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炒赢机器到底有多难 高盛告诉你
2019-01-11

  近日看一篇报道吹高盛的AI人工智能在金融领域如何了得。

  人工智能的基础是大数据。是透过科技去分析巨量的资讯,从而作出更准确全面的观察、追踪甚至预测。从基金管理及各路资管的角度,利用大数据去捕捉投资机会,是一门艺术。

  在高盛所有的四种程序化分析方式中,笔者最感兴趣的是高盛如何加强对资讯的抓取、甄别、以及纠错等各方面能力。

  据相关媒体报道,高盛量化投资策略已经接近30年,即透过收集、整理及分析数据,建立投资模型,根据模型作出投资选择。而近10年开始,该行进行大数据分析,即除了分析企业财务报表或股价走势等传统数据外,再分析大量其他相关的资讯。

  现时,高盛针对近全球2000只股票,利用人工智能(AI),每只股票分析超过100种数据,有的甚至超过200种,“每一种数据都是微不足道,但加起来就有很大的影响”。

  散户之所以输钱,大部分还是第一时间对资讯的把握不准,理解不深,反应迟钝。所谓先知先觉,提前预判,模型操作等手法,其实在香港的一些私募机构之间已经开始应用。

  举例来说,笔者多年前曾受邀亲临港岛,某国际衍生品发行商香港阵地,参观了一下其大堂及盘室的规模及情景,不得不佩服庄家“知己知彼,百战不殆”的缘由:你在明处,别人在暗处。更别说什么资讯优先了。(注意:香港市场是允许坐庄的)

  据相关报道指出,高盛把大数据分为四大种类:

  1、能了解到一家企业是否有高质素营运模式的数据。比如,分析零售行业,可以透过网页点击率、信用卡交易甚至停车场的卫星图像,去了解其盈利趋势。例如从该行的历史数据可以看到,若企业的网页点击次数上升,其盈利亦会在未来有相应增长。(与聪明的人打交道最大的好处,就是能想出策略去解决问题,而不是只阐述表象及困难)

  2、大数据寻找基本因素被低估的企业。在高盛的眼中,有许多东西是财务报表没有告诉大家的。如何再去找到更有效的数据才关键。例如银行一般会披露整体呆坏帐数字,但高盛会更深入地找出每家分行的坏帐,从而构建出更完整的画面。

  3、大数据分析行业趋势。包括找出与该企业相关的公司,或尝试勾画出整个产业链,再从这些相关的公司去分析目标公司的现状。(纵横对比产业链的上下游数据,其实也是分析公司是否说谎,上市公司是否隐藏指标等等)

  4、大数据分析市场气氛。高盛发现,当卖方分析员普遍看好的时候,大市快将见顶(这点对卖方机构是一种考验)。高盛更会利用人工智能,透过机器学习,纪录和分析每一个分析员的惯有字眼及语气,以判断是偏向乐观还是悲观。这方法亦慢慢套在分析新闻报道及企业管理层的问答用语。(看到这里,你是否觉得你应该在网络上少发言,免得被对手抓住把柄了呢?)

  据APP获悉,现时高盛在全球有6只基金采用量化投资及大数据分析的策略,涉及管理资产总值为145亿美元。以过去5年的数据为例,高盛量化全球股票基金年化回报为12.8厘,跑赢98%的同类基金;欧洲股票及新兴市场股票基金的年化回报分别为7.71厘及1.84厘,分别跑赢97%及89%的同类基金。

  单从交易的角度看,笔者认为,在香港市场由于整体市场流动性偏弱,选择可投资股票标的,就成为大数据管理的第一要素。举例来说,你看看周五创业板成交最多的股票,一天的成交额才2000万港元,基本就可以判定这个板块已经废了,根本没有关注必要。

  那么在主板市场呢?每天有300多只股票一分钱都没有成交,这就要求投资者缩小范围,做自己的大数据整理了。每日的功课很多而且艰巨,不然为啥说“炒股与散户无关”呢。

  针对资讯的关注度总是最高的。选择什么样的财经媒体做关注?对内地投资者来说是个很大的难题。社区网站评论互动多,但是往往谣言多,废话也多,如何甄别消息的真实、可靠性是需要市场磨炼的。高盛就认为,经过10年以上的努力,他们的资讯量化投资领域建立优势,才开始带来回报。

  曾记否,A股投资者还喜欢看电视炒股的时候,殊不知这个地球上的财经消息早已经24小时滚动了。随着互联互通的关联度越来越高,即便是内地A股,与国际市场接轨的同步影响也越来越强。

  普通投资者苦于财经媒体在内地稀缺,境外市场的专业分析报道并不多(汉化的更少)。体现在能及时报道的少,写专业分析评论的更少。事件性报道比较多,但对事件进行理性专业分析的并不多(专业机构核心资料普遍是收费的,而且不公开的)。

  在内地A股,表现出“喊口号”的资讯多,报道“事后诸葛亮”多。后来自媒体发达后,社交网站上铺天盖地的“瞎糊弄”“写赌技”更泛滥。内地老司机笑谈到:看你关注的号,就基本上能判断你的赚钱能力。

  聪明的人比你还努力,比你还用心。“资讯上的优势,是长期跑赢市场的重要关键!”高盛主管直言不讳。

  免责申明:文章只提供股友讨论,不得构成投资建议,笔者不持有上述任何港股。股市有风险,投资需谨慎!

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