香港2019年(nian)6月(yue)21日(ri) /美通社/ -- 自(zi)從谷(gu)歌阿(a)爾法狗(Alpha Go)在圍棋(qi)“終極人機大(da)戰”完勝(sheng)棋(qi)王柯潔，關于“金(jin)融阿(a)爾法狗”也(ye)將橫(heng)掃人類投資高手的(de)說法一直不絕于耳。今(jin)天，人工智能（AI）強大(da)的(de)數據庫和計(ji)算能力，靈活(huo)多元的(de)投資策略，正在從根(gen)基上重塑著全(quan)球金(jin)融投資界。

在人工智能技術研發的金字塔尖，中國香港是僅次于歐美諸國,亞洲排名第一的地區。在這里，有一支牛津、劍橋等頂尖名校博士領銜的平安量化投資與人工智能團隊，平安資(zi)產管理（香港(gang)）自主研發(fa)的人工智(zhi)能投(tou)資平臺就(jiu)在他(ta)們手中誕(dan)生。

平安海外控股旗下平安資產管理（香港）量化投資團隊自主研發的人工智能投資平臺，利用各種機器學習技術，致力在不同的市場、資產中尋求優化的(de)量化投資策略。

“跟傳統的量化策略相比，目前我們機器學習算法的優勢是‘非線性’，因為真實的世界是非線性的。”平(ping)(ping)(ping)安海(hai)外控股(gu)董事長兼CEO童愷表示(shi)，團隊自(zi)兩年前開(kai)始(shi)投入開(kai)發(fa)這一(yi)平(ping)(ping)(ping)臺，平(ping)(ping)(ping)臺的首個模型已經正式上線，應用于(yu)挑選A股(gu)市場(chang)股(gu)票組合的實盤(pan)基金。

平安資(zi)(zi)產管理(li)（香(xiang)港）資(zi)(zi)本(ben)市(shi)場負責人(ren)及CIO柴志杰(jie)認為，機器學(xue)習(xi)技術能(neng)夠利用不(bu)(bu)同算法(fa)，自動深入市(shi)場去挖掘不(bu)(bu)同的“信號”，“不(bu)(bu)同于過往借助人(ren)去尋找，除了省下大(da)量人(ren)力，還可以敏銳(rui)地適應不(bu)(bu)同的市(shi)場環境，捕捉未被發現的機遇”。

機(ji)器學(xue)習的(de)(de)優(you)勢在量(liang)化(hua)投資(zi)經典模型“因(yin)(yin)子(zi)(zi)投資(zi)”中(zhong)(zhong)體(ti)現得尤為突(tu)出。利用“因(yin)(yin)子(zi)(zi)”來篩(shai)選投資(zi)組合的(de)(de)量(liang)化(hua)方法，最大(da)的(de)(de)挑戰是某些(xie)有效因(yin)(yin)子(zi)(zi)策略在市場上很快(kuai)普及(ji)，同質化(hua)令(ling)策略的(de)(de)收益迅速下滑(hua)，而(er)機(ji)器學(xue)習能(neng)夠(gou)利用強大(da)的(de)(de)運算和(he)數據分析能(neng)力(li)，不斷挖(wa)掘(jue)全(quan)新和(he)獨特的(de)(de)有效因(yin)(yin)子(zi)(zi)，擴大(da)差異(yi)化(hua)優(you)勢。平安自主研發的(de)(de)人工智能(neng)投資(zi)平臺可高速動態分析大(da)量(liang)數據集，并已從其中(zhong)(zhong)挖(wa)掘(jue)9大(da)類別的(de)(de)因(yin)(yin)子(zi)(zi)，其中(zhong)(zhong)包(bao)括眾多平安“獨家”專有的(de)(de)因(yin)(yin)子(zi)(zi)。

在今天信息爆炸的(de)(de)(de)(de)市場上(shang)，差異化優(you)勢的(de)(de)(de)(de)另(ling)一大重(zhong)要來源是發(fa)掘、掌(zhang)握全(quan)新和獨(du)特的(de)(de)(de)(de)另(ling)類(lei)數據。持續探索“金融(rong)+科技”、“金融(rong)+生態”的(de)(de)(de)(de)平安集團在另(ling)類(lei)數據上(shang)擁有獨(du)特優(you)勢，不(bu)同的(de)(de)(de)(de)龐大的(de)(de)(de)(de)客戶群體，尤其是大量(liang)中國(guo)不(bu)同行業的(de)(de)(de)(de)相(xiang)關數據，為機(ji)器學習技術(shu)提供了最佳的(de)(de)(de)(de)發(fa)揮平臺。同時(shi)，模型也能夠迅速跟進市場各類(lei)風險因(yin)素，并配(pei)合資深(shen)基金經(jing)理對于(yu)全(quan)新風險的(de)(de)(de)(de)判斷，以動態的(de)(de)(de)(de)“人機(ji)合作”避(bi)免傳統量(liang)化模型的(de)(de)(de)(de)缺陷。

人(ren)工智(zhi)能機(ji)器學習根據外界數(shu)據和算法開發(fa)制定模型策(ce)略，精確地自發(fa)適應各種環境，已在許多競爭、競技領域戰勝了人(ren)類(lei)智(zhi)能，即將在金融(rong)市場取(qu)得突破。

當前，越來越多世界一流的科學家、工程師和數學家正在走進投資和資產管理行業，金融巨頭們紛紛搭建起機器學習專家團隊。2017年5月，微軟前首席科學家鄧力宣布加盟對沖基金巨頭 Citadel，擔任“首席人工智能官”。在人工智能領域鼎鼎大名的卡耐基梅隆大學機器學習系主任 Manuela Veloso 2018年5月加入摩根(gen)大通，擔任人工智能研究(jiu)院負(fu)責人。三(san)個(ge)月后，華(hua)盛頓大學計算機科學教授(shou) Pedro Domingos宣布加入對(dui)沖基金巨頭D. E. Shaw。

同樣在2017年，平安海外(wai)控股旗下香港(gang)資(zi)管建立了(le)人工智(zhi)能(neng)(neng)研(yan)發團隊(dui)，聘請了(le)在香港(gang)科技大學和中文大學擔任教授(shou)的人工智(zhi)能(neng)(neng)專家(jia)、牛津(jin)大學經濟(ji)學博士王澤基(ji)教授(shou)作為(wei)團隊(dui)負責人，自(zi)主(zhu)開發基(ji)于機(ji)器學習的人工智(zhi)能(neng)(neng)模型(xing)。

“20年前我就開始做人工智能投資模型，當時要預測第二天的市場走勢，需要整整六個月來計算，所以并沒有現實意義，但現在這些計算幾小時就可以完成”，王澤基博士表示，在當前計算速度極大提升和成本大幅下降的情況下，我們將看見人工智能更廣闊的應用前景。他相信，目前全世界的投資圈都在向系統化、量化和科(ke)學化方(fang)向發展，平(ping)安(an)自(zi)主(zhu)研發的(de)人工(gong)智能平(ping)臺正(zheng)在推(tui)動我們(men)向當代最前沿的(de)投資方(fang)法邁(mai)進。

王澤基博士指出，新興的人工智能技術將全方位重塑全球投資和資管行業，嗅覺最靈敏的全球頂尖基金正積極地向科技公司轉型。新型的投資機構從人員到架構等各方面都與過往有所區別，越來越接近科技公司 -- 例如投資研究團(tuan)隊中有(you)(you)大量科研人(ren)(ren)才，以(yi)研究專題為(wei)導向，擁有(you)(you)多(duo)元化激勵機制，科研和投資人(ren)(ren)員有(you)(you)機協同，將嚴(yan)謹的風控納入(ru)投資過程，最大程度地激發員工的積極(ji)性、嚴(yan)謹性和創造力。

他表(biao)示，人(ren)工智能在(zai)金融投資(zi)界的(de)(de)(de)(de)應用剛剛開始。與傳(chuan)統(tong)金融機(ji)構對獨家信息、投資(zi)專家的(de)(de)(de)(de)依賴不同(tong)，人(ren)工智能機(ji)器學習方法(fa)的(de)(de)(de)(de)代碼、模型、數據集大多(duo)開源，科技的(de)(de)(de)(de)進步拉平了全(quan)球各地的(de)(de)(de)(de)起(qi)跑線，帶(dai)來彎道(dao)超車的(de)(de)(de)(de)良機(ji)。