每一位AI投資經(jīng)理都希望能制造一個(gè)完全自動(dòng)化的投資交易系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可以躺著賺錢的夢(mèng)想。AlphaGo在圍棋領(lǐng)域碾壓式勝利更加劇了對(duì)這一夢(mèng)想的憧憬，遺憾的是，目前為止還沒(méi)有一臺(tái)這樣的機(jī)器被制造出來(lái)。

人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用方興未艾，在投資領(lǐng)域尤其是二級(jí)市場(chǎng)的應(yīng)用更是吸引人們的興趣，面對(duì)人工智能投資的興起，有人認(rèn)為人工智能時(shí)代來(lái)了，在投資領(lǐng)域最后會(huì)完全取代人；有人則嗤之以鼻，認(rèn)為這不過(guò)是噱頭。那么如何正確看待人工智能在投資領(lǐng)域的應(yīng)用呢？其實(shí)圍棋和二級(jí)市場(chǎng)有很大的差別，總結(jié)而言，圍棋是一個(gè)有邊界的相對(duì)固定的市場(chǎng)，而二級(jí)市場(chǎng)是一個(gè)無(wú)邊界的動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)。

首先，人機(jī)下棋本身沒(méi)意義，機(jī)器是人用來(lái)提高效率的工具，人機(jī)下棋好比人和飛機(jī)比賽長(zhǎng)跑。對(duì)于機(jī)器而言，豐富和可靠的數(shù)據(jù)是讓電腦程序做出更優(yōu)的投資決策的前提之一，通過(guò)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試和分析，摸索出一定的規(guī)律，編寫成代碼，讓機(jī)器忠實(shí)執(zhí)行。AlphaGo之所以能碾壓圍棋界并不是因?yàn)樗夹g(shù)有多好，而是在于它龐大的服務(wù)器資源和運(yùn)算效率，可以綜合世界所有的棋譜，所有圍棋的打法，所有圍棋界人物的下棋方式，通過(guò)計(jì)算來(lái)下棋。而在投資領(lǐng)域，盡管有歷史數(shù)據(jù)，但是其中有很多噪音，部分上市公司還可能在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上作假，導(dǎo)致其數(shù)據(jù)可靠性遠(yuǎn)不如棋譜。

其次，機(jī)器要想發(fā)揮主導(dǎo)作用，規(guī)則必須是透明和穩(wěn)定的，比如圍棋，雖然不同國(guó)家和地區(qū)會(huì)有細(xì)微的差別，但總體上是穩(wěn)定的，尤其是在同一局對(duì)弈中，規(guī)則不會(huì)變化。而投資領(lǐng)域則不同，無(wú)論是監(jiān)管政策還是經(jīng)濟(jì)環(huán)境、外部環(huán)境都會(huì)發(fā)生很大的變化，比如2016年-2018年，無(wú)論監(jiān)管上并購(gòu)重組趨嚴(yán)，還是經(jīng)濟(jì)環(huán)境上一輪經(jīng)濟(jì)周期的復(fù)蘇，還是外部環(huán)境方面北上資金的流入，市場(chǎng)生態(tài)發(fā)生很大的變化，而在歷史數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)秀的交易程序很難適合這種新變化。

最后，人工智能投資決策過(guò)度依賴于歷史數(shù)據(jù)，而人類的主動(dòng)決策優(yōu)勢(shì)則更加顯著。圍棋對(duì)弈領(lǐng)域不會(huì)發(fā)生大的不可預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)事件，而在投資領(lǐng)域，這種事情時(shí)有發(fā)生。對(duì)于這些事件，以前沒(méi)有發(fā)生過(guò)，沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，機(jī)器就會(huì)束手無(wú)策，而人則可以進(jìn)行系統(tǒng)的分析。當(dāng)面對(duì)罕見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件，人類的決策優(yōu)勢(shì)更加顯著。

總結(jié)而言，在規(guī)則透明穩(wěn)定，歷史數(shù)據(jù)豐富可靠，無(wú)大型風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的領(lǐng)域，機(jī)器不受主觀情緒、偏見(jiàn)的影響，在實(shí)時(shí)信息的接收、分析、決策的環(huán)節(jié)中，其時(shí)效性、準(zhǔn)確性、一致性均要高于人類，相對(duì)更有優(yōu)勢(shì)；而在缺乏歷史數(shù)據(jù)，規(guī)則不透明，風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)常發(fā)生的領(lǐng)域，人的決策會(huì)更有優(yōu)勢(shì)。因此，在投資領(lǐng)域，單一機(jī)器和人都無(wú)法占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，未來(lái)不該是人與機(jī)器對(duì)立的局面，而是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。

目前來(lái)看，人工智能已經(jīng)應(yīng)用于研究、投資決策、交易執(zhí)行等各個(gè)方面。

研究方面，通過(guò)人工智能閱讀研究報(bào)告和公司報(bào)表，可以大大提升研究效率。例如最近正在出的上市公司2018年年報(bào)和2019年一季報(bào)，如果每一家公司都認(rèn)真看報(bào)表然后總結(jié)，人工覆蓋面非常有限，而如果用機(jī)器去讀這種非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，則可以快速總結(jié)要點(diǎn)，提取需要的核心內(nèi)容，輔助研究員解讀報(bào)表。

投資決策上，人工智能技術(shù)目前主要從信息處理和知識(shí)學(xué)習(xí)兩方面應(yīng)用于投資決策：一方面依靠人工智能的信息處理能力，通過(guò)人工智能方法高效地獲取和處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，主要包括微信數(shù)據(jù)，搜索數(shù)據(jù)，淘寶、京東交易數(shù)據(jù)等；另一方面依靠人工智能的知識(shí)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)人工智能方法進(jìn)行資產(chǎn)的收益預(yù)測(cè)和資產(chǎn)的交易。

交易層面，人工智能構(gòu)建的交易策略更擅長(zhǎng)從復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、學(xué)習(xí)知識(shí)，將更廣泛、更復(fù)雜的因素納入走勢(shì)預(yù)測(cè)的分析中，用來(lái)指導(dǎo)未來(lái)的交易決策；此外，程序化交易能夠顯著提高投資策略的執(zhí)行效率、降低沖擊成本，并且在一定程度上提高投資組合的收益。人工智能時(shí)代的自動(dòng)交易包含了自動(dòng)化和智能化，更強(qiáng)調(diào)從市場(chǎng)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，優(yōu)化交易算法，獲得最佳的交易表現(xiàn)。

總之，機(jī)器和人在投資領(lǐng)域各有優(yōu)勢(shì)，機(jī)器不會(huì)取代人，人也離不開(kāi)機(jī)器，人機(jī)結(jié)合或許會(huì)取得更大的突破。

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