互联网投资服务领涨A股！为什么券商要炒“新”？

       近日，在“活跃资本市场”的政策推动下，券商板块持续走强。8月7日午盘，互联网投资服务领涨A股，涨幅为3.2%，其中卓创资讯涨幅超10%。

       “券商该炒大还是炒小？”、“该关注什么样的券商？”成为股民关注比较多的问题。阿牛智投创始人毛羽表示，被称为“牛市旗手”的券商，历来是投资者比较关心的板块。每次政策一出，行情一来，大家首先想到的就是券商。券商板块应该关注的不是炒大还是炒小的问题，而是炒新还是炒旧的问题。业务模式有创新的，爆发力会非常强。

证券板块与互联网投资服务板块3年走势对比

来源：点掌财经

       从近三年走势来看，互联网投资服务大幅跑赢了证券板块，尤其是今年以来，互联网投资服务呈现出震荡上行的趋势。 

证券板块与互联网投资服务收入对比

来源：点掌财经

       从收入来看，证券板块收入规模比较大，2022年平均收入105.97亿，互联网投资服务板块平均收入31.12亿。值得注意的是，2022年互联网投资服务的平均毛利率86.10%，远远大于证券板块的30.99%，也就是说前者的赚钱能力显著强于后者。这是为什么呢？

       毛羽表示，券商这个行业要靠收入来获取增长。券商有四大收入来源：

       第一个收入是交易佣金。股民交易越频繁，对券商利润贡献就越大。这种经纪业务，谁的网点多、交易活跃，谁的收入就高。

       第二大收入靠投资者的息差。券商提供融资融券服务，如果券商给股民融资，借进来利息2-3个点，借给股民是5-6点，中间有3-4个点的点差就是券商的利润。毛羽表示，这种给投资者对接资金的“融”的业务，已成为海外券商的第一大收入来源，很多海外券商已经开始走向0佣金，所以“融”的业务越来越重要。谁的资本金大，谁的融资融券业务就高。

       第三大收入来源是传统的券商承销业务。很多券商会发行IPO，一个项目做下来有几千万甚至几个亿收入。毛羽表示，这块业务虽然收入可观，但难以复制，不完全由券商自己决定，有券商自身因素，也有整个市场适不适合发行的因素，近年来已经有券商放弃了保荐业务。

       第四是代销收入。代销基金或私募，也就是综合财富管理服务，越来越受到券商重视。

       毛羽表示，从这四大收入来看，哪个券商在代销、融资融券这样的创新业务端发展好，他的估值潜力就大。新型互联网券商，对客户吸引力高，获取客户的投产比高，因而在这个市场保持很强的优势。券商一定要炒新，不能炒旧。依赖旧盈利模式的券商，虽然有的比较小，弹性大，涨停比较容易；但一旦市场不好，回调大的往往也是它。

政策牛开启 阿牛智投七月投顾大赛嘉宾把脉八月机会

       “销户了，太难了”、“翻身！这波券商行情漂亮”……七月里，有人失望地离开了市场，也有人熬到了曙光。七月为啥这么难？八月开始走政策牛了吗？

       8月5日，阿牛智投七月投顾大赛颁奖典礼隆重举行，冠军月模拟收益高达13.36%。新获“胡子哥”称号的抖音财经大V毛利哥与国金证券首席分析师周建兵对话八月机会，让不少股民直呼“没白来”。为帮助股民体验市场，现场还揭晓了“全民猜牛股”小游戏新玩法，最高大奖可抽茅台，引不少股民跃跃欲试。

 王雨厚复盘七月股市

       阿牛智投研究院院长王雨厚表示，七月市场比较难，因为核心指数中有一个中证1000这个小市值的指数是空头。接下来在政策利好刺激下，A股呈现出三个新特点：告别吃大锅饭时代，结构性行情成主流；政策密集出台，政策牛已经开启；慢就是快，慢牛才是真正的牛。

       大赛三甲分享七月如何跑赢大盘

       市场越难做，越考验交易水平。七月阿牛智投投顾大赛三甲又是如何战胜指数的呢？

 王进分享投资心法

       阿牛智投高级投顾王进获得本届大赛季军，他的操作方式是短中结合、控制仓位。7月，王进抓住了众泰汽车、天风证券等几只走牛个股机会，让不少股民一起收获稳稳的幸福。

 朱振华分享投资秘籍

       “小朱哥”朱振华以9.46%的收益获得本届大赛亚军。作为资深操盘手，朱振华表示，六月底就开始布局防御性板块、价投板块。做价投的关键就是忘记你的持仓。天天看着价格波动，是拿不住股票的。要做到：手中有单，心中无单，心不要随盘动。

 何少杰分享投资秘籍

       信奉趋势交易法则的阿牛智投首席投顾何少杰，“白鹤亮翅”组合以13.36%的模拟收益获得本次大赛冠军。何少杰最近被股民朋友称为“阿牛电影哥”，他提前识别影视超预期复苏的趋势，抓住暑期影片的出品上市公司机会，跟随主力做强势，其组合最近3个月模拟收益高达34.80%。

       资本市场能活跃起来吗？

       信心比黄金重要。不少投资者已经被股市伤了心，这次资本市场真能活跃起来吗？抖音财经大V毛利哥表示，七月下旬，中央政治局会议提出“要活跃资本市场，提升投资者信心”，资本市场一飞冲天，离3300点只有一步之遥。这样提法之前没有出现过，这种高度出来了，随后政策打出组合拳，我对资本市场很有信心，因此蓄须明志，指数不站上3300点，不剃胡子。

 毛利哥对话周建兵

       周建兵表示，7·24会议意义重大，政策实现可以从三方面分析：投资端，引导养老金、企业年金等稳定的长期资金进入资本市场，真正实现长期投资、价值投资，创造可持续发展的资本市场。融资端，提高上市公司质量，让上市公司为股民创造长期价值，大有可为。交易端，制度方面融资融券提高杠杆率、降低转融通费率等，活跃资本市场前景可期。

毛羽做总结发言

       阿牛智投创始人毛羽表示，七月股市虽然跌宕起伏，但有一批为中国股民操碎心的人，相信市场不会辜负大家。八月是充满期待的月份，对积极的政策保持热情，同时对自己的操作也要保持冷静。从长期大数据来看，毛羽对A股永远充满信心。影响资本市场的三大核心因素，人、钱、公司。人的因素每年会产生30-40次情绪性机会、钱的因素每年会产生7-8次趋势性机会、公司因素每年会产生3-4次价值的机会。如果把握情绪的反向规律，跟随趋势的正向规律，发掘价值的波动规律，就能应对好不确定的市场，迎来八月和A股长期发展。

量化交易需要学编程和人工智能吗？

大部分人认为：做量化投资的门槛非常高，一定要学习编程和人工智能。

很多人都认为做量化投资的门槛非常高，又要学编程又要学人工智能，自己学不来，所以不愿意花精力和时间来学习量化交易，但其实做量化投资不一定要会编程和人工智能的。

一、做量化投资不一定要学编程

最简单的量化策略莫过于定投策略了，在固定的时间点买入固定金额的标的，按照规则手动操作就行，无须编程。又比如常用的双均线策略，金叉时买入，死叉时卖出，对着行情软件观察，满足金叉就买入，满足死叉就卖出，也无须编程。现在学习量化交易更简单了，目前都陆续有了零代码无需编程的量化平台，像小时候搭积木一样就能构建属于自己的量化策略。

二、做量化投资也不一定要学人工智能

有像定投和双均线这样的简单策略，自然也有复杂策略，比如说人工智能。“人工智能”这个词近几年非常热，很多领域都在不断提及这个概念，在量化投资领域，就是“AI 赋能，智能投资”。很多量化培训课程，也在不断教授人工智能的知识，大有不会人工智能就不能做量化之感。

简单来说，量化投资当中引入人工智能，很大程度上是需要 AI帮我们自动找到数据当中的规律，主要是非线性规律。因为人脑一般对线性的规律比较敏感，通过足够时间的观察就能找到（如果规律存在的话），AI 模型就复杂很多，里面存在着各种空间的转换和维度的变换，低维不可分的数据可以映射到高维可分，因此它是找非线性规律的小能手。

但是，新手入门时不一定要学人工智能，最主要的是把“观察市场——总结规律——形成策略——回测统计——改进优化”的学习路径走通，降低学习曲线的坡度，把每一维数据当做是自己的朋友，感受量化给自己带来的快乐。人工智能是给量化投资添砖加瓦的，最好先有一个稳固的量化地基。

总结：做量化就像是做饭，有做熟吃饱级别的，也有酒店大厨级别的，更有国宴级别的，各有各的活法、做法，终归会做饭总没有坏处，但行量化，无问西东。

来源：股基灵

八月机会看哪里？阿牛智投投顾大赛嘉宾将重磅预判

       七月股民情绪到达冰点时，A股总算迎来好消息。先有中央政治局会议提出“要活跃资本市场，提振投资者信心”、“适时调整优化房地产政策”，后有住建部发声落实个人贷款“认房不认贷”等政策措施、发改委发布恢复和扩大消费二十条措施。房地产、证券保险、轿车等行业板块应声大涨，领衔七月。A股受多重政策利好，月底又支楞起来，沪指累计月涨幅达2.78%。

 上证指数七月走势

来源：点掌财经

       七月凭什么跑赢大盘？八月上证指数会冲破3300点继续上攻吗？哪些板块值得看好？8月5日下午15点，阿牛智投七月投顾大赛颁奖典礼暨八月行情峰会将隆重举行。现场不仅有大赛三甲分享各自的投资秘籍，还有近50万粉丝的抖音财经大V毛利哥与国金证券首席分析师周建兵对话八月机会。

"全民猜牛股"活动排行榜

       练短线，涨神技，赢奖励。阿牛智投七月上线试运营的“全民猜牛股”活动，受到不少股民追捧。开盘前选择看涨的股票，收盘后查看竞猜结果，一些股民因登上排行榜前三名喜获牛券奖励。本次投顾大赛颁奖典礼上，现场不仅会公布“全民猜牛股”活动新玩法，还会选出三只活动期间排第一的股票放出K线图，猜中就“牛券在握”了。分享好友一起玩，能获得更多牛券。集牛券可以兑换各种投资课程，玩游戏、涨知识两不误。

       复盘七月，展望八月。锁定点掌财经的阿牛直播（点掌财经官网、APP、微信同步呈现），就可以观看本次盛会，参与互动还能赢取丰厚奖励。

当AI大模型遇见金融，这四大挑战不容忽视

当前，人工智能正迎来更广阔的发展机遇，酝酿着巨大的蓝海市场。近期，国内多地城市密集出台推动人工智能发展的相关政策。北京市更是连发两项重磅政策：《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》（简称《实施方案》）和《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》。

值得注意的是，在近期发布的多项政策中都专门提及了人工智能在金融行业场景的应用，另外，AI大模型也是在政策文件中密集出现的关键词。AI大模型在金融领域的应用成为新风口。

随着AI大模型的兴起与迅速发展，掀起了新一代人工智能技术的发展浪潮，AI大模型在金融领域的应用大有可为。

AI大模型遇见金融，蕴藏巨大机遇

大模型能力最终取决于数据、算力以及算法三要素的综合能力。近年来，国内企业进一步加大对AI基础能力的建设，并加快相关技术对应用场景的赋能。尤其是我国一直十分注重算法在实际场景中的运用，而应用端的优势也将对相关技术的研发带来极强的推动作用。相信在新一轮的AI竞赛中，无论是技术创新还是落地应用，中国都将具有广阔的发展空间。

在千行百业中，金融业一直走在数智化前沿，领先的数据基础设施、海量高质量的数据和丰富的应用场景，为此类技术的落地应用提供了肥沃土壤。近期，北京、深圳等多个城市出台推动人工智能产业发展的相关文件，其中均提到人工智能在金融行业场景的应用。在可以预见的未来，AI大模型能力还将迎来进一步突破，这将为金融行业数智化转型带来新一轮变革与创新。包括智能营销获客、个性化推荐、风险管理、智能客服等，都是大模型可以大显身手的领域。

在智能营销场景下，大模型可以从多个环节提升企业的营销效果和客户体验。利用大模型和深度机器学习算法，实现个性化推荐、智能决策、精准触达、营销活动效果评估和反馈的端到端的智能化、移动化和极致客户体验的数智化营销模式，帮助金融机构与客户进行全方位的链接和精细化经营。

再比如，在生成式AI（AIGC）领域，大模型能够提供更加强大的武器，并加速AI技术在金融业各类场景的融合应用，带来更多的降本增效。在大模型基础上叠加金融领域的专属知识，打造基于金融领域的知识库，从而提升智能客服能力、文本生成能力。金融行业丰富的业务场景，需要大量优质内容用于其业务运营，AI大模型技术的突破意味着未来金融机构具有更多自动化和智能化的工具用于其内容生成，实现个性化精准化营销，从而大幅提升服务效率和服务质量。

AI大模型走进金融，挑战不容忽视

虽然AI大模型在金融领域应用前景广阔，但新技术的落地不可避免地会面临一些挑战。随着未来技术的不断创新应用，需要针对性构建新的风控流程和监管体系，推动新技术的迭代和落地。

一是模型应用的风险性和安全性问题

金融行业是对风险管理和安全性要求非常高的行业，因此在应用人工智能技术时，需把安全性和可解释性摆在重要位置，防范模型和算法风险。此外，打造金融领域专属大模型成为必要，但这需要很高的技术壁垒。模型结果是否可解释，模型是否准确、安全、公正、透明，是人工智能技术应用面临的新挑战。而大模型具有更复杂的结构和更多的参数，因此可解释性也比较差。对于对模型可解释性要求比较高的金融行业来说，大模型应用面临的信任风险、模型风险、安全性、伦理性、稳定性、准确性、数据安全、合规性等风险的挑战更加严峻，需要加强模型和算法风险管理制度，规范技术应用。

二是数据能力的提升

要训练出性能好的大模型，需要大量高质量数据的支撑。算法可以被视为模型效果的基础，而数据则是模型效果的上限，没有高质量的数据，即使是最先进的算法也无法发挥其潜在作用。因此，应用人工智能技术要有良好的数据获取、储存、加工能力。金融行业的一大优势是拥有海量数据，大数据为算法提供了发挥作用的基础。金融机构的数据能力，体现在以数据为基础，通过各种数据处理手段将数据充分利用。如果可以对自身拥有的数据做好深入的加工、探索和分析，并运用相应的算法发掘其潜在价值，将有助于提升各个业务领域的响应速度和效率。

三是模型管理能力的提升

引入大模型使金融行业能够基于一个大模型解决多种问题，但同时也带来了更多场景及大量针对这些场景的提示词。无论是管理众多传统模型还是应对大模型的多样化场景，企业都面临着更高的管理需求。企业管理者往往无法从全局视角掌握模型的运行及应用情况，进而缺少对模型上线前后的统筹管理和整体监控。为了整合模型资源、管理模型运营和监控模型性能，需要搭建完善的模型管理系统进行统筹管理，提升模型生产效率，提高数据分析产能，从而更有效地提升企业的数字化运营能力。

四是与实际业务场景的融合

大模型进入金融业务场景，需要针对业务属性进行增量训练，真正解决业务问题。金融机构应构建分析思维能力，更加合理有效地发现和解决问题，将梳理好的数据、算法、业务问题贯通起来，发现数据中蕴含的有价值规律。在合规前提下，通过大模型让业务产生真正价值，还需要很长的路要走。

总之，AI大模型的风口已然到来。为了适应科技带来的改变，金融机构需要结合技术和实际场景来选择最高效的模式赋能业务，在新技术的红利下，为行业、为用户带来更多的便利和最佳的体验。

从上述文章分析以及业界观点来看，AI大模型在金融场景的应用，模型的可信性、可解释性、安全性问题成为热门探讨的话题之一。北京《实施方案》提到，开展可信人工智能关键技术创新，构建人工智能系统可信分级分类评测体系。OpenAI创始人Sam Altman在2023智源人工智能大会上也提到了解释能力对增强模型治理和监督的重要性，并提出他们正在使用 GPT-4 来解释 GPT-2 中的神经元，以及使用 Model Internals 来检测一个模型何时在说谎。同时他也表示，这方面还有很长的路要走，但是相信先进的机器学习技术可以进一步提高模型解释能力。

私募机构用AI机器人独立管理基金，基金经理会失业吗？

今年，一家名为止于至善投资的私募机构宣布，拟安排公司4位研究员，以及一个基于人工智能的机器人（暂定名为赛博坦），独立管理5只不同的私募基金，这一消息引起了私募圈的热议。

据悉，止于至善投资是一家成立于2016年3月的私募机构，官网显示，止于至善投资秉承“只以合理价格，投资卓越公司”的投资理念，目前正式员工14人，目前共成立25只基金。而这次试水使用AI机器人独立管理基金，是该公司首次尝试将主观与AI所融合，并以量化的方式，投资全球市场，为迎接AI时代打好基础。

据公开资料显示，止于至善从2016年成立起就仅对低于3年投资期的产品收取管理费，3年以上的中长期产品不收取管理费，并提示投资者对大于30%的回撤做好心理准备。而多只产品今年均取得正收益。其中，这次有AI机器人独立管理的止于至善1号私募基金，成立于2018年4月，目前由国金证券托管。根据管理人2023年第一季度更新的信息，这只基金存续规模低于500万人民币。

对于这一举措，数字经济应用实践专家骆仁童表示，使用AI机器人进行基金管理是一种新的尝试，具有一定的创新意义，但是，由于AI的投资决策是基于算法和数据模型，可能会存在一些局限性，会忽略市场的非理性因素等。因此，在使用AI机器人进行基金管理时，需要谨慎评估和控制风险。

虽然AI技术在金融领域的应用还处于初级阶段，但是一些实验和研究表明，AI技术在股票市场预测、投资组合优化等方面具有很高的潜力。

早在2015年，就有科学家对北美市场近6万支基金中，挑选出类型明确、有业绩数据的826支进行调研。这些基金，有人类经理管理的、有AI管理的，也有人和AI一起管理的。调研的结果，他们用“Paradoxically”（荒谬的）一词来形容。成绩最好的，居然是AI管理的基金，平均月回报率约为0.76%，比人类基金经理的0.25%，高51个基点。而人类和AI共同管理的基金，平均月回报率只有0.07%。

2017年，AI Powered Equity ETF，世界上第一只由AI进行选股的基金正式诞生。它全年日夜不间断工作，对全美数千只挂牌股票持续不断分析，包括企业公告文件、季度财报、新闻以及社群文章等。然后从当前经济形势、未来趋势出发，再深度分析后，挑选出包含70支股票的投资组合。据最新披露，AIEQ重仓股主要有亚马逊、谷歌、苹果、Livongo Health、微软和Teladoc Health。

随着金融市场的快速发展，AI的大数据处理能力也在不断增长，通过卫星观察、抓取技术等方式获得对公司业绩判断有价值的信息。同时，AI掌管的被动型基金每年仅收取所管理资产的0.03%-0.09%作为佣金，理财公司甚至宣布把交易费用降到了零，低成本带来了空前高涨的股票交易量，散户可以随意在手机上购买股票。

这意味着未来人类管理的基金的优势会越来越少，因此，越来越多的机构开始使用AI来管理基金，AI技术可以提高金融机构的运营效率。通过自动化流程和智能化系统，AI可以减少人工操作的错误和时间成本，提高工作效率和准确性。例如，AI可以通过自然语言处理技术自动回复客户咨询，或者通过图像识别技术检测欺诈行为等。

此外，AI技术还可以用于风险管理和反洗钱等领域。AI还可以帮助金融机构更好地了解客户身份和交易背景，数字经济应用实践专家骆仁童补充，通过对大量数据的分析和挖掘，AI可以发现异常交易行为和可疑资金流动，及时预警和防范风险。提高反洗钱工作的效率和准确性。

对于券商和基金经理来说，如何应对AI炒股的挑战和机遇会变成一个新的社会问题。一方面，他们需要加强对AI技术的了解和应用，提高自身的技术水平和能力。另一方面，他们也需要加强对风险的控制和管理，避免过度依赖AI算法而导致的风险失控问题。同时，他们还需要关注政策法规的变化和市场环境的演变，及时调整自身的投资策略和风险管理策略。

不能否认，AI炒股具有很高的效率和盈利能力。相比人类交易员，AI算法可以更快地处理大量数据和信息，并能够基于历史数据进行模式识别和趋势预测，从而在股票市场中实现更准确的决策和更高的回报。

但硬币另一面，AI炒股也面临着一些挑战和风险。首先，AI算法需要基于大量数据和信息进行训练和优化，而这些数据和信息的获取和质量往往是有限的和不稳定的。其次，AI算法的决策过程往往是黑箱模型，难以解释和理解，这也给投资者的风险控制带来了一定的困难。此外，AI炒股还存在着一些道德和伦理问题，例如算法偏见和歧视等问题，这也需要引起关注和重视。

上海某百亿级主观多头私募负责人表示，“AI取代“人工”基金经理仍有多个短板”。按照正常的投资决策流程，一只股票被基金经理决定买入前，普遍经历深度研究、股价观察、上市公司现场调研等多个重要环节。而在这些环节之后，也需要满足相应条件后才能进入投资决策流程、进入交易阶段，并在建仓后仍需跟踪股票进行仓位管理。“整体而言，其中大量的投研工作人工参与度都很高，很难由AI替代。”该私募人士称。

就像此前在游戏、作画领域产生的影响，AI技术在金融领域的应用具有广阔的前景和潜力。《10秒一张作品，AI作画会抢走人类画师的工作吗？》

AI炒股是一个充满机遇和挑战的领域，需要各方共同努力探索和实践。通过不断地技术创新和应用实践，我们相信AI将会为金融行业带来更多的机遇和变革。

AI+金融：经济发展驶入“数字化快车道”

曾经在世博源三区B层搭建的AI智慧商街，你还记得吗？那是一个将数字世界与现实世界相结合的商业空间，所有支付均使用数字货币，营造出了沉浸式互动消费新体验。

在一个完整的贸易流程中，支付仅是小小的一环，却可以让我们“管中窥豹”，看到人工智能赋能金融领域的无数种可能。

《上海市人工智能产业发展“十四五”规划》指出，要在金融领域“深化人工智能在风控、监管、客服、投顾、投研、支付等各环节应用。”而在去年10月1日起正式实施的《上海市促进人工智能产业发展条例》更为“人工智能该如何赋能金融领域”指明了方向——“推动人工智能、大数据与金融业深度融合，推动金融业提升金融多媒体数据处理和理解能力，促进金融业智能化转型，开展智能金融产品和服务创新，支持金融机构等市场主体应用智能投资顾问、智能客户服务、智能风险控制等人工智能技术和装备，提升金融风险智能预警和防控能力。”作为全国首部促进人工智能产业发展的省级地方性法规，《条例》具有鲜明的指导意义。

目前，金融领域的竞争加剧、人力成本上升、市场监管趋严等客观环境，促使许多金融机构转向前沿科技，以期改善传统作业模式，提升金融业务运营水平。AI是充分发挥数据价值的关键技术，并已走向“大规模应用时代”，它将成为推动金融产业发展的重要动力。

因此，AI+金融并非单纯的技术累加概念，而是针对不同业务场景的需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。

上海正全面推进城市数字化转型，其中，数字经济将成为一股重要的驱动力。

以交通银行为例，作为业内翘楚，交通银行不断加强科技赋能，通过信息化、数字化、智能化升级，持续推动传统贸易金融业务数字化转型，不断赋予传统贸易融资产品新的生命力。交行的“惠民就医”是为配合上海市医疗付费“一件事”推广和“便捷就医”数字化转型而打造的一款数字信用产品，为患者减少排队缴费时间，极大提高了医疗效率；另一边，交行与海关总署国家口岸管理办公室合作打造的“交银e关通平台”也开始发力，该平台可让各进出口企业实现“账户开立、税费缴纳、国际结算、贸易融资”等各类本外币金融服务的一站式办理，全面提升金融服务质效。

如今，人工智能正在金融领域“多点开花”：中国银行打造沉浸式元宇宙体验空间、工商银行推动元宇宙网点照进现实、中信银行的“数字员工”在千余个场景上岗、建设银行呈现金融业务虚实共生的智慧图景……AI+金融秀出了自己的“硬核实力”。随着越来越多的金融机构开始布局抢占AI赛道，一幅崭新的AI+金融画卷正缓缓打开。

来源：浦东发布

人工智能对金融专业会产生怎样的影响？

人工智能对金融专业的影响是深远而广泛的。随着技术的不断发展和应用，人工智能在金融领域的应用越来越广泛，涉及到金融市场、风险管理、投资和理财、金融监管等方方面面。下面我将从以下几个方面详细阐述人工智能对金融专业的影响。

1. 金融市场预测和交易决策：人工智能在金融市场的预测和交易决策中发挥着重要作用。通过大数据分析、机器学习和深度学习等技术，人工智能可以帮助金融机构和投资者进行市场趋势分析、股票价格预测、量化交易等，提高交易效率和盈利能力。

2. 风险管理和信用评估：人工智能可以通过分析大量的数据，识别潜在的风险因素，并进行风险评估和管理。例如，通过对客户的个人和财务数据进行分析，人工智能可以预测客户的违约风险，帮助银行和金融机构进行信用评估和风险控制。

3. 投资和理财建议：人工智能可以根据客户的风险偏好、投资目标和市场情况，提供个性化的投资和理财建议。通过对客户的投资组合进行分析和优化，人工智能可以帮助客户实现更好的投资回报。

4. 金融监管和合规性：人工智能可以帮助金融监管机构进行风险监测和合规性检查。通过对金融市场数据和交易数据的分析，人工智能可以识别潜在的违规行为和市场操纵等问题，加强金融市场的监管和稳定。

5. 金融服务和客户体验：人工智能可以提供更智能化和个性化的金融服务，提升客户的体验。例如，通过智能客服和虚拟助手，客户可以随时随地获取金融信息和服务，解决问题和咨询建议。

6. 金融创新和新业务模式：人工智能的发展促进了金融创新和新业务模式的出现。例如，通过区块链技术和智能合约，可以实现更安全和高效的跨境支付和结算；通过云计算和大数据分析，可以提供更精准的金融产品和服务。

7. 数据安全和隐私保护：人工智能在金融领域的应用也带来了数据安全和隐私保护的挑战。金融机构和监管机构需要加强对数据的保护和管理，确保人工智能系统的安全和可信度。

总之，人工智能在金融专业中的应用将会带来巨大的变革和机遇。它可以提高金融机构的效率和盈利能力，改善客户的体验和服务质量，促进金融创新和新业务模式的出现。然而，人工智能的应用也面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护、透明度和可解释性等问题。因此，金融专业人士需要不断学习和适应新技术，提高自己的技能和能力，以更好地应对未来的挑战。

七成产品盈利！AI或将成为FOF投研“利器”

今年市场震荡，风格轮动加剧，A股小幅上涨。数据显示，以稳健为代表的FOF基金取得不俗收益。盘点FOF上半年的业绩表现，有超五成的公募FOF录得正收益，收益率超3%的产品有6只，债券型产品整体表现亮眼，股票型和偏股型产品表现较弱。而在私募FOF中，获得正收益的产品占比则将近七成。

市场波动加剧下，投资者风险偏好趋向降低，为FOF策略的发展创造了有利环境。随着AI科技的快速发展，FOF面临新的发展机遇。

“今年以来，生成式AI和大模型概念技术取得了应用端的重大进展。在私募基金投资领域，已经有非常多的实际应用场景。在FOF领域，如何通过AI科技赋能投研，对FOF产品进行投前、投中、投后智能化管理，和智能化业绩归因分析，以及给出更多的AI式专业化投资建议。在这方面，未来预计会有非常大的可探索空间。”7月7日，私募排排网创始人李春瑜在私募排排网主办，招商基金、东证期货联办的第八届中国FOF&MOM基金管理人年会上表示。

七成私募FOF获得正收益

随着私募基金迈入第10个年头，行业在中国资本市场的占比和影响力越来越高，市场认可程度和接受程度也越来越高。根据中国证券投资基金业协会数据，截至2023年4月末，存续私募基金管理人22270家，管理基金规模20.75万亿元。

其中，私募股权基金规模持续增长。中基协数据显示，截至2023年4月底，已登记备案的私募证券管理人有8658家，存续私募证券投资基金99775只，存续规模5.94万亿元人民币，相比去年年底增长3745亿元。

目前，证券类私募基金规模已连续半年维持在6万亿元附近。“去年以来，权益类市场投资难度加大，私募基金整体规模起伏波动明显，结束了长达多年的连续大幅增长态势，进入到6万亿元左右的横盘期。预计随着下半年市场行情的转暖，证券类私募基金规模将整体保持向上趋势，年底有望重回6万亿元。”李春瑜指出。

在众多私募证券产品中，FOF取得不俗收益。盘点私募FOF上半年的业绩表现，排排网最新统计数据显示，截至5月31日，市场上规模超过500万元，且成立半年以上的 FOF/MOM私募证券类产品共计1114只，其中734只在今年以来取得正收益。值得注意的是，正收益占比将近七成。

事实上，FOF（Fund of Funds）指基金中基金。与普通基金以股票、债券等有价证券为投资标的不同，FOF以基金为投资标的。FOF最早起源于美国，截至目前，FOF规模占美国共同基金的比例超过了10%，尤其是养老FOF。而我国FOF类资管产品的起源最早可以追溯到2005年，招商证券发起了第一只私募属性的以FOF形式运作的产品——招商证券基金宝集合资产管理计划。该产品成立规模为13.58亿元，主要投向公募基金。随后，招商证券资管部在2016年发行了市场上第一只私募FOF，名为“群英会”系列。此后，各大券商、信托、银行的FOF类产品也如雨后春笋般冒出。

一般来说，私募FOF产品多以多策略为主，但FOF策略分为低波动、中波动和高波动。业内人士接受《华夏时报》记者采访时介绍：“低波动FOF策略产品中有以固收策略为主的，而中波动FOF以量化或单纯以CTA为主策略，高波动FOF的策略则最多样化，除了多策略之外，还有以CTA、股票多头、指增为主要策略的风格类型。”

“FOF策略的波动率和风险收益比是比较高的，回撤也是比较小的，但确实发挥了分散风险、优化配置的作用。我认为FOF将面临非常好的发展机遇，因为它的定位就是通过私募基金FOF管理人的选择，解决信息不透明的问题，为投资人挑选好的策略、好的产品，然后进行组合，进行风险的控制。”招商证券托管部总经理易卫东在第八届FOF&MOM基金管理人年会上强调。

今年以来，生成式AI和大模型概念技术取得了应用端的重大进展。在私募基金投资领域，已经有非常多的实际应用场景，凭借差异化的策略模型和相关性，也能给投资者带来显著的超额回报。“目前智能投研已进入第二个阶段，即自动化阶段，AI会把研究员的经验以及市场上专家的经验形成类似于知识图谱的东西，做成平台上的产品，变得标准化、可视化，在原有简单的信息和数据加工处理的基础上再进一步。未来，AI在大数据领域的挖掘，将对投资起到很大助力。”东证期货东证衍生品研究院院长助理、有色首席分析师曹洋在主题演讲上表示。

在新的市场环境下，私募FOF面临新的发展机遇。“在FOF领域，如何通过AI科技赋能投研，对FOF产品进行投前、投中、投后智能化管理，和智能化业绩归因分析，以及给出更多的AI式专业化投资建议。在这方面，未来预计会有非常大的可探索空间。”李春瑜称。

下半年国内经济展望变中求进

上半年已经收官，下半年A股市场如何演绎？经济走向如何？又有哪些板块值得关注？

对于当前宏观经济形势，重阳投资董事长兼首席经济学家王庆在近期举办的主题演讲中透露，当前讨论“强复苏”与“弱复苏”，背后实际上是对中国潜在经济增长速度的判断。前瞻性地看“强复苏”还是“弱复苏”，关键在于房地产。如果房地产市场企稳，就是弱复苏；如果企稳反弹，就有可能是强复苏。

如果看股票市场周期性的规律，王庆认为，当前市场是处在股票表现的上半场，且更有可能处在有希望到业绩兑现的切换过程中。在这样的阶段下，当前市场是胜率不低、赔率很高的市场。“因此，现阶段我们首先会维持比较高的仓位。然后，在维持比较高仓位的前提下，发挥主动管理人的主动管理的能力，尽量在这样的环境下取得alpha和beta组合的收益。”

“我们未来投资的主线还是经济复苏，随着经济复苏周期演进的不同阶段性特点会动态调整。”王庆表示，短逻辑主要关注经济复苏初期，大家对经济增长前景普遍预期还比较低的防御性的高息股。随着经济景气的逐渐恢复，会关注估值回到合理区间的蓝筹股机会。另外，市场上还有相当一部分在2021年初以来就开始调整，且已经调整两年半的核心资产。在我们看来，这类资产中真正的核心资产是有估值修复较大空间的，这是中逻辑。长逻辑就是符合中国经济中长期发展方向的产业升级、技术进步、进口替代、专精特新的标的。我们将通过深入研究，发掘那些当前虽然规模小、但是未来成长空间比较大、有可能成为未来蓝筹股的标的的机会。

从大类资产角度来看，银叶投资首席投资官许巳阳认为以下几类值得关注。他在第八届FOF&MOM基金管理人年会上表示，整体上来说股票还是便宜的，它依旧有长期配置的价值和短中期估值向均值回复的需求；假如短期经济复苏持续偏弱，那债券还是存在窗口期配置的和降低组合波动率的价值；顺周期的大宗商品还需要靠真正的需求修复来表现；而贵金属同样也可以起到降低组合波动率的作用，长逻辑也比较顺，也可以逢低配置。

在汇鸿汇升投资首席财富官朱一顺看来，今年三季度缓慢修复过后，市场将迎来边际改善。他在会上表示，“今年6月份经济复苏在边际改善。数据显示，制造业PMI较上月回升0.2个百分点，细分指数来看生产指数和新订单指数是主要拉动项，企业去库存加速，制造业景气度边际小幅改善。预计7月份，资本市场或将有一定的预期差机会存在。”

谈及市场投资机会，招商基金基金经理刘重杰更加看好央国企。他在近期的会议中指出，一个公司的战略定位清晰，经营稳健、盈利稳定、增速适当，同时具备股息分配政策，它就能做到持续较高水平的现金分红。相对来说，央国企基本符合持续现金分红的要求，具备较高的长期投资价值，更符合机构投资者、个人养老金等配置性的需求。

来源：华夏时报