探索設(shè)計(jì)智能投顧

1、智能投顧設(shè)計(jì)探索目錄1.智能投顧理論12.智能投資組合12.1選擇基金12.2資產(chǎn)配置模型22.3風(fēng)控模型23.智能投顧的效果33.1不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)間關(guān)系31.智能投顧理論智能投顧 通常指Robo-Advisor，即根據(jù)個(gè)人投資者提供的風(fēng)險(xiǎn)承受水平、收益目標(biāo)以及風(fēng)格偏好等要求，運(yùn)用一系列智能算法及投資組合優(yōu)化等理論模型，為用戶(hù)提供最終的投資參考，并對(duì)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)對(duì)資產(chǎn)配置再平衡提供建議。通過(guò)上述對(duì)智能投顧的定義，可以理清以下思路：1)機(jī)器人投顧。智能投顧是基于非人工、智能提供投資建議，所以打著智能投顧為名、人為進(jìn)行背后調(diào)倉(cāng)換標(biāo)的的投顧，算是偽投顧；隨著智能投顧在國(guó)內(nèi)的落地生根，這幾年，市

2、面上存在的智能投顧已經(jīng)漸漸從偽智能，即人+機(jī)器投顧，轉(zhuǎn)換為了機(jī)器人投顧。大體方式，還是增加預(yù)算，招聘程序員將投顧思路剝離出來(lái)用編程實(shí)現(xiàn)。2)用戶(hù)多維畫(huà)像。智能投顧對(duì)個(gè)人投資者需要進(jìn)行畫(huà)像，包括風(fēng)險(xiǎn)承受能力、收益目標(biāo)、個(gè)人偏好等，當(dāng)然，能挖掘其他對(duì)投資者畫(huà)像有更清晰意義的指標(biāo)自然更好?，F(xiàn)階段，智能投顧行業(yè)的用戶(hù)畫(huà)像還相對(duì)較為粗糙，簡(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)后，即得到用戶(hù)投資特征，依然是用戶(hù)畫(huà)像的主流。直接原因，在于投資者風(fēng)格迥異，真要千人千面，反倒有點(diǎn)嘩眾取寵，流于表面。后期，等智能投顧中投資方案被越多投資者接受后，投顧行業(yè)應(yīng)該會(huì)重新重視用戶(hù)畫(huà)像。3)提供持續(xù)、動(dòng)態(tài)更新的投資組合。智能投顧替代傳統(tǒng)投顧，為投

3、資者提供的服務(wù)是資產(chǎn)投資方案。且該方案是投資者個(gè)人承受能力下的，收益最佳、最具有操作性等的資產(chǎn)配置方案。這也就要求基于智能算法得到的投資方案，需要持續(xù)動(dòng)態(tài)的為投資者更新資產(chǎn)配置內(nèi)容，以滿(mǎn)足投資者持有當(dāng)下最佳的投資組合。這部分是智能投顧的核心，也是各投顧公司的最大競(jìng)爭(zhēng)力。后面我們將詳細(xì)講述這部分的設(shè)計(jì)及探究。2.智能投資組合基于智能算法，持續(xù)動(dòng)態(tài)的更新投資組合，落實(shí)到實(shí)際操作中，大體圍繞著以下思路：2.1選擇基金有一套卓越的選基金體系，以從源頭保證優(yōu)質(zhì)的投資“原材料”。這就使得曾經(jīng)用于股票分析的各種方法，如因子分析、相關(guān)性分析、基本面分析都開(kāi)始被用于并調(diào)整到基金分析上。至于其有效性，就只有各方案

4、的設(shè)計(jì)者知道了。不過(guò)，在這里需要強(qiáng)調(diào)一句，研究者篩選出的基金，最核心的一點(diǎn)，就是各類(lèi)基金之間需要保持足夠的弱相關(guān)性，以滿(mǎn)足后期的大類(lèi)資產(chǎn)配置需求。刨除這一點(diǎn)選基金，都是舍本逐末。在這里，大體羅列一些篩選基金需要注意的地方：a)相關(guān)性，選出的基金需要盡量涵蓋足夠的非相關(guān)市場(chǎng)，這樣后期資產(chǎn)配置中，才能大概率避免黑天鵝事件；b)手續(xù)費(fèi)，投資更多的是賺市場(chǎng)上漲的錢(qián)，手續(xù)費(fèi)太高，會(huì)大程度的消耗投資者的本金和收益，進(jìn)而遠(yuǎn)離定好的投資目標(biāo)；c)申贖時(shí)間，較長(zhǎng)的申贖事件，一方面會(huì)浪費(fèi)掉調(diào)倉(cāng)換股中間的收益，另一方面會(huì)影響整個(gè)組合的實(shí)際配置效果；事實(shí)上，本著簡(jiǎn)單、明了的投資原則，選擇指數(shù)類(lèi)特別是C類(lèi)的ETF或ET

5、F增強(qiáng)基金，也是不錯(cuò)的一種選基金方式，其結(jié)果未必比復(fù)雜的方案篩選出的基金差多少，雖然未必是最優(yōu)的配置方式；2.2資產(chǎn)配置模型一套優(yōu)秀的資產(chǎn)配置模型。好的資產(chǎn)配置模型對(duì)投資策略來(lái)算，就如一個(gè)優(yōu)秀的廚師對(duì)一桌菜的影響。其重要性，甚至對(duì)一個(gè)智能投顧方案的價(jià)值起到了決定性的作用。市面上成型的資產(chǎn)配置模型包括：a)馬科維茨，設(shè)計(jì)者就是馬科維茨，并憑此獲得了諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。因?yàn)槟Ｐ椭群艽?，從而廣為業(yè)內(nèi)研究者所知。其劣勢(shì)也很明顯，一來(lái)大家都知道，自然就不能算是自己的護(hù)城河，二來(lái)其本身存在對(duì)參數(shù)反應(yīng)敏感，容易因?yàn)槭找媛屎惋L(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的改變，導(dǎo)致配置比例較大幅度的變化；b)BL模型?？梢院?jiǎn)單的理解為馬科維茨+投

6、資觀點(diǎn)，即通過(guò)投資觀點(diǎn)來(lái)調(diào)整馬科維茨中的輸入?yún)?shù)，收益率，進(jìn)而影響馬科維茨輸出：配置方案。該模型劣勢(shì)也不小，投資觀點(diǎn)的獲得本身就受主觀因素影響，其好壞決定了整個(gè)配置方案的好壞，既然如此，那不如直接拋棄模型，選擇給方案的人？當(dāng)然，也不能說(shuō)的這么絕對(duì)，只能說(shuō)，BL模型，其實(shí)是研究者不想對(duì)人和模型選邊站時(shí)，采取的中庸結(jié)果。c)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型。通過(guò)調(diào)節(jié)配置比例，讓各標(biāo)的之間的風(fēng)險(xiǎn)相等，且該相等是考慮了相關(guān)性之后的相等。該模型的邏輯是，任何時(shí)候，我對(duì)各標(biāo)的的風(fēng)險(xiǎn)暴露都是一樣的，從而避免了單個(gè)標(biāo)的的黑天鵝事件，能夠賺取整個(gè)市場(chǎng)上漲的錢(qián)。不過(guò)，因此帶來(lái)的劣勢(shì)也很明顯，市場(chǎng)好的標(biāo)的，和市場(chǎng)不好的標(biāo)的，配置并沒(méi)有

7、明顯的側(cè)重，也就永遠(yuǎn)無(wú)法讓投資者獲得最大的收益。d)其他模型。像最小方差模型、簡(jiǎn)單等權(quán)模型、最小在險(xiǎn)價(jià)值等，比較小眾，其核心要么就是追求組合風(fēng)險(xiǎn)最小要么追求風(fēng)險(xiǎn)暴露均衡，并沒(méi)有太多新意的地方。且存在較大的理論漏洞或者說(shuō)更高的使用條件，從而應(yīng)用的機(jī)構(gòu)也相對(duì)較少。基于筆者個(gè)人偏好，還是更喜歡馬科維茨模型。當(dāng)然，對(duì)該模型進(jìn)行一定程度的改良是必不可少的。比如，通過(guò)限定無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最低配比來(lái)調(diào)整投顧風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；通過(guò)限定預(yù)期收益，來(lái)追求各期最佳風(fēng)險(xiǎn)配置；關(guān)注全市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)收益情況或單個(gè)標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)收益情況決定當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)偏好等等。具體細(xì)節(jié)，可以等后期有時(shí)間再慢慢給大家展開(kāi)。2.3風(fēng)控模型投資過(guò)程中出現(xiàn)黑天鵝事件是不可避

8、免的，特別是A股市場(chǎng)，因?yàn)樯?hù)眾多，投資風(fēng)格不太成熟，很容易出現(xiàn)市場(chǎng)短時(shí)間大幅度下跌情況。如果在資產(chǎn)配置模型外，沒(méi)有有效的風(fēng)控模型，很容易導(dǎo)致整個(gè)配置方案出現(xiàn)較大幅度的回撤。且不說(shuō)，回撤對(duì)收益的損嗜，就單說(shuō)回撤對(duì)用戶(hù)的忠誠(chéng)度和粘性的影響，都是極大的?？梢?jiàn)，風(fēng)險(xiǎn)控制對(duì)智能投顧策略是必不可少的。風(fēng)控模型，其實(shí)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是在標(biāo)的出現(xiàn)異常事件后，能夠緊急且有效止損的一種模型。模型很簡(jiǎn)單，就像一個(gè)故事，可能講述前因后果會(huì)費(fèi)點(diǎn)事，但其故事核心，并不復(fù)雜，就是簡(jiǎn)單的兩個(gè)字，“止損”。最常見(jiàn)的止損策略，有固定點(diǎn)位止損、移動(dòng)止損、波動(dòng)率止損、ATR止損等等，并沒(méi)有明顯的好壞之分，只能說(shuō)不同情況下選用特定的某種

9、止損策略更能滿(mǎn)足需求一些?；谏鲜鲋箵p策略構(gòu)建風(fēng)控模型，在黑天鵝事件（定義黑天鵝事件也是一件技術(shù)活）發(fā)生時(shí)，迅速對(duì)單個(gè)標(biāo)的進(jìn)行分控。至于風(fēng)控過(guò)后，如何選擇終止風(fēng)控時(shí)點(diǎn)，建議可以考慮再下一期滾動(dòng)調(diào)倉(cāng)的時(shí)候。3.智能投顧的效果也許在真正將一個(gè)優(yōu)異的智能投顧方案落地實(shí)現(xiàn)前，我們不清楚還有多長(zhǎng)的路要走，但，我們應(yīng)該清楚的是，什么樣的智能投顧是真正優(yōu)異且有效的智能投顧。3.1不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)間關(guān)系對(duì)每個(gè)機(jī)構(gòu)來(lái)算，最優(yōu)的投顧方案只能是一個(gè)(如果不是，則說(shuō)明并沒(méi)有形成終極的投顧方案)。那不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)間，使用同樣的投顧方案，區(qū)別只在預(yù)期收益率。這就使得不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)間，應(yīng)該是：1)夏普接近。標(biāo)的一致、投顧方案一致的

10、情況下，風(fēng)險(xiǎn)收益特征就一致。所以，對(duì)應(yīng)的收益風(fēng)險(xiǎn)比就會(huì)是一致；2)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)間，預(yù)期收益率、回撤、波動(dòng)率會(huì)隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的提高而增加或降低，不會(huì)出現(xiàn)不規(guī)律排列情況。所以，如果市場(chǎng)是上漲的，則最高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的收益一定最高，最低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)收益一定最低；同理，如果市場(chǎng)下跌，則最高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的收益一定最低，最低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的收益一定最高。中間風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的，一定是依規(guī)律，根據(jù)等級(jí)排列，不會(huì)出現(xiàn)越規(guī)矩的情況，否則該智能投顧方案就是有問(wèn)題、非智能的；3)因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)收益特征的一致性，則歷史回溯結(jié)果將出現(xiàn)收益曲線(xiàn)的分層，即不同階段，高收益的曲線(xiàn)和低收益的曲線(xiàn)，不存在黏連性，要黏連則所有的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)都會(huì)黏連，請(qǐng)注意最后一句話(huà)；4)投顧根據(jù)整個(gè)市場(chǎng)情況獲得收益。當(dāng)整個(gè)市場(chǎng)偏弱市時(shí)，智能投顧將大概率錄得虧損或低收益；當(dāng)整個(gè)市場(chǎng)偏強(qiáng)市時(shí)，智能投顧將大概率錄得高收益或較好收益。所以，如果今年以來(lái)，有智能投顧公司通報(bào)說(shuō)自己獲得正收益、甚至高收益，則需要考慮該公司是否存在數(shù)據(jù)造假或者模型是否專(zhuān)業(yè)且經(jīng)得起檢驗(yàn)了。3.2智能投顧示例為了讓讀者有更清晰的認(rèn)識(shí)，筆者將一版智能投顧數(shù)據(jù)放在下面，以供參閱：從數(shù)據(jù)中，可以發(fā)現(xiàn)風(fēng)收益率、最大回撤隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的提高逐漸增大，說(shuō)明該智能投顧方在不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中使用的投顧案具有很好的一致行。如果上述判斷正