股市震荡中，智能投顾价值凸显

油价暴跌,美股触发熔断,“超级黑天鹅”突然袭击下造就的“金融惨剧”犹在眼前。当地时间3月12日,美股再次触发熔断。作为股市最亲密的参与主体,投资者亦损失惨重。曾贵为全球首富的贝佐斯,个人净资产一次减少约70亿美元。对于欧美股市走势,兴业证券(601377,股吧)张亿东认为,未来数周仍将震荡筑底、频现暴涨暴跌的不稳状态。

相较于惨淡的美股、欧股,A股市场近期展现出极强韧性,颇有“逆市而为”之势头,被一些业内专家赞之为国际资本的避风港。不过股市最大的特征就是不确定性,短期上看A股甚至港股,仍面临“倒春寒”的盘整压力。所以无论是A股还是欧美股投资者,都要清醒的意识到,投资有风险,切忌大意。无数案例也证明了一点,牛市中亏钱的不少,熊市中也未必不赚钱。

炒股要重视策略,不同时期关注点和出手点不同。银河证券分析师洪亮认为,目前外围风险加大会突显A股市场配置价值,看好A股中长期机会;摩根资产管理朱超平认为价值型股票资产的价值将逐渐显现;点掌财经执行总裁顾远洋主张坚持长期量化价值投资,以不变应万变。

“在股市打磨近20年,比较了解股民心态和行为,A股散户占比极高,操作上以市场风向为主导,具体表现是热衷概念而非业绩、偏爱新股、换手率高等。事实上频繁止损比交易行情将带来的亏损更凶狠。”毛羽在谈到A股散户的市场行为时这样表示。

很多时候,正是因为此类行为,一些股民即使在牛市中也没赚到钱。也许是吃一堑长一智,在国内外股市联动效应更加凸显的当下,股民对智能投顾的接受度和信赖度在逐渐提高。

据悉,智能投顾秉承多样化的投资理念,基于标准模型算法和长期数据回测,让机器学习人工智慧并进行人力难以实现的高强度计算,最终通过分析找到投资的大数据规律,在海外发展比较成熟。

当前,国内智能投顾市场处于3.0时代,即半智能时代。依托大数据和机器学习锻造的风控系统,尽量规避操作过程中的“情绪干扰”。

点掌财经顾远洋在接受媒体采访时曾表示,阿牛智投“高增长IC”和“高盈利IC”风控因子有效性很高,这是被用户实战操作所印证的,执行风控因子的策略,比盲目频繁止损更有效。

阿牛智投通过基于标准的模型算法和长期的数据回测,协助投资者在风云变幻的市场中寻找相对确定性,产品风险收益比相当于美国一流基金经理的水平,得到广大A股用户认同。

“一位来自河北的用户曾在微信后台留言:‘通过阿牛智投的产品,可随时查看股票走势,包括买卖点、配仓建议等,更清晰了解持有股票的动态,当行情变动时可第一时间做出相关反应。即使在2015年股灾中,我小赚一笔’。”顾远洋在和记者交流中言道。

其实,当下欧美股市和2015年A股股灾市场破坏力同样惊人。虽然A股目前所受影响尚不明显,但对于股民而言,树立长期的量化价值投资理念,用先进的技术武装自己,增加炒股之路的砝码,是极有意义的。“未雨绸缪”说的应该就是这个道理。

文章来源：点掌财经

智能投顾加速产品净值化转型

自2019年底以来，资管新规过渡期延长呼声在增加，绝大多数银行仅在化解存量方面难度不小。虽然当前监管层没有明确表态是否会延长，但通过央行、银保监等相关人士的发言，我们可领会一些信号。2月7日，央行副行长潘功胜在国新办发布会上回应“资管新规是否会延期”的问题时表示，央行和银保监会正在进行技术评估，存在可能性。

对于监管层信号，业内人士认为资管新规过渡期大概率将延长。事实上，银行产品净值化转型的确面临很大挑战。长沙银行资产管理部总经理向实曾向表示，净值化产品发行对系统、人员、托管挑战很大，管理模式要变化，对人员能力要求更高，也需要更多人。

笔者认为，即使过度期延长，但难题依然存在：其一是产品估值问题，其二是投资者接受度问题。当然智能投顾更深入的应运可加速产品净值化转型，这点在银行业乃至整个融业等都是如此。

据悉，过去预期收益型产品估值容易且准确性要求相对低，按照不同类型资产分别估值即可；净值型产品估值于披露频率和估值精确度方面要求严格，开放式产品依据开放频率披露，封闭式产品则每周至少披露一次，所以银行在估值系统方面的搭建时，对自身投研能力、技术水平等挑战也进一步提高，但净值化转型是趋势、是必然。

智能投顾作为科技和金融耦合之产物，本身具有股票、债券等大类资产配置属性，银行加强资产配置和实时调仓的投顾能力，建立动态前沿配置统计学习系统，可以很好解决理财业务净值化转型的产品估值问题，同时在加强投资者教育方面也是一个新的契机。

当下，银行理财用户大多已习惯固定收益类产品，因此普遍难以接受有浮动收益的净值型产品。所以银行在净值化转型的道路上，需让投资者意识到净值型产品非意味着亏损概率增加，但想要实现，任重而道远。

“我认为，不仅是银行业，金融行业都需要在投资者教育方面加强力度。当然相较于银行理财，智能投顾现阶段于股票、债券、基金等大类资产领域的运用要更深入。我们产品专注于垂直股票市场，投顾产品涵盖从股票到行业板块，从交易策略到风控机制，实现可视化的智能投研，满足用户智能分析的多维需求。通过基于标准的模型算法和长期的数据回测，协助投资者在风云变幻的市场中寻找相对确定性，产品风险收益比相当于美国一流基金经理的水平。“一位不愿透露姓名的智能投顾行业从业人士在接受采访时如是表示。

同时，在私募基金领域，量化基金受青睐度在提高。中信证券曾撰文表示，2019Q3私募基金整体规模增至13.4万亿元，产品发行升温，量化类产品持续受追捧，量化策略在私募基金的未来发展空间可期。

不过，和银行理财产品的转型一样，目前券商、信托目前面临很大压力，券商固收为主的结构虽暂未有大的改变，但面临资管新规压力下，主动转型已初现端倪。相信随着智能投顾在机器学习、统计分析等方面的进一步突破，强化资产配置和投资组合管理，会将加快反哺产品净值化的转型之路。

文章来源：未央网

品钛发布智能投顾近期表现，市场波动下如何保证财富科学管理

近期，美股波动剧烈再三触发熔断，以过山车式的涨跌，结束了美股十多年的牛市。与此同时，欧洲国家、加拿大、菲律宾、巴西、墨西哥等外围市场也跌势惨烈，多国股市触发熔断。

疫情黑天鹅事件席卷全球，国际市场遭遇滑铁卢，众多投资者损失惨重。品钛智能资产配置引擎“璇玑”在大跌之前通过云计算与人工智能技术，准确预测了市场风险，帮助投资者幸免此次大跌。

波动的市场中，智能化的资产配置能够战胜人对市场的贪婪、恐惧等主观情绪，在变幻莫测的金融市场中显得尤为重要。

3月经历美股有史以来最快回撤

品钛智能资产配置引擎“璇玑”基于马科维茨的现代资产配置理论，利用量化策略和机器学习算法，结合大数据的应用，为客户构建符合风险偏好、投资期限、客户画像的个性化的基金投资组合，将资产投到风险相关性低的不同资产大类中，并将组合风险控制在客户的风险承受范围之内。之后，系统将根据市场状况、客户个人情况、和客户持有资产情况持续提供智能调仓优化等服务，保证客户的组合风险被实时控制在个人承受范围之内。

数据显示，继9日、12日两次触发熔断后， 16日美股开盘再次暴跌，标普500指数跌超7％，触发熔断；18日道指和标普500指数午间跌幅超7％，又触发熔断。自1988年设立熔断机制以来，美股共经历5次熔断，除本月4次熔断外，另一次发生在1997年。

据品钛智能资产配置引擎“璇玑”监测数据显示，2020年3月美股创造出有史以来最快的回撤：标普 500仅用19天便下跌超过18%。相比之下，2008年初的金融海啸用了101天才从历史高点回落15%，为投资者提供了较长时间反应与避险；即便是当年第一次世界大战期间忽然爆发的1916年股灾，标普500下跌18%仍用了30天。

（图1：历史标普500暴跌回落超15%时刻）

智能资产配置的预见性调配

“全球疫情“与”油价暴跌”属于黑天鹅事件，但并非不可预测。在黑天鹅事件出现之前，品钛智能资产配置引擎“璇玑”已经监测到期权市场的隐含波动率，恐慌指数不断攀升。系统预测到海外市场大概率波动，于是主动降低了海外市场尤其是美股市场的资产配置，执行海外避险策略。

在璇玑的非常积极型、积极型、成长型、稳健型、保守型五个风险类别中，资产配置策略在2月26日都开始陆续避险，大幅降配除中国外的股权市场，并增配债券、黄金等避险资产。

（图2：2019年12月底璇玑标杆模型资产配置）

数据显示，2019年12月，品钛璇玑标杆模型大类资产配置中，美股与国内高收益债为配比最重的两类资产，美股在各类模型中占比为8%-23%，国内高收益债券在各类模型中占比20%-33%。

（图3：2020年2月底璇玑标杆模型资产配置）

而在2月份的资产配置中，璇玑对于美股的配置已经完全清零，并将主要资产配置调仓至国内纯债，占比35%-57%；继续保留国内高收益债的重要占比20%-29%。

数据显示，若用户在2月底进行调仓再平衡，本月涨跌幅截至3月18日结市应为-2%至5%区间，即用户在第一次熔断的大跌阶段，就基本规避了损失。

机器克服市场情绪实现稳定收益

品钛智能化财富管理追求长期、稳定的复利收益，用云计算、机器学习等技术将风险控制住在用户可承受范围内，进而追求更高的β市场收益。机器将基于市场因子与算法而实施策略，从而从根本上克服了投资过程中人的“厌恶损失”、“追涨杀跌”等市场情绪。

数据显示，2020年1月1日至3月18日，品钛璇玑通过资产配置的方式更好的控制了风险的波动，所设定的5种模型最大回撤区间为4%-9%，相应得到了-2%-5%的收益回报。暴跌的美股使得标普500的最大回撤约30%，收益率约-26%，但即便是国内外看好的A股市场，风险收益仍然不理想：沪深300最大回撤约为14%，至今收益率约为-12%；品钛璇玑的稳定表现，是多元化的资产配置与智能再平衡策略的效果显现。

（图4：2020年至今收益率：璇玑Vs沪深300 Vs标普500）

如图4: 2020年1月1日以来，市场波动巨大。2月3日，国内A股在疫情严峻环境之下暴跌开市，3000多只股跌停，璇玑各模型受A股影响略有下跌，但整体的下跌风险得到了有效控制。3月9日美股爆发今年第一次熔断，璇玑模型成功提前清空美股配置，并在后期保持了0美股的配置，避过一周内的多次熔断风险。

（图5：2020年至今最大回撤：璇玑Vs沪深300 Vs标普500）

品钛量化投资策略团队介绍，此前，品钛“璇玑”引擎运用过去近20年的市场回测数据进行不断演练，并在2016年完成解决方案对外输出落地，与民生证券达成合作。璇玑可以在 1 小时内完成多年的背对背仿真训练，总计积累了数千小时的经验。在历经了 2008 年全球金融海啸、2015 年股灾、2016 年熔断等市场黑天鹅事件后，璇玑最积极型资产配置组合历史最大回撤仅为 15%，年化复合收益达到了 16%。

依据系统趋势测算显示，品钛量化投资策略团队表示，目前国内外股市仍然波动剧烈，并未监测到明显向好信号。若客户条件允许且愿意承受错失反弹的风险，可考虑止损，同时，不建议投资者在此时仓促抄底。策略团队表示，若流动性充足，建议投资人手持足够应对1年的生活开销及负债偿还的现金，可考虑保留股票、智能投顾仓位。负利率、负债高企是周期尾端尚未解决的问题，即使没有疫情这样的外力施压，泡沫也需要破裂。

（图6：2016年1月璇玑成立至今累积收益率）

目前，品钛是国内拥有最多金融机构客户的智能财富管理解决方案提供商之一，已经和民生证券、江西银行、南京银行等多家金融机构合作智能财富管理项目。从2016年1月璇玑成立开始，璇玑5个标杆模型已经取得了16%-40%的累积收益率，以大数据、人工智能、云计算等技术为底层技术，为客户打造定制化的财富管理解决方案，希望帮助客户实现长期、稳定的财富管理。

文章来源：北国网

BCG&陆金所报告：中国或直接进入大众智能投顾时代

随着资管新规落地，中国财富管理市场正站在转折点，酝酿着一场全面转型。然而，我国许多投资者理财观不成熟、广大中产客群缺乏财富规划服务、机构风险管理粗放等现象，给财富管理市场带来众多客观挑战。在机构端，今年新冠疫情将传统财富管理线下服务的隔断，让财富管理机构对线上化、智能化财富管理转型再也不能回避。

中国财富管理行业将如何演变，面对客户、人力以及环境的多重挑战，突围之路在哪里？

近日，BCG联合陆金所发布的《全球数字财富管理报告2019-2020》（以下称《报告》）指出，智能化是我国财富管理规范发展的突围之道。报告预测智能化技术将帮助财富管理市场实现25-50%的资产管理规模增长，助力各类机构实现15-30%的收入提升及25-50%的利润改善。

智能化正在激活中国财富管理市场，同时也意味着行业格局的变化。陆金所控股CEO计葵生表示，“金融科技目前的市场规模仅开发了5%~6%，市场潜力巨大”。他认为，未来不同类型的机构之间在智能化领域尽快打破竞争壁垒、开放合作、优势互补将是趋势以及共赢之道。

01

迎击行业痛点，财富管理急需转型

巨大潜力的财富管理市场，仍然面临多个挑战。《报告》指出，资管新规下的中国财富管理市场正开启全面转型，却面临投资者理财观不成熟、广大中产客群缺乏财富规划服务、机构风险管理粗放等客观挑战。智能化将是我国财富管理规范发展的突围之道，应用智能化技术能够针对性地解决中国市场所存在的上述痛点。

金融家了解到，目前，我国财富管理市场的线下渠道优势在移动互联时代逐渐减弱，资管新规让“影子银行”驱动的高收益理财产品难以为继。以AI 为代表的智能化技术与工具则能弥补财富管理机构在面对市场转型所需的专业化能力不足的问题。

例如，搭建个性化的内容生态加速投资者教育、借力智能投顾提供普惠化财富规划服务以解决“中产焦虑”、加强智能风控体系实现更加稳健的全面风险管理等。当前，用AI与专家辅助用户做资产配置、财富诊断的功能已经在多家银行或财富管理平台上出现。

智能化服务还将传统财富管理机构从过于依赖线下模式的困境中解脱。

在具有“数字化基因”的千禧一代及“数字原住民”正大批涌入财富管理市场背景下，中国财富管理市场或许有机会跳过以人工投顾服务为主的阶段，直接从缺乏人工投顾服务跨越到智能化引领的普惠财富管理时代。

02

智能化≠替代人工

核心在提供定制差异化服务

在金融家看来，智能化财富管理将根本性的颠覆过去财富管理以人的经验与线下网点为核心的业务模式。

以率先闯入智能理财领域的综合性金融服务平台陆金所为例，作为平安旗下金融科技“独角兽”，其围绕客户需求，历经至少四次技术升级迭代。目前已形成以动态化的KYC和全生命周期管理的KYP为基础的财富管理新模式，实现以客群下沉和全生命周期服务为特色的财富管理新价值。

智能化时代的客户服务不仅需要极高的质量，更需要把握精准的交互方式和时间窗口。《报告》显示，借助大数据、AI等智能化手段，陆金所的智慧KYC能对客户准确、全面和动态的把控，实现数据驱动的千时千面客户经营与服务。

金融家还发现，以AI为技术基础的智慧KYP，还能够更好地从信息的穿透性、多样性和时效性三个维度加深对特定行业和特定底层资产的洞察，从而对产品准入进行更精准和动态的指导。在更好匹配客户需求的同时，还能提前进行风险预警。

由此可见，智能化时代的财富管理服务，并不是简单地利用智能投顾等方式将人工投顾完全替代，而是利用大数据和人工智能等技术，基于客户真实的财富水平、风险偏好以及所处生命周期，定制化、差异化、动态迭代地提供具体目标的财富管理服务。

03

开放合作

中国财富管理行业有望实现跨越式发展

数字化和智能化将是推动中国理财管理市场实现跨越式发展的核心动力。

然而，传统金融机构并不擅长技术研发，金融科技企业难以触及开展金融业务的相关牌照，缺乏金融专业的互联网巨头更是空有流量干着急。在这样的环境下，财富管理的智能化变革曾一度陷入僵局。

《报告》显示，在经历多轮关系发展阶段后，金融机构、金融科技公司和互联网企业充分认识到了自身优势和短板，目前已逐步形成了以创新为核心的良性竞合生态。正在尝试最大化自有禀赋，在智能化财富管理的进程中找准自身的生态占位。

BCG董事总经理兼全球合伙人谭彦称，通过合作，不同机构将能获得更多的客户（普惠下沉）、满足更多的需求（深度挖潜），从而实现共赢。

三方各取所长、互惠共赢的局面将会是：传统金融机构能突破自身体制机制，加速智能化应用的落地；金融科技公司能从直接触客走到了B端赋能，实现与更多场景的有机结合；平台型机构能将自身打造成整个生态圈的底层核心，提供基础设施和平台型服务。

《报告》强调，智能化手段是实现普惠财富管理的唯一方式。并测算，以AI为代表的智能化技术可以帮助整个财富管理市场的资产管理规模实现25-50%的增长，并助力各类机构实现15-30%的收入提升及25-50%的利润改善。

来源：金融家

人脸识别、“AI+投顾” 这些“黑科技”让战“疫”期间金融服务更便捷

今年以来，新冠肺炎疫情扰动国内经济，也直接影响了证券公司各项业务、服务的正常开展。为应对疫情带来的影响，证券行业积极运用人脸识别、光学字符识别（OCR）、“AI+投顾”等金融科技手段，为证券公司的正常运营提供保障和支持。

据中国证券业协会统计，主要包括以下五种形式。

一、金融科技助力证券经纪业务线上化转型

面对特殊时期非现场业务增量，金融科技为证券公司应对考验提供了全方位保障。基于人脸识别、光学字符识别（OCR）、公安联网核查等技术，多家证券公司通过智能审核辅助工作人员提升客户身份审核效率和质量，保障非现场服务效率；通过人脸识别、活体检测、姿态识别等技术，拥有单向视频资质的证券公司可有效保障7*24小时开户申请受理；基于自然语言理解、机器学习、知识图谱、多轮算法等技术，智能客服平台有效支持7*24小时多渠道在线业务咨询，分流人工客服压力；面对骤增的客户咨询热线电话，智能路由技术实现客服热线向投顾热线分流，缓解呼叫中心压力；基于语音识别、情绪识别等技术，智能质检服务可100%覆盖坐席通话质检，保障坐席服务回答质量。

二、通过智能投顾，满足客户需求、提升服务效率

疫情期间投顾服务需求显著增加，多家券商持续推广智能投顾、账户诊断等在线服务，基于用户画像与智能算法技术满足客户广谱式财富管理诉求。部分公司将公司APP与为投资顾问打造的云工作平台联通，推出双平台互联会话在线投顾服务。也有公司依托线上直播与视频会议平台组织系列电话会议，并通过移动金融终端转播推广，引导投资者理性客观看待疫情影响，助力投资顾问服务有序开展。

三、探索资管产品托管外包业务全流程远程办理

为严防新冠疫情扩散，部分证券公司升级资管产品托管外包业务系统，从产品准备、募集与成立、投资运作、产品清盘等环节提供产品全生命周期的线上办理服务，为远程办公提质增效。在产品准备环节，使用管理人服务平台在线办理，面向基金管理人集结了金融科技与数据服务，支持7*24小时全天候业务办理，实现托管外包业务办理线上化。在募集与成立环节，推动无纸化和电子签名的应用，为管理人提供电子签约服务。满足管理人的投资者身份认证，投资者适当性管理，以及合同电子签约等募集全流程中各个环节的功能需求，且减少了人员交互，有利于新冠疫情的防控。在投资运作环节，实现线上高效顺畅的投资划款，包括银证/银期/银衍/银信转账、场外投资划款、银行间交易确认及资金划拨业务的直通式处理。在日常运营方面，提前制定疫情防控工作应急管理预案，从人员管理、场地及系统安排、运营问题排查、后勤保障等各个方面做好相关准备，合力确保疫情防控期间所有资管产品日常运营业务如估值、申购赎回、分红、扣费、增值税业务、划款等均可正常办理。在产品清盘环节，资管产品出现合同中约定的终止情形后，管理人可在管理人服务平台发起清算流程来结束产品运作。

四、智能化风控系统保障业务平稳有序开展

（一）持续加强智能化风控系统建设，积极应对突发疫情

目前，各公司的移动OA应用比较广泛,功能完善，桌面云系统、内部视频及电话会议系统等均有效适应当前背景下分散办公的模式，确保了在疫情期间证券公司各项工作流程和审批流程按照正常情况运转。一些证券公司基于大数据及知识图谱、自然语言处理等人工智能技术，结合商业智能等理论方法，构建了包括风险管理领导驾驶舱、集团风控指标并表管理系统、智能风险预警系统、内部评级系统等在内的智能风控应用系统，通过内外部大数据分析，结合人工智能风险分析引擎及创新工具、算法的应用，深度挖掘潜在风险传导机制，智能识别、预警隐匿风险源头，直观、动态展示整体风险状况及风险分析数据，保障证券公司风险管理工作正常、高效开展。

（二）运用电子化、智能化模式管理业务风险

疫情期间，证券公司通过VPN等工具远程访问风险管理系统，实现了风险管理系统的远程操控和运维，保证了疫情防控期间远程对各类业务风险的动态监控及预警，支持风险管理工作高效开展，保障证券公司各项业务的平稳运行。部分证券公司使用投行电子底稿系统，以项目为单位所有底稿及申报文件均通过系统多道防线审核，实现投行业务的全部底稿及流程的系统化、实时性的审批、留痕及归档。有的公司利用市场风险计量引擎RiskMetrics，运用大数据技术分析市场宏观因子与历史行情，进行压力测试，测算公司自营投资在极端行情下的损益情况，供管理层决策。部分公司采用远程尽调的工作方式开展股票质押业务。采用视频访谈、视频记录获取资料过程、视频查看了解融资方办公经营场所或资产情况等方式，要求股票质押业务客户远程签署的所有书面材料，均应录制视频，确认客户身份和客户意愿，并拍录签字过程，通过微信/传真获得扫描件，并通过快递等方式获得原件，在对原件、扫描件与视频比对无误后提交。也有公司结合多年积累的衍生品业务、风险管理经验，自主开发了全球衍生品交易系统（ODTS），通过实时估值，T+0逐日盯市，多场景分析及压力测试等功能，实现了对集团境内外、子公司场外衍生品业务的全流程风险管控。

五、人工智能在投资者教育方面的探索与实践

新冠肺炎疫情的爆发后，在投资者教育方面，以课程直播为代表的在线教育迎来了用户基数和使用频度的爆发式增长，大部分证券公司在此特殊时期深入挖掘客户对信息服务的需求，探索人工智能在投资者教育方面的多种可能性。一是人工智能自主写稿，部分证券公司已通过“AI写稿”“AI+投顾”的人机结合方式，机器完成报告中市场客观数据的部分，人工投顾进行分析和补充观点，实现高效率、高质量的投资者教育内容，同时也强化了针对客户持仓相关内容的个性化生产。二是开展单人/多人投顾在线直播服务，疫情期间，大部分证券公司业务部门均集合了研究所、总部投顾及外部专业机构的研究力量，利用远程办公和在线服务系统，并就投资者关注的宏观经济影响和疫情之下的投资策略等内容，邀请专家投顾、基金管理人等一同展开在线开展投资者教育及相关服务，投资者在家即可全天候参与。三是实现投资者教育内容精准分发，通过大数据对客户投资偏好、需求和主要活跃场景进行分类和智能识别，综合利用场景投放、主动触达、智能投资助手等方式，将内容精准分发给客户。此次疫情期间，部分证券公司反馈投资者教育内容触达率相较此前的常规时期实现了大幅增长。

来源：人民网-金融频道

智能基金投顾横空出世，无人操作基金投资时代来了吗？

智能基金投顾横空出世，无人操作基金投资时代来了吗？

近日，南方基金推出了基金投顾服务神器——“司南智投”。

据悉，“司南智投”通过不同的策略帮助客户代为进行基金产品筛选和配置，持续跟踪市场并执行策略，尽心尽力为账户负责。简而言之，基金投顾的作用就是专业机构按照你的需求帮你选基、调仓，提供定制化服务。此外，还将提供包括资产分析诊断、调仓解读等一些列投后服务，实现全天候管家式服务，以客户的满意度作为最终目标。

说说我对基金投顾的理解吧。

基金投顾的前身其实是基金投资顾问也能够根据客户的需求进行投资的建议定制化服务。比如我们经常在银行或者基金销售部门都有人向你介绍买什么基金更适合你怎么配置，怎么管理。

人工的基金投资顾问呢，有一个缺点就是他可能照顾的客户数量是有限的，不像基金投顾，基本上是根据大数据，智能分析来给出投资的建议。

应该来说基金投顾的话是一个比较不错的创意，可以好好的尝试一下，但是这个也得有一些前提和假设。

第1点，客户要对基金投顾有一个充分的信任，也就是所有的投资决策都按照基金投顾的建议来操作，自动打理，不要中途中断了。

第2点，客户要对基金投顾有耐心。因为业绩的取得不是一朝一夕的，不可能像炒股一样，今天抓个涨停板，明天又来一个涨停板，效率看到的很明显。所以要判断基金投顾是否适合自己，需要有一个比较长的周期，我建议这个周期至少是一年以上。

第3点，建议可以结合自己的操作习惯和智能投顾的投资决策做一个对比，看看自己的投资水平是比基金投顾好还是比基金投顾要差。通过对比，在一个比较长的周期内分析，能够选择更适合自己的投资方式，到底用不用投顾。

所以综合上述的分析呢，我觉得基金投顾可能是未来投资的一个趋势，因为它结合了很多大数据分析，结合了很多市场的规律投资的经验，对于初入基金市场的新手投资者来说，应该是一个比较好的投资工具。这个就和做量化投资交易的一样，完全信任数据模型，通过数据模型来做决策，选择完全信任基金投顾的话，也可以避免人工操作受市场情绪的干扰。

对于长期从事基金投资的有经验的投资者来说的话，可以结合自己的情况做一些对比，根据自己的自身情况来决策。

来源：腾讯网

差异化打造，智能投顾打赢“人机之战”的关键

作为科技金融落地重要场景之一，智能投顾现阶段发展较为迅速，一方面受益于居民可支配收入的增加，使得财富管理需求日渐强烈，另一方面得益于人工智能、大数据、云计算等科技的场景化应用。市场需求耦合技术迭代发展，为智能投顾的发展奠定丰厚的土壤。

业内人士分析认为，站在宏观角度分析，中国智能投顾行业仍然处于起步阶段，未来进入全智能投顾时代，道路还很远；站在市场竞争的角度，差异化打造，不仅是打赢“人机之战”的关键，更是抢占市场制高点的重要一环。

技术虽好，但不可越界

技术没有好坏之分，但使用在不同的场景则会产生截然不同的结果。当下处于严冬时期的P2P网贷，愿景是利用互联网技术通过信息撮合来帮助有出借需求的人进行投资，帮助有融资需求的企业尤其是中小企业获得资金支持，但是在实际操作中，大部分平台自融等恶劣现象让网贷行业犹如过街老鼠人人喊打。

以大数据、云计算、人工智能为依托的智能投顾亦是一种技术，如果使用不当，或会产生市场操纵、资金池等违规违法行为，损害投资者利益，进而对金融市场产生破坏严重的冲击波。

为规避这一现象，金融监管政策也逐渐收紧，部分智能投顾平台，面临牌照、法规等政策限制。而智能投顾平台及从业者而言，应在阳光下规范经营行为，在合法合规的基础上从事业务。以从事证券投资咨询（投顾）的平台为例，必须接受《证券法》和《证券投资顾问业务暂定规定》监管，拥有证监会颁发的咨询业务牌照。纵观一些平台，除却传统券商、基金及银行等机构，“草根”出身的智能投顾平台中，“阿牛智投”是为数不多的拥有经营证券期货业务许可证的平台之一，并在2018年12月份入选首批上海人工智能创新产品名录。

相信随着国家抬高行业准入门槛的既定事实下，智能投顾行业会迎来更为有利的发展空间。

投资者对智能投顾尚有“疑虑”

国内投资者对智能投顾的了解度和接受度较低，这点从数据调查中很容易看出。据《金融博览·财富》杂志与数字100市场研究公司的联合调研显示，超过80%的受访者未听过或不了解智能投顾，仅有24.2%的受访者参与过智能投顾。

当然，这和国内股市中散户比重较高有关。结合散户以往的股市行为，主要还是以市场风向为主导，关注市场短期波动，依赖追涨杀跌的短期策略，倾向个股的简单化操作，采用智能投顾推行的分散投资组合投资则较少，其中70后股民尤为明显。

所以，智能投顾行业想要获得更多的市场和发展，应在投资者教育方面下足功夫。在这点，笔者认为点掌财经旗下平台点掌投教是一个代表。据悉，点掌投教是上海证监局首批命名的上海市证券期货投资者教育基地，作为点掌财经提供给用户的金融风险揭示平台，引导投资者树立长期理性的投资理念，对于行业而言有很强的借鉴意义。

通过这种投资者教育活动，对青睐数字化财富管理模式的80、90后等新生代加强突破，毕竟他们对互联网、人工智能等前言技术接受度较高，通过良好的客户体验，也可让新生代客户群体主动传播智能投顾所秉承的长期价值投资等投资理念，进而扩大用户群体和市场规模，毕竟智能投顾市场规模是现象级的。同花顺财经、东方财富网等媒体报道，2020年中国智能投顾资产规模将会超过5万亿。

差异化竞争，占据市场制高点

智能投顾1.0和2.0时代，互联网仅是一个辅助性的数据存储和计算工具，这两个阶段依然是人在起主导作用。当下3.0时代仍处于半智能时代，智能投顾和人工投顾协同但前者占据主导地位，智能打败或者摆脱人工，实现“独立行走”仍是将来时。

面对券商，银行、公募等传统金融机构，互联网巨头，资本纷纷加紧布局下的激烈竞争，打造差异化竞争优势，成为占据市场制高点的关键点，这种观点正逐步被实践印证。

市场分析人士认为，现阶段智能投顾基于标准的模型算法，未来服务差异化可能更多在客户体验方面，致力于形成有辨识度的服务特色，建立体系化更明显的投资服务模式。

国泰君安以自主研发的大数据、机器学习等六大智能化引擎的深度应用为驱动，通过投资决策辅助平台，在市场行情、证券交易等五大核心业务场景全面落地，辅助用户投资决策。

当然，在差异化打造中，也应尽量提升分析模型的灵活性，同时为客户提供千股千面的之点评，加强内容建设和输出，弥补投资者知识层面的不足。

总的来说，智能投顾是一种技术，也更应该是一种趋势，相信随着技术的迭代和优化，辅以投资者思想层次的改变，智能投顾在中国的成长空间很大，但想要进入全智能投顾时代，还有很长的征程需要历练。

来源：科技自媒体 / 阴山老狼

机构加速布局智能投顾，e云投2020年3月首发

最近两年,智能投顾的发展驶入快车道。国内市场广发证券、华泰证券、招商银行等传统金融机构纷纷涉足。2019年百度、同花顺等互联网企业也纷纷上线智投顾产品,海外市场Betterment在8月份高调推出智能储蓄产品,德意志银行高调宣布进入智能投顾,为打造机器人投资顾问平台近期在大幅度地招兵买马。再加上《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》的发布,“智能投顾”站上投资新风口。

　　据悉,“ST大王”、“中国巴菲特”吴鸣霄近日透漏,其自主研发的e云投APP在2019年底完成内测,将于2020年春节过后3月份面世。

　　“ST大王”吴鸣霄早在90年代涉足原始股投资,此后在ST板块的投资极为成功,曾在2009年一次性同时投资7只ST股票均获得千万级盈利。从2013年开始吴鸣霄与时俱进,其投资风格从“重组”向“科技成长”风格转换,在二级证券市场布局了新能源汽车、万通智控胎压测试汽车电子概念,在线下市场吴鸣霄过去六年亲自带队研发e云投智能投顾全能分析软件。

　　据吴鸣霄研究,美国投资顾问行业发展较早,起始于上世纪九十年代,当时美国经济下滑,传统的债券型理财随着基准利率下滑而逐渐没落,这为浮动收益的理财提供了广阔的市场,相关金融机构推出专业的智能投顾服务为投资者提供专业的资产配置服务。从2008年开始,经济危机再次席卷全球,证券投资者蒙受巨大亏损, 传统投资顾问服务依托计算机技术更新迭代向智能投顾服务转型,新兴的Betterment、Wealthfront、Future Advisor 等第一批智能投顾公司相继成立。从2015年开始,随着大数据、人工智能技术不断发展,智能投顾向智慧投顾转型,神经网络模型算法使智能投顾具备思考学习能力,智能投顾发展迈入新阶段。

　　我国经济高速增长期已经过去,未来随着经济增速下滑,证券市场出现趋势性大牛市机会将越来越少,投资者无论是在一级市场还是二级市场取得较好的收益,都离不开智能投顾等先进工具的辅助。基于这样的逻辑思考,吴鸣霄自2014年开始亲自组建团队,带队研发e云投APP。

　　据内部人士介绍,e云投APP的定位是“全能型智慧型”投顾分析软件。本次参与e云投APP内测的投资者表示,该软件不仅可以通过搭载的云服务机器人对A股热门牛股通过技术形态、成交量、趋势、财务、股票活跃性等全方位精准分析,并可以给与准确的买卖点提示,而且可以对港股、美股、外汇、黄金、数字货币进行同样的深度分析,人机交互大大提升了使用体验。据吴鸣霄表示,e云投APP搭载先进的人工智能深度学习模型,具备一定的思考能力与投资组合再平衡能力,比如可以为短线投资者提供“一周牛股精准打击组合”,次日会根据组合标的的表现及时更换更优质的标的,实现“投资组合再平衡”,最终实现目标收益率。

　　另外值得注意的是,e云投APP搭载云计算、5G数据处理技术,对全球财经资讯进行毫秒级传输,云计算使得该系统可以同时服务千万级、亿万级用户。真正做到为投资者提供更流畅、更优质的使用体验。

　　吴鸣霄表示,随着我国经济不断转型升级,精选标的精准打击将更为重要,e云投APP有望成为5G时代下第一大投资利器。业内专家表示,随着e云投APP在2020年3月份面世,有望真正帮助到普通投资者与机构投资者平等博弈、智慧博弈。

如何理解量化投资与智能投顾的关系？两者有哪些异同？

量化投资在海外的发展已有30多年的历史, 通常是指通过计量(Quantitative)的分析方式形成投资决策，并以计算机程序化发出买卖指令, 快速完成投资组合搭建与再平衡，以获取稳定收益为目的的交易方式 。其中最有名的量化基金, 莫过于詹姆斯·西蒙斯（James Simons）的大奖章基金。

与传统基本分析最大不同，量化投资的特色在于纪律性, 包含形成决策的纪律与交易执行的纪律, 这样的纪律避免了若干投资行为偏误(Behavior Error), 例如投资时的”确认偏误”、”舒适区效应”, 或执行时”厌恶损失的偏误”。

因此基于量化投资所产生的投资组合决策, 对于风险控制通常较基本面投资为佳, 但不代表收益一定优于基本面分析所带来的回报。

量化投资, 包含了趋势交易(动量交易)、价差交易、套利交易等等;

以比较经典的CTA（商品交易顾问,也称作管理期货）为例, 主要以寻找商品波段投资机会为主, 其实跟一般人炒股赚波段差距不大, 但却因为可系统性执行, 最终产生较佳结果。建立CTA组合,依过去的经验包含5个方向：

首先要确认趋势, 趋势确认可藉由均线关系、技术指标、价格振幅、波动率等, 做出多头仓位、空头仓位、无仓位等判断;

其次需要对手续费做出计算,并对开仓后设置停损点与停利点, 来保护每次交易, 避免极端亏损;

再者需对产品种类做分散, 例如可在不同市场中(沪深300、中证500、黄金、铁矿石、国债期货,..等)做出适度分散, 趋势交易最怕市场出现小区间震荡, 品种分散后, 即有机会获取较高收益, 分散风险;

时间分散: 即使未做到产品分散, 模型开发人员可运用不同信号检测频率, 使得模型交易时间多样化。例如，对于一天来看, 沪深300也许上下振动后, 回到开盘时的点位, 但是从3分钟的时间间隔来看, 也许已经有了好几波的短趋势交易机会, 因此时间分散也是构造投资模型所必要的手段

模型叠代: 经由时间的改变, 适合市场的参数也会有所调整, 因此量化投资经理, 需更新所使用参数, 获得更加收益

由于量化投资方是多元化, 我们概列出每类量化投资的机会成本, 供各位读者参考

智能投顾（robo advisroy）与量化投资的区别

Robo Advisory在国外的实践中，是指以大类资产配置为理论基础，通过以ETF为核心的公募基金做为底层资产，运用计算机技术与人工智能等创新科技来进行投资。

在国内，这个词通常被翻译成智能投顾，然而国内投顾一词特指股票投顾，而在实践中，国内所谓的智能投顾很多时候包括了对股票和其他产品的投资，跟国外的实践已经不一样。我们更愿意把自己开发的robo advisory系统叫做数字化资产配置。下文为了方便用户理解，我们还是用智能投顾一词。

智能投顾是结合量化投资与财富管理业务的创新服务模式, 为广大客户提供长期的配置建议与便捷的交易形式。

但由于智能投顾包含了建议、任可、执行等环节，并非全权委托形式，因此与一般私募的量化投资相比，有一些重大区别：

(1)从交易频率看，智能投顾较适合于中、低频率的量化分析辅助模式,避免投资人因反应时间不足, 丧失了投资机会但却承担了对应风险；而高频荐股的服务模式, 即会发生投资人发生认知与执行的误差成本，不适合智能投顾。

(2)从风险控制手段看， 传统量化交易, 可利用平仓, 多、空单搭配, 降低风险, 但快速平仓与建仓往往带来高额手续费, 即使最终能获利,对于一般人的投资理财容易造成感知不良的影响。而放空或避险交易则又牵扯到不同帐户体系的操作(期货、场外交易), 虽然是理论可行, 但在监管、法规考量后, 会使得可执行性大幅降低, 因此智能投顾则最好采用同一帐户体系中分散配置的方式, 增加风险控制的可执行度,。

以美国的智能投顾而言(WealthFront/Betterment), 就是以股票账户中的ETF追踪全球资产配置; 国内智投(璇玑智投、摩羯智投)则是以公募基金账户中不同类型的基金追踪全球资产配置机会作为达成智能投顾的执行媒介,。

也正因如此, 对于智能投顾采用的投资量化分析方式偏向了多因子学习, 这样可运用传统的数理模型, 也能进一步用机器学习算法来做出市场预估。

此外智能投顾还包含了客户需求分析、风险分析, 数理化投资组合构造、再平衡机制等。 相对于量化投资, 智能投顾更需强调客户分析部份，方法上包含了传统的风险属性问卷,、客户行为分析预估,、客户生命周期判别, 机器学习也能在客户行为模式中, 增加分析能力, 对于财富管理第一步“了解客户”,提供更细致的探索。

至于配置理论与投资组合再平衡，则包含了许多不同的方式, 我门列举几种常见的方式如下, 模型开发者可根据市场不同情况利用不同的配置理论与再平衡方式为投资人提供出智能配置与调仓服务

配置理论:

(1) 马科维茨的均值方差-有效前沿组合或其后继者Black-Litterment的模型修正

(2) 懒人组合(1/N)

(3) 风险平价组合(Risk Parity)

(4) 战略/战术配置方案..等等

投资组合再平衡:

买入并持有策略(Buy-and-hold Strategy)、

恒定混合策略(Constant-mix Strategy)、

固定比例投资组合保险策略 CPPI(constant proportion portfolio insurance)

对于客户来说最好理解的莫过于懒人组合搭配恒定混合调仓策略。

举个简单的例子,客户起始投资于四个市场(美国、中国、债市、黄金), 因此每个市场配置25%, 设定固定期间检查配置(假设半年后)；

此时美国、中国属于强势市场。 因此当前投资组合配置中, 美国与中国的投资配比已大幅超过25%的初始配置, 需要减仓,；

而债市与黄金则大幅低于25%的配置, 因此需要加仓, 此种投资方式最适合于震荡式的市场, 但是当单一市场出现大幅回落时, 会不断加码于弱势市场, 导致无法避免的投资组合回撤。

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因此智能投顾为了在风险控制上获得更好的解决方案，采用了马科维茨的均值方差理论。这能提供两大优点：

(1)首先对于客户分类来说, 不同客户的类别可藉由不同收益/风险的组合做出个性化区别, 积极型的客户, 风险承受能力较强, 因此能够选取高风险/高收益的投资组合,而保守型客户则适合低风险/低收益的投资组合。

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(2)对于投资市场判定来说, 马科维茨的均值方差理或BL模型中的预期收益, 能藉由机器学习方法, 预估未来市场走势,当预估市场较好时选取收益较高的组合, 而预估市场走弱时, 选取较稳定的组合, 利用这种模式及可帮客户在资产配置与风险控制上同时做到均衡；

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总体而言智能投顾并不止于传统的量化投资或基金组合(FOF)当中对于市场的分析或组合管理方式，更加上了对于投资者的不同属性刻画，与其所对应不同的服务模式。

当然每个地区的法令、监管考量不同, 对于整体技术服务筐架的落实也会产生极大的差异化与特殊性,因此智能投顾应该视为一套科技理财服务模式,而量化投资则视为一种投资模式或产品类别, 两者事实上不存在优劣关系;

至于不同的智能投顾服务, 也有本质上的差异, 包含客户分类方式不同、配置构建方式不同、调整方式不同, 每个智投服务模型都存在其核心价值, 有些是以追求收益为前提, 有些则是以追求长期稳定为前提, 对于一般投资人来说,建议应该以长期投资的理念、多元资产配置的思维来参与智能投顾的时代。

来源：知乎