華夏時報記者 王兆寰 北京報導
隨著近期股市不斷的下跌探底，投資者思考還要不要繼續玩股票，還有什麼品種可以投資之時，一款人工智慧投資機器人的投資行為引發了市場關注。
一家來自中國的技術公司DeltaGrad研發的A股AI投資機器人今年以來的投資業績著實亮眼。
從2017年11月開始實盤測試以來，截至2018年7月2日，DeltaGrad的股票機器人業績累積為收益8.1%，同期上證-19.2%，深證-19.1%，滬深300 -16%，創業板-14%，中證1000 -29.7%。
其中，2018年1月1日至5月31日，DeltaGrad盈利1.45%，同期東方財富Choice數據顯示國內762隻股票型產品中，僅140隻收益為正，佔比18%，即DeltaGrad已經超越82%的基金經理。
面對上半年A股一路下挫，跌幅高達14%，而DeltaGrad上半年業績僅下跌2.46%。
據了解，DeltaGrad是國內首家成功將AlphaGo技術應用於金融投資領域的人工智慧技術公司，致力於從底層對人工智慧神經網絡結構進行設計開發。
策略超越操盤手
與目前輸入眾多因子、讓AI自己生成策略不同的是，DetlaGrad的定位是基於人工智慧的量化投資工具，只輸入交易數據，利用神經網絡來訓練模型。
DetlaGrad的創始人龐然在接受《華夏時報》記者採訪時表示，開發股票機器人的初衷是充分了解計算機圍棋變革的全過程，考慮到如何將變革應用到證券投資市場。
通過突破一般股票機器人的研發模式，構建深度學習神經網絡，並完成不依靠人類交易數據的自博弈進化。而這個「神經網絡」就是圍棋阿爾法狗的成功秘訣所在。目前，DeltaGrad已完成5個神經網絡模型，形成共700萬以上的策略。
在專業人士看來，經過市場全歷史數據回測，以及誕生以來的實盤操作驗證，DeltaGrad的股票機器人證明了其在數據及策略生成方面的能力和質量顯著超越人類基金經理，並能達致穩定高效的風險控制和盈利，系統性風險爆發前的避險能力尤為突出。
DeltaGrad投資人、眾海投資創始合伙人黃海軍表示，人工智慧是非常好的提高效率的方式，以DeltaGrad為代表的、基於神經網絡的人工智慧量化交易平臺，能極大地提高大型的高頻交易的效率。人的精力有限，一個再好的操盤手也不可能同時看2000支股票，但機器能輕易辦到。
培養機器人「盤感」
那麼，神經網絡到底是一種什麼東西呢？
龐然表示，團隊早幾年是做計算機圍棋的，傳統將人類下圍棋的邏輯梳理成策略算法，即「窮盡」的方法，最多只能將機器訓練到業餘五到六段，阿爾法狗的成功則說明，用深度學習網絡的算法，能將機器訓練到超過人類中的職業九段高手。
在龐然看來，有些過於複雜的決策，影響的因子和情況的可能性太多，傳統用邏輯和策略等「窮盡」的算法可能是搞不定的，現實中高手做判斷也許是依靠長期經驗積累下來的直覺，比如有的基金經理和操盤手只需要看K線，不需要看基本面，憑藉「盤感」就能做出很好的判斷，資深醫生也是類似。直覺不代表瞎想，但他們卻不一定能清楚說出背後判斷的邏輯，實際上人腦的思考方式就是如此。
「世界第一的操盤手，就是交易數據。」目前從公開渠道所看到的交易數據，包括每日走勢、交易量等，尤其買單賣單，是經過系統整合而成的數據，顆粒度不夠細。
因此，除了公開數據之外，DetlaGrad還會購買顆粒度更細的交易數據來訓練模型，培養機器的「盤感」。
根據龐然介紹，DeltaGrad的模型目前做的是針對A股的量化交易，分為以下幾個部分：市場頂部風險預警和個股及大盤未來上漲概率預測（分為短、中、長三個維度，機器會做出相應策略）。同時，從後臺700多萬策略中，找到最新觸發，風險最小、年平均收益最大的策略。
對於系統性風險預測，DeltaGrad有專門的預測系統性風險的模型，測算未來三天、五天、七天等出現系統性風險的概率，達到一定概率就清倉。
「由於國內缺少高頻交易和對衝工具、市場受政策影響大，國外對衝基金的策略拿到國內常常會失效，藉助以深度神經網絡為代表的新技術，則可以解決這個問題。」一位券商策略研究員如是說。
對於DeltaGrad研發的AI投資機器人未來的應用，龐然直言，會成立專門的基金公司來實踐AI投資機器人的基金經理功能，同時，也會為B端提供定製的風險預警產品。未來，DeltaGrad還會針對不同的金融產品市場以及其他更多領域研發不同的神經網絡模型，推進中國深度學習神經網絡的應用和發展。
基金經理要下崗？
那麼，機器人基金經理會取代人類基金經理嗎？
在知名財經評論人士水皮看來，從交易本身來說機器具有天然的優勢，比如不受情緒影響，以及計算能力足夠大，機器憑藉對海量數據的處理能力可以把投資標的分布式分散到所有股票上，所以機器本身帶有天然優勢。
同時，再加上通過現有的新技術，機器可以通過自博弈的方式完成自主的投資能力的進化，這部分是人不具備的，人更多的只能基於歷史的經驗去做總結。
此外，機器能夠提前預警風險，在系統性風險爆發前的避險能力尤為突出。隨著技術的突破，機器人的智能會逐步地接近人，甚至未來超過人，就像計算機圍棋發生的情況一樣。
「現有基金經理的培養機制，成本、穩定性等存在潛在的問題。從長遠來說，機器基金經理對人應該會是一個替代的過程。它不僅僅是對現有基金經理的輔助，未來會是一個替代。當然，這裡涉及到一些法律法規問題，比如人類基金經理需要資質，而機器基金經理的屬性又該如何去定義。但單從交易本身這個事兒來說，機器會有很好的未來。」一位資深業內人士對《華夏時報》記者如是說。
不過，也有專業人士認為，機器人在風險評估上會具有優勢，機器人投顧可能會成為基金經理的助手，但在可以看見的未來不會完全取代職業經理人，因為以因子為錄入方式的機器人是不可能取代人類判斷的。
編輯：嚴暉 主編：陳鋒