李琦:智能投顾在中国区的落地实践

发布时间:2017-10-09 15:18     文章来源:网络整理    

  和讯期货消息 上海期货交易所和中国金融期货交易所共同主办的“第十四届上海衍生品市场论坛”于5月25日-26日举行。今年论坛的主题是:“稳中求进,发展开放”。论坛分为主题峰会、分论坛、专场研讨会、关联活动四个层次,共15场会议,其中分论坛包括上衍有色论坛,上衍原油论坛,上衍债券、利率和汇率类衍生品分论坛,以及上衍股指类衍生品分论坛。中国有色金属工业协会、中国石油(601857,股吧)和化学工业协会、中国外汇交易中心、江铜集团、招金集团、南华期货、申万期货、华泰期货、天风期货参与了相关品种论坛和专场研讨会的组织工作。和讯期货为您全程直播。

  在26日上午召开的“有效运用风险管理工具服务国家经济转型”研讨会上,宽策略金融科技 创始人&CEO李琦发表了关于智能投顾的实践落地的主题演讲。

  李琦指出,中国智能投顾出现的原因在于中国市场目前缺乏比较好的投资标的,房价不稳定,股市比较低迷,此外,整个宏观方面研究起来也比较难。

  据其介绍,整个机器人投顾有四大核心。第一大核心资产配置技术,第二大核心量化测算算法,第三个,量化社交。

    以下为文字实录:

  李琦:感谢各位领导,也感谢天风给我这个机会,今天我跟大家分享的主题叫智能投顾,刚才许老师给我们分析了全球的市场也包括全球的股票市场,我刚才听到了三个词,也是跟大家分享一下。第一个词,刚才许老师给我们介绍5%到10%左右的基金经理在全球市场可以打败基准,也就是说绝大多数基金经理是很难打败指数的。第二点,国际上估值超过500亿以上市值的公司面临着一个天花板。第三,中国的估值趋于全球化。我围绕这三个主题跟大家分享一下为什么从去年开始全球市场不断涌现出各种智能投顾公司。

  在我进入这个主题之前,我跟大家分享几个数据。第一个数据,我跟大家分享一下全球几大投行现在正在做一件什么事情,荷兰银行为了节省9亿欧元裁员13%,总共人数超过5800人。德国商业银行计划未来将80%的人工工作全部电子化、机器化,这个里面的工作核心在于资产管理,计划裁员5800名员工。花旗银行计划在2015年到2015年十年期间裁员30%的员工,计划裁员170万人。

  这是我在分享主题之前先跟大家分享的几个世界的情况,现在我们看一下我们的主题智能投顾在中国区的落地实践。事实上智能投顾这个主题从去年开始,在中国区比较沸沸扬扬。我在做这个介绍之前介绍一下我个人,我个人在过去十年期间先后在太平资管和平安资管两家资产管理公司,一方面是做超过1.3万亿的战略和战术的资产配置,当时我们是采用埃森哲的框架,通过国际上的更加完善的量化资产配置模型,为平安的1.3万亿资产配置。第二方面我自己本人独立开发的量化A股投资模型,当时管理平安集团的5亿的股票账户。我自己也是第一财经从华尔街到陆家嘴(600663,股吧)的特约嘉宾,每周的周三到周五期间的早上大家也可以见到我。这是2016年智能投顾的元年,我们整个宽策略金融科技公司,在整个中国区的实践的一些活动。

  我们来看一下为什么会有智能投顾,第一个当然了很明显中国市场目前缺乏比较好的投资标的,房价也不稳定,股市比较低迷。第二方面,整个宏观方面研究起来也比较难,因为今天在座的大部分都是专家,大家在宏观方面是非常有见解,但是大家想另外一件事情,今天我们走出这个大门,我们看到的C端客户,没有几个C端客户会认真研究宏观。在以往60后、70后的人炒股票的时候更多会崇尚独立研究精神,今天的80后、90后变掉了,没有人想认真研究,但是大家的愿望都非常大,5%、10%左右的年化收益绝对不能满足普通的C端。那么如果我们今天开证券公司,我们想尽可能满足证券公司C端客户的话,我们至少要以15%到25%左右的回报率吸引C端客户。怎么吸引?人工智能终于来了。

  这个是我收集了一下全球的机器人投顾和人工市场在全球的发展,这上面列举了这些国家,这些国家是我在2016年参加哥本哈根的一些机器人投顾的会议当中收集的国家,我先后和这些国家的创始人、机器人投顾的创始人进行深入的沟通和交流,大家从去年开始大家认识更多的futureadvisor是被blackrock公司收购,因为他们想用人工智能取代传统的投资经理,整个资产管理行业即将发生变革。高盛集团在去年收购了honest dollar公司,可以帮助高盛通过语音识别分析历史的股票走势。举个例子,央行加息这件事情你对着honest dollar的软件发出,问它加息这件事情怎么影响股市,会把这件事情影响到哪些股票,并且这些股票在过去五年十年的股票走势图以及模拟的走势生成出来,并且做到相应的回撤。这件事情在一定意义上是取代了量化投资经理,并且是世界驱动的量化投资经理的一定岗位。

  刚才其实几位老师也分享了一下全球的走势,全球的走势里面刚才的老师也重点分享了标普500的走势。我这里也有走势图的收集,刚才我看了一下那个走势图,里面有一点我还是有一点不同的观点。周期太长,周期太长以后会将一些极端情况全部并入到周期,我们看一下在2012年到2017年五年期间,整个全球市场发生了一些什么事情。这个图上我列了大概六个指数,我想应把平均的年化回报给大家报一下,沪深300过去五年平均回报8%,标普13.5%,纳斯达克18%,巴黎指数9%,德国15%,日金18%。但是可以在图里面非常清晰的看到沪深300的8%完全得益于暴涨和暴跌,如果将这个去除掉以后,年化回报其实不到4%。但是我们可以看到标普和纳斯达克,和全球的这些市场他们的指数是稳步上升,如果大家没有足够的信息去择时的话,投资A股是一个不大好的选择,择时这事情非常难做。这是一个悖论,如果大家都会择时,不会有人做资产管理行业,都做自营了。但是投资是大概率事件,买入和持有怎么做呢?如果你今天把国门打开,你可以开一个美国账户,可以直接购买ETF组合,任何人在没有任何投资经验的前提下,被动购买ETF组合就可以享受这些国家的指数上涨,这也是为什么早期的智能投顾公司都是以ETF组合为导向进行开展业务。

  看一下全球发展史上的智能投顾公司。机器人投顾公司最早创立于2007年到2008年期间,这一年期间,创造了两家最伟大的智能投顾公司,一家叫wealthfront,一家是betterment,接近100亿的市值,但是形成有两大逻辑,第一个逻辑美国人有一个税收问题,美国人的个人所得税在很大程度上是由自己来打理,中国的个人所得税由公司代扣,中国的避税个人来讲没有意义,而美国人是有意义的。在2007年到2008年期间需要有这样的资产管理或者财富管理的行业帮助你去打理你的税收,这个是这两家公司创立的时候第一个初衷。第二个初衷,个人养老金。可能我们大家都忽略了这个市场,这个市场在中国一般由机构代为打理,但是在美国个人养老金甚至在香港的强基金,所有这部分养老基金是靠自己来打理,有两个选择。第一个选择可以去理财公司招一个理财顾问,我说的不是诺亚也不是宜信,这种公司只是做卖产品给你,你需要到理财公司打理,但是支付的费用是3到5之间。第二,可以依赖于智能投顾公司,智能投顾公司将大多数的财富管理公司形成的资产管理规划的算法整合成机器,由机器帮你做出并且进一步压缩费用,压缩到多少呢?低于1%。

  实际上这个事件往后走,我前面说的两大基础,一个是税收,一个是个人养老金,这两大基础在中国行不通。因为中国人一方面个人养老金不是自己打理,国家统一打理。第二,中国没有税收问题,所以中国也有很多智能投顾,类似于理财魔方,抄袭早期的智能投顾,很难落地。因为如果完全以ETF为导向投资的话,给你带来的回报可能只有8到10,对于我一个从业15年经验的金融从业人员来讲,10%或者15%的回报率,如果下浮比例超过1%的前提下,我觉得对我来讲是非常好的诱惑,但是对今天的80后、90后,10%的回报率无法吸引他。我们可以看到智能投顾公司往后发展,就诞生了几家更加伟大的公司,类似于futureadvisor,类似于motif,这是被人人网的创始人投资的公司,他意识到纯粹的做社交是很难成事,他看重这家公司,对标中国的就是雪球,雪球今天的影响力和粉丝群已经变成了一个券商,它半年前成立了雪银公司,交易的标的物不限于一个国家,今天雪银的一个金融科技公司,可以支持的国家超过94个国家的股票、期权、期货,已经是一个跨国证券公司,而它相应的牌照门槛非常低,我们宽策略金融科技也是一个国际化的互联网券商,在我们平台上也可以交易全球,这就是为什么有这些金融科技公司。智能投顾的本质不只是简单做一些智能投顾方案,它的下一步就变成一个券商平台。

  我们也可以看到国际巨头逐渐在收购这些智能投顾公司,为什么呢?我跟大家分享一个数据,这个数据是埃森哲,它在金融行业里面比较富有盛名。埃森哲这个公司正好像刚才的许老师在前文的沟通里面一个探讨,它符合的几大条件。埃森哲的市值789亿,基本上进入瓶颈期、天花板。但是我想跟大家分享的是埃森哲的数据,埃森哲789亿的市值,它的PE21倍,每年净营收是347亿,它的净利润是41亿。那么中间少了300亿干嘛呢?全部是人工成本,它是一个重资产项目,尽管它是一个咨询公司,所以如果把它的300亿人工成本下降为150亿,这家700亿市值的公司瞬间超过1000亿,这也是我前面不断讲全球的这些银行,这些投行不断在裁员,不断在购买机器人投顾公司,目的是用机器人投顾一定程度上取代人,来降低人工成本,所有的成本你都可以降低,人工成本是最难降低的。

  这是目前在整个中国市场的全球交易的格局,这个格局里面列举了以纯粹的海外投资为导向的机器人投顾公司,这些公司已经变成互联网券商了。老虎证券在上面,老虎证券市值有多少呢,交易量有多少呢,可能大家觉得触目惊心,老虎证券现在每个月的全球股票投资的交易量是200亿人民币,这两百亿人民币的客户重点来自于中国区,不是全球的美国人在用老虎证券炒股票,是我们中国人,我们中国人每个月交易200亿市值的全球股票。美美证券业在做,我们宽策略也在抢占这个市场。第二个,纯粹以ETF为导向的机器人投顾公司,包括弥财,包括投米,也包括蓝海职投。第三种类似是以做量化交易社区为导向的机器人投顾公司,他们的目的是干嘛呢?他们目的是为了吸引粉丝群,今天我们已经进入一个IT的年代,靠粉丝来经营客户,我们看到了现在不断有一些网剧,包括《择天记》这种,可能80后、90后比较喜欢看的网剧,其实本质上这种网剧并没有什么深度,为什么吸引了那么多人?首先吸引的是演员本人,是IP效应,粉丝群效应,最后把粉丝做成你的客户,如果今天通过机器人投顾,通过社区把所有券商和期货公司的客户变成粉丝以后,它的经营模式就变成另外一种经营模式了。最后列举宽策略海外交易2.0,我们通过人工智能帮助客户交易全球94个国家的股票。

  第一大步骤,风险评级,不管你怎么做机器人的投顾公司,第一步通过软件交互识别客户的风险等级。第二,通过各种配置的后台算法,这个里面重点包括马科维茨的有效前沿,概率论,以及过去15年全球积累的可以上规模的量化策略,帮助你生成各种策略算法。第三,将这种策略算法形成的股票方案推荐给前面经过风险评级的C端客户,以多维度的一种方式体现出来,这个多维度包括资产配置维度,策略配置维度和业绩维度。最后客户投资的比较再是投资单个股票了,单个股票对普通人来说这件事情变的太难了,你需要做大量的研究。普通的C端客户最终是以投策略为导向来投资全球,而策略是由人工智能产生的一个又一个国家自动产生的策略。最后一点就是形成交易闭环,当所有的C端客户经过机器人投顾公司产生各种策略以后,形成交易以后,这个机器人投顾公司已经变成一个券商,因为它已经打造了一个非常完善的交易闭环,它形成了佣金收入。

  我列举了一下整个机器人投顾的核心,四大核心。第一大核心资产配置技术,第二大核心量化测算算法,所有做量化精工的人这一点非常熟悉,机器人投顾公司是有积累的,有沉淀的,不是近两年来形成了新公司,不是一个互联网公司,而是将传统的量化投资以一种机器人投顾的方式来实现。第三个,量化社交。就是我说的粉丝群效应,更多的人现在被吸引到各种粉丝群、论坛,这部分人形成的粉丝群是有足够的黏性,它的黏性在平台本身,所以未来的发展是券商即平台,我们今天来想想,中国目前的券商,券商和券商之间其实本质上的差异对于C端客户的差异来说,除了品牌以外,剩下没有太大的差异,佣金已经比拼到万分之二点五,剩下只能提供服务,服务的本质对于客户而言,大家已经不愿意,80后和90后的客户已经不愿意进入证券大厅,他想看到的是什么,他和你交互更多是你的交易平台,而在中国所有的交易平台同质化程度非常高,我们可以调研一下,我们现在自己股票交易到底用什么平台,所有的都是同花顺(300033,股吧),券商和券商交易平台上没有差异,而海外不是这样的。今天在美国、欧洲,我列举了那么多国家,每一个国家每一个券商开发的是独立的自己的交互平台,这个交互平台越来越走成机器人投顾平台,对C端客户的感知而言,它看到不同的券商不同的平台,而不在于品牌。

  智能生命周期算法,这点更厉害。我们大家都用过亚马逊,当买一本书以后,亚马逊的后台会记录你的职业,会记录你的工作,会记录你买书的品种,今后如果有同类型的书出来以后,亚马逊会在后台推荐给你,而今天的机器人投顾平台会主动在后台识别这个客户的风险偏好,怎么来识别呢?因为客户非常黏性于这些平台,所以客户会不断点击一些按键,比如说可以看到客户到底长期会使用哪些策略,是美国、英国、法国,是对冲类还是不对冲的,是高风险的低风险的,是期权类的,还是股票类的,背后你通过这个客户的使用已经清楚的知道客户的行为,再通过最近五年发展的大数据算法,不断识别这些客户的风险行为,最终推荐最适合客户的投资策略推给客户,这样客户点击鼠标交易这个次数就会加大,就是因为加大次数,才创建了更多券商和期货公司的佣金来源。

  这是我列了一下量化投资到底有哪些应用在智能投顾里面,有股票的量化选择,常规来说我们做基本面,不管是做基本面还是做技术面,两方面的量化选股模型,全部进入到智能投顾的后台算法。第二方面,投资时机的选择,什么时候加仓,什么时候减仓,这些东西通过现在的大数据算法可以以大数据算法判别大势的走势。第三,估值期货的套利,第四CTA的策略,这些策略都做到智能投顾的后台算法中间。最后一点算法交易形成闭环,帮助更多的客户以最廉价的成本来购买这些机器人投顾策略。

  所以机器人投顾这些公司最后的盈利模式和券商一模一样,我们看了一下,我这上面写了三种盈利模式,我们对应的是三家不同的公司,中间一个是佣金差,这是谁赚?证券公司和期货公司的经纪业务,来源于佣金差。第二,投顾业绩提成,目前是谁来做?私募公司来赚,后端提成,但是最大的问题,刚才我也跟其他有些朋友交流,最大的问题是合格投资人,最大的问题是起步门槛,但智能投顾这种软件已经将起步门槛降到一千美元。不需要每个C端客户变成合格投资人,只要有意愿投资,不需要它有一百万以上的资金,一万足以,就可以用各种机器人投顾的算法帮助它投资。最后一个是账户管理费,就是传统基金公司赚到的收入,这三个收入现在已经演变成为智能投顾公司的核心盈利模式。这是智能投顾公司本土的发展,这里面包括广发旗下的的,包括金贝塔后台算法可能是采取更多的外包协同的方式,它是以投资中国的基金FOF组合为导向做的智能投顾,也包括宜宾的投米。左边这一列更多帮助客户赚取的贝塔,右边包括宽策略和蓝海智投,更多智能投顾公司帮助客户赚取的阿尔法加贝塔的收益。

  这是智能投顾公司会落地的界面和功能,这些功能包括一个自动化的策略配置,什么叫自动化的策略配置?会通过跟客户的交互以及对客户的大数据分析,主动匹配最适合客户的策略配置,比如说投了5万美金或者1万美金进去,系统会根据C端客户的风险偏好推荐到底有百分之多少投在美国,多少是投在中国,多少投在德国,每个国家应该购买哪些股票,对冲哪些股指期货,客户一件事完成交易闭环,不需要再做任何研究,所有的后台都由机器来做,这个第一大功能是自动配置功能由于涉及的国家特别多,而全球的交易市场每天24小时都在交易,每天早上从泰国开始,到日本、香港,然后迅速到了欧洲、英国、法国、德国收市收在美国,全球24小时在闭环交易,所以延时单变得非常重要,而整个智能投顾公司由于在海外直接对接了券商柜台,所以这种交易也是智能实现的,一账通式的交易,通过一个账户交易全球94个国家,机器跟单,当所有人工智能的策略发生调仓的时候,所有C端客户的仓位自动调整。策略实验室,当传统量化非常难做的事情,需要写大量代码的事情,以图形化的方式实现,让所有的量化人员或者传统的基本面的人员,只要粗懂量化算法就可以以界面化的方式来实现所有量化策略,并且将量化策略在过20年、30年在市场上做回撤,最终形成你的个性化的资产配置策略和策略配置策略。

  这也是我们平台的一些界面,首先通过风险评级识别客户的风险平好,通过一键式职投帮助客户挑选更加适合客户的机器人策略,有策略配置策略,也有包括ETF的组合策略。单个的客户也可以像识别基金一样点击单个智能策略看到当前的持仓,以及查询每个不同的机器人历史的调仓记录,也包括EA的机器人实验室,让不懂量化的人,让不愿意写代码的人通过图形化的方式,产生自己的量化策略,并带到过去二三十年进行回撤。最终在前端页面以收益率的维度,以资产配置的维度,策略配置的维度,展现你的投资收益。我们平台上也支持大量的主观交易。

  整个平台所有的机器人、策略是布到云端,这个云端24小时都一路在计算各种选股、调仓帮助客户交易,所以其实这些股票类的阿尔法加贝塔的策略没有所谓的投资上限,我们也可以看到我们整个平台上的这些策略组合在过去一到两年的平均收益都是超过30%。量化策略其实也是没有各种量的担忧。这个是我分享了一下全球的智能投顾以及智能投顾在中国区的实现。谢谢大家。

  

(责任编辑:陈姗 HF072)

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