香港2019年6月21日 /美通社/ -- 自從谷歌阿爾法狗(Alpha Go)在圍棋“終極人機大戰”完勝棋王柯潔，關于“金融阿爾法狗”也將橫掃人類投資高手的說法一直不絕于耳。今天，人工智能（AI）強大的數據庫和計算能力，靈活多元的投資策略，正在從根基上重塑著全球金融投資界。
在人工智能技術研發的金字塔尖，中國香港是僅次于歐美諸國,亞洲排名第一的地區。在這里，有一支牛津、劍橋等頂尖名校博士領銜的平安量化投資與人工智能團隊，平安資產管理（香港）自主研發的人工智能投資平臺就在他們手中誕生。
平安海外控股旗下平安資產管理（香港）量化投資團隊自主研發的人工智能投資平臺，利用各種機器學習技術，致力在不同的市場、資產中尋求優化的量化投資策略。
“跟傳統的量化策略相比，目前我們機器學習算法的優勢是‘非線性’，因為真實的世界是非線性的。”平安海外控股董事長兼CEO童愷表示，團隊自兩年前開始投入開發這一平臺，平臺的首個模型已經正式上線，應用于挑選A股市場股票組合的實盤基金。
平安資產管理（香港）資本市場負責人及CIO柴志杰認為，機器學習技術能夠利用不同算法，自動深入市場去挖掘不同的“信號”，“不同于過往借助人去尋找，除了省下大量人力，還可以敏銳地適應不同的市場環境，捕捉未被發現的機遇”。
機器學習的優勢在量化投資經典模型“因子投資”中體現得尤為突出。利用“因子”來篩選投資組合的量化方法，最大的挑戰是某些有效因子策略在市場上很快普及，同質化令策略的收益迅速下滑，而機器學習能夠利用強大的運算和數據分析能力，不斷挖掘全新和獨特的有效因子，擴大差異化優勢。平安自主研發的人工智能投資平臺可高速動態分析大量數據集，并已從其中挖掘9大類別的因子，其中包括眾多平安“獨家”專有的因子。
在今天信息爆炸的市場上，差異化優勢的另一大重要來源是發掘、掌握全新和獨特的另類數據。持續探索“金融+科技”、“金融+生態”的平安集團在另類數據上擁有獨特優勢，不同的龐大的客戶群體，尤其是大量中國不同行業的相關數據，為機器學習技術提供了最佳的發揮平臺。同時，模型也能夠迅速跟進市場各類風險因素，并配合資深基金經理對于全新風險的判斷，以動態的“人機合作”避免傳統量化模型的缺陷。
人工智能機器學習根據外界數據和算法開發制定模型策略，精確地自發適應各種環境，已在許多競爭、競技領域戰勝了人類智能，即將在金融市場取得突破。
當前，越來越多世界一流的科學家、工程師和數學家正在走進投資和資產管理行業，金融巨頭們紛紛搭建起機器學習專家團隊。2017年5月，微軟前首席科學家鄧力宣布加盟對沖基金巨頭 Citadel，擔任“首席人工智能官”。在人工智能領域鼎鼎大名的卡耐基梅隆大學機器學習系主任 Manuela Veloso 2018年5月加入摩根大通，擔任人工智能研究院負責人。三個月后，華盛頓大學計算機科學教授 Pedro Domingos宣布加入對沖基金巨頭D. E. Shaw。
同樣在2017年，平安海外控股旗下香港資管建立了人工智能研發團隊，聘請了在香港科技大學和中文大學擔任教授的人工智能專家、牛津大學經濟學博士王澤基教授作為團隊負責人，自主開發基于機器學習的人工智能模型。
“20年前我就開始做人工智能投資模型，當時要預測第二天的市場走勢，需要整整六個月來計算，所以并沒有現實意義，但現在這些計算幾小時就可以完成”，王澤基博士表示，在當前計算速度極大提升和成本大幅下降的情況下，我們將看見人工智能更廣闊的應用前景。他相信，目前全世界的投資圈都在向系統化、量化和科學化方向發展，平安自主研發的人工智能平臺正在推動我們向當代最前沿的投資方法邁進。
王澤基博士指出，新興的人工智能技術將全方位重塑全球投資和資管行業，嗅覺最靈敏的全球頂尖基金正積極地向科技公司轉型。新型的投資機構從人員到架構等各方面都與過往有所區別，越來越接近科技公司 -- 例如投資研究團隊中有大量科研人才，以研究專題為導向，擁有多元化激勵機制，科研和投資人員有機協同，將嚴謹的風控納入投資過程，最大程度地激發員工的積極性、嚴謹性和創造力。
他表示，人工智能在金融投資界的應用剛剛開始。與傳統金融機構對獨家信息、投資專家的依賴不同，人工智能機器學習方法的代碼、模型、數據集大多開源，科技的進步拉平了全球各地的起跑線，帶來彎道超車的良機。
