需擇時(shí)的項(xiàng)目；二是定增投資者大多很專業(yè)，對大數(shù)據(jù)也有更為深刻的理解；三是定增市場未來將蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)策略可以助力和完善投資。

　　劉碩凌介紹，天弘基金定增“智樹”模型通過將定增投資的特點(diǎn)與人工智能技術(shù)有機(jī)結(jié)合，用人工智能的技術(shù)嘗試解決在實(shí)際投資中遇到的問題。這個(gè)模型應(yīng)用了人工智能算法和策略因子，對定增項(xiàng)目進(jìn)行基本面重要因子的篩選和策略評價(jià)，并運(yùn)用量化投資策略模式生成模型，兼顧投資的實(shí)用性和模型本身的高性能。

　　據(jù)劉碩凌透露，該模型選擇了2016年6月之前的定增市場數(shù)據(jù)作為樣本，按照“訓(xùn)練-優(yōu)化-回測”的方式進(jìn)行模型建立和優(yōu)化，最終根據(jù)“智樹”模型的結(jié)果模擬組合的收益率比全市場模擬組合的收益有著20個(gè)百分點(diǎn)以上的提升。

　　在劉碩凌看來，大數(shù)據(jù)策略的核心有二：一是模型由誰來管理；二是管理人是怎樣的投資理念。

　　劉碩凌解釋，在定增項(xiàng)目中，會(huì)剔除掉市場上普遍使用的折價(jià)率、大盤點(diǎn)位等共同指標(biāo)，找出這些大因子外的其他因子，如公司財(cái)務(wù)狀況、高管任職時(shí)間等變量，找出非核心變量對收益模型的增益作用，這樣除了折價(jià)收益、市場溢價(jià)收益外，就可以提取其他因子影響下的超額收益。

　　定增大數(shù)據(jù)是

　　人腦和大數(shù)據(jù)的結(jié)合

　　產(chǎn)品是大數(shù)據(jù)模型最主要的生命力，策略的有效性仍需要產(chǎn)品來體現(xiàn)。

　　據(jù)劉碩凌透露，未來天弘基金的大數(shù)據(jù)服務(wù)主要會(huì)運(yùn)用到策略產(chǎn)品、FOF或智能投顧產(chǎn)品上。同樣，定增大數(shù)據(jù)模型也將在公司的智能投資實(shí)驗(yàn)室測試，預(yù)測基本面數(shù)據(jù)，模擬產(chǎn)品走勢等，待運(yùn)作成熟，定增大數(shù)據(jù)模型也會(huì)應(yīng)用到公募產(chǎn)品上，為投資者提供更好的投資體驗(yàn)。

　　在劉碩凌看來，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到投資的各領(lǐng)域，有的用大數(shù)據(jù)來看基本面，有的來擇時(shí)，有的做資產(chǎn)配置，有的用來精選個(gè)股，大數(shù)據(jù)在投資中的應(yīng)用場景幾乎是全領(lǐng)域的。

　　談及天弘基金在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的優(yōu)勢，劉碩凌表示，數(shù)據(jù)本身是大數(shù)據(jù)開發(fā)的硬通貨，而海量的數(shù)據(jù)正是天弘基金的長項(xiàng)所在，天弘基金已經(jīng)在數(shù)據(jù)應(yīng)用和運(yùn)營上取得了很大的先發(fā)優(yōu)勢。

　　劉碩凌分析，一是余額寶大數(shù)據(jù)是世界金融產(chǎn)品中大數(shù)據(jù)積累最豐厚的，天弘基金在大數(shù)據(jù)來源、規(guī)模、存儲(chǔ)、云計(jì)算和應(yīng)用上都有很好的儲(chǔ)備；二是天弘基金是擁有互聯(lián)網(wǎng)基因的基金公司，對科技和技術(shù)人員重視的文化是大數(shù)據(jù)發(fā)展的土壤；三是在傳統(tǒng)架構(gòu)上，天弘基金強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)集群化服務(wù)，數(shù)據(jù)的應(yīng)用彈性強(qiáng)，如在“雙十一”、“春節(jié)”等貨幣基金申贖頻繁的時(shí)點(diǎn)，天弘基金會(huì)擴(kuò)充服務(wù)器應(yīng)對數(shù)據(jù)申贖對產(chǎn)品的沖擊等。

　　“大數(shù)據(jù)不能被神化，它也存在自身的局限性�！眲⒋T凌坦言，“比如，大數(shù)據(jù)在行業(yè)分析上更具優(yōu)勢，在行業(yè)研究層面大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以利用商品經(jīng)營數(shù)據(jù)變化預(yù)測市場景氣度的拐點(diǎn)，但在精選個(gè)股方面優(yōu)勢并不大�！�

　　劉碩凌舉例，運(yùn)用大數(shù)據(jù)預(yù)測企業(yè)的基本面EPS是非常靈敏的，天弘基金采購的數(shù)據(jù)做行業(yè)預(yù)測，如根據(jù)電影票房數(shù)據(jù)來預(yù)測電影企業(yè)的業(yè)績，可以提前兩周得到業(yè)績數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)與后來企業(yè)公布的數(shù)據(jù)非常接近，有利于輔助基本面研究。然而，大數(shù)據(jù)在個(gè)股投資上尚難把握，原因是個(gè)股更受投資者情緒的影響，與基本面不相干的因素過多。

　　劉碩凌解釋稱，大數(shù)據(jù)在把握基本面EPS數(shù)據(jù)上是統(tǒng)計(jì)學(xué)，可以精準(zhǔn)預(yù)測；但在把握投資者情緒上就變成了組織行為學(xué)，人類情緒的變化指標(biāo)目前還無法精確運(yùn)用實(shí)驗(yàn)量化和演繹。因此，把復(fù)雜巨量數(shù)據(jù)的線性、非線性計(jì)算和歸納工作都交給機(jī)器，可以避免人的心態(tài)、情緒因素影響，有效沉淀、完善業(yè)務(wù)模型，而人的精力可以解放出來聚焦于更為高級的演繹和推理工作，避開了機(jī)器對外部感知的不足，將兩者取長補(bǔ)短以達(dá)到最佳效果。

　　“最好的大數(shù)據(jù)是人腦和大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，我們的定增人工智能模型也是傳統(tǒng)人腦投資和人工智能投資的組合策略，大數(shù)據(jù)不會(huì)自成一派，而是讓投資‘如虎添翼’�！眲⒋T凌稱。

　　最好的人工智能是人腦和大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，人工智能不是要取代人，而是要完善人。

　　大數(shù)據(jù)在行業(yè)分析上更具優(yōu)勢，在行業(yè)研究層面大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以利用商品經(jīng)營數(shù)據(jù)變化預(yù)測市場景氣度的拐點(diǎn)，但在精選個(gè)股方面優(yōu)勢并不大。