AI十二谈 | 微众银行殷磊：炒股时不应把人与人工智能对立来看

AI十二谈 | 微众银行殷磊：炒股时不应把人与人工智能对立来看刀剑神域第二季结局,河北人事考试中心电话,国贸酒店公寓, 尹莉娜 “海运港口集装箱的密集程度、夜间办公楼的光亮情况、商圈的客流量、景点的拥挤情况……这些都是AI炒股能够使用的‘另类数据’。” 12月9日，在搜狐科技《AI十二谈

尹莉娜

“海运港口集装箱的密集程度、夜间办公楼的光亮情况、商圈的客流量、景点的拥挤情况……这些都是AI炒股能够使用的‘另类数据’。”

12月9日，在搜狐科技《AI十二谈》第6期的节目中，微众银行AI投研负责人、智能资管平台负责人殷磊对搜狐科技介绍称，传统金融分析常使用财报、公告、市场信息等财务数据，但这类数据时效性较低。反观另类数据，由于是企业实时运营情况的反映，因此对决定股票当下是否值得购买可以起到重要作用。

殷磊表示：“除了时效性问题之外，财务指标作为传统因子辅助投资已经被用得太多了，因子拥挤度已经特别高，因此不太能给带来超额收益。”

使用另类数据辅助投资是殷磊团队的主要研究方向之一。据他介绍另类数据包括但不限于时空数据，新闻舆情，遥感影像，ESG等数据。。数据得以丰富后，选股与择时的准确性就有显著提高。

“我们团队大部分通过另类数据去抽象出来跟企业基本面相关的实时数据，构建好投资组合，经过长时间的回测，以判断发掘出来的因子是不是有效。”殷磊介绍称。

不过，另类数据也并非全盘适用于所有场景。“我们发现，有些因子只在短时间内有效，而有些因子是长时间都是有效的。我们会对此进行甄别，并剔除伪有效的因子，再把合适的因子放到AI量化模型里，进而辅助投资决策。”

搜集好大批量的数据后，殷磊为大家讲述了AI量化交易技术模型的两个重要分类。一是毫秒级别的高频交易，这是机器发挥优势的地方，也是传统基金经理力不能及的范畴。在这个层面，AI主要考虑因素就是盘口的实时交易信息。二是与企业基本面相关的数据研究，AI对除去财务数据之外的海量非机构化数据进行处理加工，得到企业基本面相关的高频数据；同时与财务数据相互印证，去伪存真，得到更有效的投资信号。，

AI辅助炒股因汇聚大量精英，投入了大量人力、物力，因此人们对其产生的效果期待颇高。人们也常常疑惑，人和人工智能相比，在炒股上的造诣谁更高。

在殷磊看来，对于长期情况的判断，人的作用会更强，或者有经验的基金经理判断会更准一点。量化模型对人的“潜意识”的捕捉是非常困难的。投资有时候就是艺术，需要灵感。

而对于高频交易来看，往往AI能发挥的作用会更大，尤其毫秒级的超高频交易，传统的基金经理上再厉害也打不过机器。

最重要的是，人们往往进入一个误区：把AI和传统基金经理对立起来看，但实际上，他们往往是相互成就的。

“机器产生出来的结果，不一定就要脱离基金经理的判断就直接下单交易，它往往是给基金经理一些有效补充。同时，基金经理通过提取过往交易中的总结的经验，也能够有效的精进算法。两者结合，比单纯AI或者单纯人能取得更好的结果。”殷磊表示。

不过，只要是投资就难免遇到亏损，AI在“止损”上主要有两种策略。

据殷磊介绍，如果某只股票的回撤已经超过当初设定的亏损比例，往往采用自动赎回，这是一种硬止损。另一种方式是根据仓位的不断变化和一定时间窗口内的波动率情况，调整当前的风险暴露，即滑动止损。

AI炒股尽管有众多好处，但在殷磊看来，普通大众利用AI去炒股不太现实。

首先，“AI炒股”需要大量的数据，但对于普通人来说，能够拿到的数据量少，同时又缺少有效的数据获取渠道。另外，对于数据的处理、加工和分析需要极强的专业性和大量的算力，对于非技术或非金融领域的人来说更是难上加难。

不过，普通人仍可以接触到背后使用AI的基金。殷磊表示，AI技术在背后发挥作用的基金，在营销时可能会放大其优点，使用偏广告性的说法，比如使用天花乱坠的词汇，或特意标注出看起来比较唬人的因子或算法。

但对于初入市场的小白用户来说，真正要关注的是实打实的历史数据，比如收益指标、回撤、风险控制等。

嘉宾介绍：

殷磊博士现任微众银行AI投研负责人，智能资管科技平台负责人，资深人工智能科学家。殷博士还担任ITL反财务舞弊委员会委员，负责基于AI与另类数据驱动的资产管理和风险管理。带领研发的新一代资管平台“揽月”，荣获《哈佛商业评论》中国新增长创新实践榜单，2020 IDC中国数字化转型优秀奖，2020亚太数字银行创新峰会“最佳金融科技创新奖”，国家金融与发展实验室与金融科技50人论坛组织的“全球金融科技创新案例库”、2021年彭博量化比赛特等奖。殷磊博士之前曾任百度慧眼负责人，去哪网技术总监，深知科技联合创始人兼CTO。

栏目介绍：

人工智能是当下最热门的技术与赛道之一，关于它，大众抱有诸多好奇的同时也有着不少疑惑。基于此，搜狐科技重磅推出《AI十二谈》栏目，第一季计划播出12期，每期筛选网友日常关心、关注的AI方面的痛点问题，邀请相关专家教授、企业高管组成嘉宾阵容，进行AI知识科普，答疑解惑。

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