貝萊德趙睿：人工智能時代的主動投資新機(jī)遇

　　2023年被稱作人工智能（AI）元年。這一年ChatGPT面市，在短短時間內(nèi)顛覆了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展邏輯。全球最大資管機(jī)構(gòu)貝萊德已經(jīng)將類似技術(shù)應(yīng)用于自主研發(fā)的大語言模型, 最大程度賦能其系統(tǒng)化投資。

　　在全球范圍內(nèi)，系統(tǒng)化投資已逐漸成為主動投資的主流。貝萊德集團(tuán)董事總經(jīng)理、系統(tǒng)化主動權(quán)益投資團(tuán)隊資深投資經(jīng)理趙睿近期在接受中國證券報記者采訪時表示，人工智能已全方位應(yīng)用于貝萊德的系統(tǒng)化主動權(quán)益投資（SAE），幫助基金經(jīng)理在個股選擇和投資組合構(gòu)建上實現(xiàn)新的飛躍。趙睿同時認(rèn)為，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，數(shù)據(jù)積累和模型調(diào)教都是漫長的不斷精進(jìn)的過程。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)就像培養(yǎng)孩子

　　自ChatGPT問世以來，許多人就開始暢想將人工智能運用在投資中。早在2008年，貝萊德已開始涉足機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域——貝萊德系統(tǒng)化主動權(quán)益投資平臺(SAE)的首個模型花了三年的時間，力圖構(gòu)建嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的處理和使用流程。

　　如今模型已經(jīng)迭代到第六代。在趙睿看來，機(jī)器學(xué)習(xí)的過程就像培養(yǎng)一個孩子?！昂⒆釉谛r候通過大人的引導(dǎo)來感知周圍的世界，逐漸形成自己的判斷能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在初期需要大量的數(shù)據(jù)和人為的指導(dǎo)，經(jīng)過不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，最終形成自主的判斷能力?！?/p>

　　在紛繁復(fù)雜的市場中，如何過濾、提取有效信息并轉(zhuǎn)化為有助于投資決策的信號，先于市場捕捉到投資機(jī)會是創(chuàng)造持續(xù)超額收益的關(guān)鍵。系統(tǒng)化主動權(quán)益投資策略由數(shù)百個投資信號構(gòu)成，與業(yè)內(nèi)熟知的傳統(tǒng)因子（如價值、成長等）不同，這些投資信號都是針對特定的市場環(huán)境單獨開發(fā)并且隨著市場的變化而不斷更新?lián)Q代。趙睿介紹，系統(tǒng)化投資主要通過大量的、多維度的數(shù)據(jù)分析來主動選擇有超額收益潛力的品種。策略選股的邏輯與基本面投資非常類似，投資信號的構(gòu)建主要圍繞三個問題展開：公司的基本面是否能支持股價上行？投資者的情緒是否能提振股價？公司是否受益于當(dāng)前的宏觀和政策環(huán)境？通過數(shù)據(jù)和機(jī)器的賦能，投研人員能高效地分析大量的上市公司，并有紀(jì)律性地進(jìn)行投資策略的執(zhí)行。

　　模型具體如何運作？以“賣方研報情緒信號”為例，這一模型通過閱讀世界各地的賣方機(jī)構(gòu)研報，幫助投資團(tuán)隊判斷一家公司是否值得投資?！按蟛糠秩撕茈y精通多種語言，人類的精力也有限，但用機(jī)器來讀就會很方便?！壁w睿介紹，系統(tǒng)化模型較擅長預(yù)測未來一到兩個季度的股價變化，因為在這個時間段內(nèi)，數(shù)據(jù)的有效性和預(yù)測能力較好。另外，宏觀主題分析也是模型的一部分。通過研究宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，模型可以更好地進(jìn)行行業(yè)配置，識別出具備長期增長潛力的行業(yè)。

　　具備策略容量優(yōu)勢

　　相較于高頻策略的量化投資，系統(tǒng)化主動權(quán)益投資策略在策略容量上具有明顯優(yōu)勢。趙睿表示，系統(tǒng)化策略持倉高度分散，調(diào)倉頻率不高，使得其對個股流動性要求低于高頻量化投資，因此策略容量限制較小，系統(tǒng)化主動權(quán)益投資策略能夠在更大規(guī)模的資金管理中保持有效性。

　　趙睿認(rèn)為，在全球化的背景下，貝萊德的系統(tǒng)化主動權(quán)益投資策略不僅關(guān)注中國市場，也學(xué)習(xí)和借鑒了全球的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，因此投資團(tuán)隊需要不斷地思考、學(xué)習(xí)和探索，才能在快速變化的市場中保持競爭力。

　　AI在金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用將越來越廣泛，但趙睿同時表示，人類投研人員的角色依然不可替代。在她看來，AI可以幫助投研人員從數(shù)據(jù)中提煉投資線索，但投資信號和投資決策框架的構(gòu)建需要人類的創(chuàng)造力、判斷力和熱情。因此，貝萊德的團(tuán)隊成員不僅需要具備專業(yè)知識，更需要對投資充滿熱情和獨立思考的能力。

　　“機(jī)器的好處在于它可以隨時獲取并分析大量的數(shù)據(jù)。但機(jī)器跟人一樣都會出錯，我們從來不可能讓機(jī)器或某個人單獨去做投資決定。機(jī)器學(xué)習(xí)類的投資信號在目前的系統(tǒng)化策略模型信號中的占比約為30%?！壁w睿解釋，“機(jī)器出錯的時候，正好給了我們機(jī)會去理解它出錯的原因以及它做出判斷的邏輯，以便我們及時糾正和迭代模型。這是一個不斷精進(jìn)且比較花時間的過程。時間越長、出的錯越多，越能更好地完善它。系統(tǒng)化的好處在于其可以進(jìn)行自我完善，從而節(jié)省出時間、精力、創(chuàng)造力、判斷力，用到別的地方。”