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金融科技

智能投顾的局限性

王倩:简单来说,智能投顾在某种意义上是一个标准化的过程,而未来金融市场的随机因素是无法被标准化的。

【编者按】技术的迭代给金融创新带来了新机会,但前景向好的同时也伴随着种种隐忧,近年来,科技对金融的作用是否被高估?人工智能是否能为我们带来更智能更安全的金融服务?未来的金融投资真的能完全“智能化”吗?FT中文网近期组织“金融科技的未来”专题,编辑事宜,联系闫曼 man.yan@ftchinese.com

“科技金融”逐渐成为金融行业的趋势和特征,随着人工智能在金融行业加速应用,以智能化为核心驱动力的社会浪潮正在与金融服务理念、服务形式深入融合,在模式上不断创新。对证券业而言,金融科技使得机构能够覆盖长尾用户,大数据分析使得个性化、精细化服务成为可能,智能投顾已成为各家券商必争之地。

据权威在线统计数据门户Statista数据显示,2017年全球智能投顾管理资产超2248亿美元,年增长率将高达47.5%,到2021年全球智能投顾管理资产规模将超过1万亿美元。2017年,在中国,智能投顾管理的资产超288亿美元,其年增长率高达87.3%,预计到2022年,智能投顾管理资产总额将超6600亿美元。作为金融科技在财富管理领域的应用,“智能投顾”(Robo-Advisor)落地中国后,就迅速风靡。

智能投顾真的能够大规模替代人为的资产组合管理么?

智能投顾的核心技术流程建立在现代投资组合理论的基础上。现代投资组合理论的核心思想是风险分散化:它在给定的风险水平基础上,追求收益最大化。现代投资组合理论在理想状态下——即市场投资组合,它获得的是市场的平均收益率,因为它达到的是最大的分散化;它的核心技术就是各个标的头寸之间的不相关性。该投资组合在市场无变化的情况下,风险是最小的。

而我们人认为:对于资产管理来说,它的管理策略应当建立在寻找波动率上,因为有了波动率才会有收益。现在投资组合理论达不到这个要求,它的局限性是:发现不了市场波动率,所以它在作为策略管理投资的时候是不完善的。当能够发现波动率的资产管理策略出现时,势必导致市场收益不断流向这些能产生超额收益的资产组合。在这种情况下,如果人们使用的现代投资组合策略存在不完善的弱点,就会使得这些投资资产产生的收益达不到市场均值水平,因为收益全部被能发现波动率的组合所抽走。

换个角度,对于采用现代组合理论管理策略的资产,受到模型本身局限性的限制,它所能够达到的收益是有限的。在这种情况下,那些能够发现市场波动率,即超额收益的资产管理策略势必将市场收益吸收到自己的绩效下。对于中国金融市场来说,如果智能投顾的规模达到一定程度,受制于现代投资组合理论模型的局限性,智能投顾的资产组合获得不了应有的收益。智能投顾(现代投资组合理论)基于分散化的特征,通常获得的是部分市场的平均收益,它的代价是消耗了超额收益,因为分散化需要成本;而只有具有创新与理解能力的资产管理策略才能产生超额收益,因为它剔除了分散成本。因为现代投资组合理论无法发现和实现超额收益,它会导致一种不愉快的现象:由于缺乏具有创新和发现能力的资产管理策略存在,市场实际存留的超额收益都集中到做市商手中,这就使市场失去了应有的平衡。

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