此外,，在量化投資領(lǐng)域，人工智能還可以克服一些“人性的弱點(diǎn)”,。

在國泰基金量化投資事業(yè)部副總監(jiān)梁杏看來,，當(dāng)前量化投資回撤和實(shí)盤之間存在差距的原因主要在于：一方面投資經(jīng)理患得患失的現(xiàn)象比較普遍,，在模型交易時(shí)或許可以重倉，但是在權(quán)益?zhèn)}位就不敢加到模型交易倉位,，而且一旦市場(chǎng)出現(xiàn)上漲,，投資經(jīng)理又極其容易提前減倉，股票調(diào)整出時(shí)斬倉也不夠堅(jiān)決,。

知識(shí)的“自我生長(zhǎng)”

人工智能和量化投資領(lǐng)域結(jié)合有兩個(gè)方面,，除了深度學(xué)習(xí)，另一個(gè)就是智能投顧,。

“隨著AI和人工智能的發(fā)展,，未來金融市場(chǎng)不可避免地成為智能化投資的一個(gè)風(fēng)口，智能投顧未來肯定是一個(gè)藍(lán)海,?！币婷斯煞萜煜隆耙嫜芯俊毖芯靠偙O(jiān)王艇在接受《國際金融報(bào)》記者采訪時(shí)表示，“智能投顧最大的優(yōu)勢(shì)是不需要重復(fù)學(xué)習(xí),，只要掌握了核心算法,，知識(shí)就是可以復(fù)制的?！?/p>

“智能投顧不能按照賣方的邏輯去研究,，一定是按照買方的邏輯去研究的，要從資金的使用角度去分析如何做好智能投顧,。”國金涌富市場(chǎng)總監(jiān)王俊指出,，“但是智能投顧同樣需要賣方機(jī)構(gòu)的支持,。”

“比如券商的研報(bào)等可以為智能投顧提供很大的專業(yè)支持,，對(duì)研究報(bào)告的分析和利用是發(fā)揮智能投顧專業(yè)性的基礎(chǔ)之一,。”王俊表示,，“在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,，我們對(duì)每家券商研報(bào)的選擇和權(quán)重會(huì)有傾斜，主要依據(jù)是券商機(jī)構(gòu)的分倉收益,、新財(cái)富排名,、研報(bào)的準(zhǔn)確度等，因此我們會(huì)不斷做回溯和調(diào)整,?！?/p>

“首先，機(jī)器人一定擅長(zhǎng)個(gè)性化的投資定制服務(wù),，甚至不需要投資人進(jìn)行主動(dòng)選擇,，就能夠根據(jù)投資人的消費(fèi),、生活習(xí)慣等進(jìn)行合理的資產(chǎn)配置，確保投資人儲(chǔ)有增值,、花有閑錢,；其次，機(jī)器人有望在海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練中尋找到不同市場(chǎng),、不同板塊的運(yùn)行規(guī)律,，尤其是對(duì)各類資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)收益特征有著準(zhǔn)確甚至是動(dòng)態(tài)準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，也就能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)敞口的配置比例,，讓投資組合一直運(yùn)行在可控范圍內(nèi),；最后，機(jī)器人還要有能夠持續(xù)挖掘并獲取阿爾法收益的能力,，因?yàn)橹挥羞@樣才能從為數(shù)眾多的資產(chǎn)管理者中脫穎而出,，當(dāng)然并不要求機(jī)器人能夠持續(xù)戰(zhàn)勝市場(chǎng)，但他們必須朝著這一目標(biāo)不斷努力,，這樣投資人才會(huì)放心地把錢交到機(jī)器人手中,，不過他們也要時(shí)刻處置好追求阿爾法收益所可能帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)?！蹦Ω康だA鑫基金數(shù)量化投資部王聯(lián)欣表示,。