人工智能发展迅速 应用扩大至投资管理领域

人工智能可让资产管理公司的股票覆盖范围更广泛、克服偏见,以及帮助组建风险优化的投资组合。(路透社档案照片)
人工智能可让资产管理公司的股票覆盖范围更广泛、克服偏见,以及帮助组建风险优化的投资组合。(路透社档案照片)

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人工智能的应用非常广泛,如今也扩大至投资管理领域。它能让资产管理公司的股票覆盖范围更广泛、克服偏见,以及帮助组建风险优化的投资组合。

大华资产管理投资技术主管何国华日前与记者分享说,公司资产管理组建了模型,分析亚洲股市近2万5000只股,包括公司基本面(营收和净利等)、国内生产总值等宏观因素,以及相对强弱指标(Relative Strength Index,简称RSI)等技术分析因素,并根据这些股下个月预计取得的回报率进行排序。

从中,大华资产管理会筛选出100只表现最好的股票,让分析团队对此做进一步分析。人工智能模型也会为投资组合中的股票分配权重。

大华亚洲基金(United Asia Fund)就是最先采纳人工智能的基金之一,若与MSCI亚洲区除日本指数(MSCI AC Asia ex Japan Index)的基准相比,该基金过去三年每年平均超越指数5.3%,过去12个月(截至今年3月底)则超越指数16.4%。

根据大华资产管理,投资管理领域一个常见问题是,如果股票分析团队仅有五人,每人追踪50只股,整体只能追踪到250只股。然而,亚洲共有近2万5000只股,这仅代表1%的覆盖率。

采纳AI面对成本等多方面挑战

尽管人工智能发展迅速,改变包括投资管理领域在内的许多行业、提高效率,并且是更多创新的绝佳机会,独立研究者曹实指出,在投资管理中采纳人工智能仍有不少挑战。

对于许多公司,成本是个挑战,它们因资金不足无法开始采纳人工智能。科技是另一个挑战,人工智能的发展非常迅速,所以被淘汰(obsolescence)的速度也很快,必须不断学习新知识。与此同时,人工智能是个新技术,涉及到数据隐私和数据监管问题。

若想应对这些挑战,需要齐心协力地促进跨学科合作,这体现在称之为“T型团队”(T-shaped teams)的组织结构中。

曹实说,如今的投资团队有三项职能,之前只包括投资职能的员工(投资决策者、投资研究员和私人财富经理),但现在需要数据科学家和应用工程师等加入这个“T型团队”。

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