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用于智能金融搜索引擎研发,人工智能步入金融

时间:2019-11-30 00:18来源:技术资讯
原标题:要做中文版的 Kensho 和ThoughtSpot,「紫光智能」以金融领域切入智能投研市场 转自:  在瞬息万变的金融世界,每一个投资决策都需要海量的信息做支撑,才能更加精准地把握

原标题:要做中文版的 Kensho 和 ThoughtSpot,「紫光智能」以金融领域切入智能投研市场

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在瞬息万变的金融世界,每一个投资决策都需要海量的信息做支撑,才能更加精准地把握市场脉搏,因此,对市场进行研究是金融机构的一块重要投入。为了满足这些信息需求,有专业做金融信息终端的企业如彭博、万得等。不过如果更进一步呢?怎么利用技术为金融从业者乃至大众提供更好用的信息收集和分析工具?

3月12日消息,智能金融搜索引擎「虎博科技」宣布完成 3300 万美金 A 轮融资,投资方为 PAC、宜信新金融产业投资基金和高榕资本。虎博科技创始人兼 CEO 陈烨表示,本轮融资将用于产品技术研发、商业化拓展、人才升级和国际化。成立一年半以来,虎博科技已完成累计近 4 亿元人民币的融资。此前,虎博科技还曾获得由新世界集团成员新创建集团及高榕资本领投、新鸿基有限公司跟投的过亿元 Pre-A 轮融资,以及高榕资本、点亮基金和大众点评创始人张涛的数千万元天使轮投资。

人工智能步入金融领域的主流玩法:

紫光智能正是希望满足目前的智能投研需求。紫光智能成立于 2018 年,为紫光集团内部孵化的人工智能企业,主要目标是为海内外的个人投资者和专业投资机构提供基于人工智能技术的投资顾问与咨询服务。

虎博科技成立于 2017 年,是一家 AI 公司,以金融为首要落地场景。虎博科技基于深度学习及NLP技术,目前自主研发了七大金融领域的关键技术,包括智能搜索、智能推荐、机器阅读理解、总结、翻译、舆情分析及撰稿等,在此基础上推出了智能金融搜索和问答系统“虎博搜索”与其他产品。

  1. 投资银行和卖方研究尝试自动报告生成,2. 金融智能搜索;3. 公募、私募基金在通过人工智能辅助量化交易;4. 财富管理公司在探索智能投顾方向。

创始人兼 CEO 刘和平向 36 氪介绍,紫光集团以芯片业务起家,从芯片、算法发展到人工智能板块,是顺应技术发展潮流的趋势。紫光智能除了为集团内部的业务部门提供技术支持外,还会以金融领域作为第一落地场景,以智能搜索引擎切入投研领域,此后向医疗、政务、物联网、智慧城市、自动驾驶、安防等其他领域扩展。

金融数据公开、海量、反馈及时,让金融成为人工智能领域商业化落地的优质场景和热门领域。AI 金融赛道自 2017 年开始有多个玩家进场,基于 AI 技术的图像及语音识别应用逐渐普及到各类金融业务中,而 NLP 作为人工智能领域最为困难的子领域之一,也有不少公司进行探索,但其商业化落地仍处早期阶段。

1 自动生成投研报告靠谱吗?

紫光智能对标的是美国的 Kensho 和 ThoughtSpot。Kensho 是美国一家提供智能投研服务的公司,主要产品 Warren 为金融领域的人工智能搜索引擎,囊括从金融数据库到另类数据等与金融资产相关的信息,普通的 C 端用户只需在搜索框中输入简单的问句,Warren 就能通过自然语言处理 知识图谱技术检索出结果,对于企业用户来说,Warren还能生成投研报告,大大减少了投行调研人员的时间和精力。

虎博科技创始人兼 CEO 陈烨对 36 氪表示,Pre-A 轮后,虎博科技从大规模测试阶段进入到市场化阶段,B 端商业化进展迅速,已经与国内外多家顶级金融机构、新闻集团、教育机构、政府和监管机构达成合作,客单价在百万级别。

在投资银行的投行业务与证券研究业务中涉及大量的固定格式的报告撰写工作,如招股说明书中的部分章节,研报,以及投资意向书。这些报告撰写需要大量的投行初级员工进行长时间枯燥繁琐的数据罗列、整理、反复Copy-Paste工作。

刘和平表示,对标 Kensho 的智能金融搜索分析引擎是紫光智能的最初一块业务,公司目前已经能够联通上市公司的数据库,能够为用户提供公司业务形态的基本情况、内部财务健康状况、企业关联性等分析,之后会很快扩展到新三板公司。

在合作过程,虎博逐渐提炼出四大类金融机构面临的主要痛点,并据此推出了面向企业端及个人端的多个产品。

目前,自动报告生成主要运用自然语言处理(NLP)中的两种技术:

公司的另一核心业务,对标美国的人工智能搜索引擎公司 ThoughtSpot 。ThoughtSpot为 B 端用户提供基于私有和公开数据的广义顾问服务。ThoughtSopt 的智能搜索引擎应用关联式搜索技术,涵盖了企业内部数据以及外部数据乃至社交媒体等,能够面向非技术背景的B端企业内的普通用户提供分析型的搜索结果。

在企业端,虎博科技的产品包括:

自然语言理解(NLU):将日常话语消化理解,并转化为机器可后续处理的结构;

随着人工智能技术的发展,智能投研赛道也顺势而起,在国外,除了 Kensho 之外还有 Alphasense、黑石集团的 Aladdin 等公司;而在国内,据鲸准数据研究院报告,2017 年出现了一波智能投研的创热潮,2018 年持续攀升。目前国内在这一赛道的公司包括香侬科技、鼎复数据、萝卜投研、文因互联、熵简科技等。

轻投研类产品:针对金融行业从业者的投资研究需求推出。从业者可通过智能问答获得集合包括一级、一级半及二级市场在内的全球资讯、主流资产行情和创投信息。

自然语言生成(NLG):将由机器拆分好的结构化数据以人们能看懂的自然语句表达出来。

刘和平表示,目前国内不少机构专注的是狭义的智能投研,面向的是金融市场中的买方和卖方,而紫光智能面向的是广义范围的智能投研,为二级市场中的上市公司、监管机构、新闻媒体等其他机构也能提供服务。

智能知识库:用于企业内部数据及知识库构建,对于拥有大量且分散的数据的金融机构,虎博科技能够帮助他们打通企业内部数据,建立内部智能知识库,提高运行效率。

我们可以将这两种技术理解看成对日常对话这一原料的拆分加工和整装成可理解的自然语句——最终产品。

智能投研的核心要素包括数据、算力及算法。刘和平表示,紫光智能在人才、技术、落地方面均都具有优势:

舆情监控:客户可以选择自身的关注内容,虎博将根据公开信息和特定数据提供实时舆情监控及风险分析提示,为投资决策和风险控制提供支持。

然而真正生成报告还需要利用以上技术完成3个步骤:

  • 技术上,基于 NLP (自然语言处理)和知识图谱的引擎搭建有较高的壁垒,在金融领域落地也需要资深专家引路,紫光智能兼有这两方面的人才。
  • 资源上,紫光智能是紫光集团“从芯到云”战略上的重要布局,依托集团资源,紫光智能有较强的资本支持、集团内外部的多种应用场景可供落地,以及可深化建立的服务于金融行业的紫光金融产业云。同时,紫光智能正与多家外部公司建立合作,涵盖银行、证券、基金、保险、媒体等多个领域。

NLP基础技术服务:对于具有人工智能技术需求的金融机构,虎博科技可以进行技术输出,目前已经有翻译、数据处理等方面的标准化模块产品。

1.处理海量异构数据

紫光智能同时面向 B 端和 C 端提供服务。对个人用户,紫光智能主要通过提供免费的搜索引擎,为他们提供较为标准的搜索结果;而对于机构用户,紫光智能将考虑采用收取一定服务费用,提供更加全面、模型化、定制式的报告型搜索分析结果。

而在个人端,虎博于 2018 年 9 月开始推出一站式金融服务产品,包括“西梅”、“创投派”、“招股书”、“搜研报”、“财神股票”等近 10 种 App 和小程序,涵盖搜索、资讯、工具、交易等服务,目前累积用户量达百万级。

将投行分析师需要阅读的年报,彭博新闻社的实时新闻以及数据,行业分析报告,以及法律公告等资源进行消化。其中对于文本中的图片和表格需要OCR(光学字符识别)等技术解析。

行业发展尚在早期,技术优势固然是这个赛道的核心竞争力,但目前并不足以成为最佳壁垒,各家都还在寻求合适的落地场景以及资源支持。目前,紫光智能已经与多家潜在的机构进行合作洽谈,下半年将会继续组建团队,进一步增强产品线的广度和深度。

“相较于同赛道公司,虎博的特点在于全场景覆盖,”陈烨表示,“全场景的意思是,我们不只包含投研业务,还包括数据、底层服务、资讯等,自一级到二级市场均有覆盖,从第一天开始就涵盖全球主要的资本市场,坚持做端到端的服务——从数据处理开始到最后的用户意图理解,我们的产品可以直接取代用户目前使用的金融服务产品,而不是只做针对某一步或者单一功能的产品。”

2.分析数据

团队方面,紫光集团的团队多来自美国硅谷,在 Facebook、LinkedIn等企业拥有丰富的研发经验,也拥有在金融领域从业多年的专家。创始人刘和平获得美国奥本大学博士学位,于 SCI 等权威学术性期刊上发表多篇学术文章,曾就职于硅谷的创业公司和上市公司,专注于大数据环境下数据驱动的建模以及人工智能的技术创新和应用,积累了多年的产品研发和运营经验。

盈利方面,陈烨表示,面向企业用户的服务是虎博科技现阶段的营收主力,与企业端的合作模式以收取年费为主,C 端的短期及中期目标仍聚焦在用户规模,以后或推出增值服务。

这一过程涉及运用知识图谱中常用的知识提取与实体关联将其关键逻辑主干抽出,结合事件地点等因素,将关键信息嵌入预先设计好的报告模板中。

智能投研行业分析报告丨鲸准研究院返回搜狐,查看更多

从整体大环境来看,AI 金融的市场仍处于发展早期。在这样的背景下,陈烨认为需要在两方面突破,整个市场才可能出现爆发,一是在技术上继续突破;二是要更深入到金融行业的业务环节,更多地做“脏活”“累活”,帮助机构进行数字化和智能化。

3.文章生成

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虎博科技目前拥有百人规模的团队,以研发人员为主。创始团队包括深度学习、自然语言处理领域学界和产业界专家。创始人兼 CEO 陈烨曾担任美团点评高级副总裁,分管集团广告平台,此前曾任微软、eBay 和 Yahoo 担任主任科学家和研发总监,多次获得人工智能顶级会议的最佳论文奖。联合创始人兼首席科学家 John Canny 博士为加州大学伯克利分校计算机系教授,是 Canny 边缘检测算法的发明者。

经过处理海量异构数据与分析数据的过程后,即可生产新闻,券商分析研报,上市招股书,企业年报,定增公告,甚至基金研究员开每日晨会所需的投资建议书也都可以用类似方式生成。用户只需选择符合其需求的模板确定主题与关键信息,以及报告呈现形式,便可生成基本内容。而且投行分析师可以进行校对与人工二次编辑,加入有价值的观点与结论,并提升报告精准度。

未来,虎博科技从 B 端和 C 端方面出发,在 B 端不断拓展客户,创造营收,建立口碑;针对 C 端则切入更多场景,根据需求开发更多产品。并且,虎博科技还会将业务拓展到除金融外的其他领域。

自动报告生成已经被广泛的运用到新闻行业中,代表的科技公司有美联社投资的Automated Insights已为美联社自动生成出10多亿篇文章与报告。法国公司Yseop可以每秒生产3000页内容,支持英语,法语,德语等多种语言,产品广泛用于银行、电信公司的客户服务部门以及财经新闻网站。

PAC 创始合伙人廖明表示,目前人工智能 NLP 领域真正成功应用商业的并不多,虎博科技是其中之一,创造了全新的业态,“NLP 领域相比计算机视觉领域来说,技术难度更大,落地应用实现更难。PAC 将协同各方资源,竭力帮助虎博科技的发展。”

但是一些科技公司已经不仅仅满足于为新闻行业提供自动报告生成的服务。

宜信新金融产业投资基金认为,虎博科技的商业落地应用为行业发展注入了新鲜血液。基金投资委员会董事丛郁先生表示,“虎博科技系列产品直接体现了其在 NLP 的专业能力,与商业应用联系极为紧密,一旦形成规模商业化后,公司价值想象空间更大。”

Narrative Science由西北大学的新闻系和计算机科学系的联合创立,旨在通过给定主题的数据分析,自动生成文章报告。该公司的著名数据分析平台Quill可以分析结构化数据,将人工智能与大数据进行技术融合,理解这些数据的重要性,从而产生简短的文字表述或结构化的报告内容。Quill的主要面向对象为——金融服务提供商。

高榕资本创始合伙人岳斌表示,“过去几年计算机视觉等感知技术取得了飞跃进步,在商业上广泛落地。现在 NLP 技术也取得了很大的进展,正在给人们生活方式带来变化。虎博科技团队拥有世界级的NLP技术和深刻的商业思考,将给用户带来更自然、更高效的产品。”

Narrative Science的CEO Frankel 表示“我们的目标是替代人工做绝大部分基础工作,让机器来处理数据和信息”。

文章来源:36氪

2 人工智能如何辅助量化交易

量化交易从很早开始就运用机器进行辅助工作,分析师通过编写简单函数,设计一些指标,观察数据分布,而这些仅仅把机器当做一个运算器来使用。直到近些年机器学习的崛起,数据可以快速海量地进行分析、拟合、预测,人们逐渐把人工智能与量化交易联系得愈发紧密,甚至可以说人工智能的3个子领域(机器学习,自然语言处理,知识图谱)贯穿量化交易的始终。

  1. 机器学习:从数字推测模型

量化交易分析师们对财务、交易数据进行建模,分析其中显著特征,利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。这种方式有两个主要弊端,其一是数据不够丰富,仅限于交易数据,更重要的是它受限于特征的选取与组合(Feature Engineering),模型的好坏取决于分析员对数据的敏感程度。此外一种做法是,模仿专家的行为,选择某一领域的特定专家,复制他们的决策过程,并导入可重复的计算框架。

全球最大的对冲基金桥水联合(Bridgewater Asspcoates)早在2013年就开启一个新的人工智能团队,该团队约有六名员工,由曾经供职IBM并开发了认知计算系统Watson的David Ferrucci领导。据彭博新闻社报道,该团队将设计交易算法,通过历史数据和统计概率预测未来。该程序将随着市场变化而变化,不断适应新的信息,而不是遵循静态指令。而桥水基金的创始人也曾公开表示,其旗下基金持有大量多仓和空仓,投资120种市场,持仓组合高达100多种,并且以人工智能的方式考虑投资组合。

Rebellion Research是一家运用机器学习进行全球权益投资的量化资产管理公司,Rebellion Research在2007年推出了第一个纯人工智能(AI)投资基金。该公司的交易系统是基于贝叶斯机器学习,结合预测算法,响应新的信息和历史经验从而不断演化,利用人工智能预测股票的波动及其相互关系来创建一个平衡的投资组合风险和预期回报,利用机器的严谨超越人类情感的陷阱,有效地通过自学习完成全球44个国家在股票、债券、大宗商品和外汇上的交易。

伦敦的对冲基金机构Castilium由金融领域大佬与计算机科学家一同创建,包括前德意志银行衍生品专家、花旗集团前董事长兼首席执行官和麻省理工的教授。他们采访了大量交易员和基金经理,复制分析师、交易员和风险经理们的推理和决策过程,并将它们纳入算法中。

在量化交易方面的人工智能初创公司有日本的Alpaca,旗下的交易平台Capitalico利用基于图像识别的深度学习技术,允许用户很容易地从存档里找到外汇交易图表并帮忙做好分析,这样一来,普通人就能知道明星交易员是如何做交易的,从他们的经验中学习并作出更准确的交易。同时Alpaca也推出AlpacaScan作为对美国股票市场实时反映的的K线图工具,抛弃二进制滤波的局限旨在提供给交易员用来识别潜在市场变化趋势的日常必需工具。

坐落在香港的Aidyia致力于用人工智能分析美股市场,依赖于多种AI的混合,包括遗传算法(genetic evolution),概率逻辑(probabilistic logic),系统会分析大盘行情以及宏观经济数据,之后会做出自己的市场预测,并对最好的行动进行表决。与其类似的公司还有Point72 Asset,Renaissance Technologies,Two Sigma。

  1. 自然语言处理:把握市场动态

当量化交易分析师发现数字推测模型的局限性后,开始考虑引入新闻,政策,社交网络中的丰富文本并运用自然语言处理技术分析,将非结构化数据结构化处理,并从中探寻影响市场变动的线索。

率先使用自然语言处理技术的人工智能对冲基金的是今年6月份在伦敦新设的对冲基金CommEq。CommEq的投资方法结合了定量模型与自然语言处理(NLP),使计算机能够如人类一样通过推断和逻辑演绎理解不完整和非结构化的信息。

除此之外,也有采用自然语言处理技术的金融科技公司,如由李嘉诚与塔塔通讯投资的Sentient Technologies运用自然语言处理,深度学习(Deep Learning)等多种AI技术,进行量化交易模型的建立。

其中最为知名的是号称”取代投行分析师“的投资机器人——Kensho。Kensho是一家致力于量化投资大众化的人工智能公司,旗下有一款产品Warren被称之为金融投资领域的“问答助手Siri”。Kensho结合自然语言搜索,图形化用户界面和云计算,将发生事件关联金融市场,提供研究辅助,智能回答复杂金融投资问题,从而加速交易时间,减少成本,用动态数据与实时信息,及时反映市场动态。

这一技术也被广泛运用于风控与征信。通过爬取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据,一来可以判断企业或其产品在社会中的影响力,比如观测App下载量,微博中提及产品的次数,在知乎上对其产品的评价;此外将数据结构化后,也可推测投资的风险点。这方面国内的很多互联网贷款,征信公司都在大量使用自然语言处理技术,例如宜信,闪银等。另外一些公司则利用这些技术进行B端潜在客户的搜寻,如Everstring,并将信息出售给其上游公司。

  1. 知识图谱:减少黑天鹅事件对预测的干扰

机器学习与自然语言处理的技术经常会在一些意外(如“黑天鹅”事件)发生的时候预测失败,例如911、熔断机制和卖空禁令等等。人工智能系统没有遇到过这些情况,无法从历史数据中学习到相关模式。这时候如果让人工智能管理资产,就会有很大的风险。

此外,机器学习擅长发现数据间的相关性而非因果性。很有名的一个例子是早在1990年,对冲基金First Quadrant发现孟加拉国生产的黄油,加上美国生产的奶酪以及孟加拉国羊的数量与标准普尔500指数自1983年开始的10年时间内均具有99%以上的统计相关性,1993年之后,这种关系莫名其妙的消失了。这就是由于自学习的机器无法区分虚假的相关性所导致的,这时候就需要专家设置的知识库(规则)来避免这种虚假相关性的发生。

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,根据专家设计的规则与不同种类的实体连接所组成的关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。就金融领域来说,规则可以是专家对行业的理解,投资的逻辑,风控的把握,关系可以是企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系,可以是高管与企业间的任职等关系,也可以是行业间的逻辑关系,实体则是投资机构、投资人、企业等等,把他们知识图谱表示出来,从而进行更深入的知识推理。

目前知识图谱在金融中的应用大多在于风控征信,基于大数据的风控需要把不同来源的数据(结构化,非结构)整合到一起,它可以检测数据当中的不一致性,举例来说,借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话,但张三填写的公司和李四填写的公司完全不一样,这就成了一个风险点,需要审核人员格外的注意。

最早应用知识图谱在金融领域的Garlik就是这一代表。这家公司2005年成立于英国,核心成员来自南安普顿大学(University of Southampton,是语义网的核心研究机构之一),主要业务是在线个人信息监控。Garlik收集网络和社交媒体上的个人信息,当发生个人信息盗窃时会及时报警。Garlik总计融资2469千万美金后被美国的三大个人信用记录公司之一Experian收购,其技术被用于个人信用记录、信用盗窃的分析。Garlik的核心技术之一是大规模语义数据库,前后开源发布了3store, 4store, 5store等高性能数据库。

除此之外还有Dataminr,这家基于Twitter及其他公开信息的实时风险情报分析公司。致力于从数据爆炸的社交网络提取精简且价值的风险情报与挖掘关键信息,如舆情热点、金融相关的非交易信息、公共机构安全预警、企业安全等,并直接向客户推送。除此之外,Dataminr还加入早期预警系统,并实时推送警报

而以投资关系为例,知识图谱可以将整个股权沿革串起来,方便地展示出哪些PE机构在哪一年进入,进入的价格是多少,是否有对赌条款,这些信息不仅可以判断该机构进入当时的估值,公司未来的发展情况(公司成长的节奏),还可以看清PE机构的投资偏好,投资逻辑是如何变更发展的。

目前知识图谱在工业界还没有形成大规模的应用。即便有部分企业试图往这个方向发展,但很多仍处于调研阶段。我们认为这其中的难点在于如何与特定领域机构建立起一套合作方式,如何将合作变成一种可轻易编程的界面,让领域专家可以通过系统以一种非常简单的方式进行行业逻辑的建模,而他的逻辑可以通过系统实时得到验证,使其进一步更新,只有通过专家与机器反反复复的迭代,形成闭环,才会服务好用户。

全球估值第四高,被称为“下一个独角兽”的公司——Palantir曾推出一个基于知识图谱的金融数据分析平台—Palantir Metropolis,可以整合多源的量化资料,并提供一套方便易用的分析工具来满足复杂的研究需求,其中的组件能够进行复杂搜索,可视化编辑与分析,有非常丰富的人机交互能力。目前Palantir将结构化客户内部数据,关联相关数据,让客户自己创立分析规则整合并优化模型,量化处理数据,从而解决客户的特定需求。

3 金融搜索引擎

券商/私募基金研究员在进行研究工作的时候需要搜集海量信息,再整理和分析其中内容,如上下游分析,对标企业研究,竞争对手研究,企业亮点/风险点分析等等。

然而目前绝大多数证券分析师所运用的辅助研究软件如Bloomberg数据终端只解决了基础数据问题,而没要考虑到信息量过载的问题。这使得研究员在面对大量基础数据与爆炸的信息时无法寻找到最有准确有价值的信息,也无从提高其工作效率。

金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的知识图谱和大量的业务规则,帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。探索引擎,如分面浏览器,也是在知识图谱的基础上,则提供了人机协作的界面,让人对数据的探索过程可以很方便地被记录、迭代、重用。此外推荐系统和推送系统也非常有用,帮助金融用户聚焦在关键数据上,更省时省力地做投前发现和投后跟踪。

其中语义搜索就是提供不同类型的查询(比如企业、基金、事件等),如智利地震对铜期货的影响,中东危机对整体货币市场的影响等。再将信息切片后再聚合,提供纵览的可视化元素,比如影视传媒相关定增的平均市值和融资市盈率。

语义搜索将复杂查询交给用户完成,如寻找VR的上游企业,当搜索提供不了准确上游的信息时,会推荐摄像头的企业给用户,并提供一个方便的交互界面,交给用户去进行一些复杂的过滤。

Alphasense就是这样一个在数据层面上轻量级,将复杂逻辑判断交给用户去完成,专注于解决专业信息获取和碎片问题的金融搜索引擎。Alphasense面向金融投资领域,从文件/新闻和研究中集合所有投资信息并进行语义分析,在全球公司数据中进行趋势分析。其使命愿景是从大量噪音中寻找有价值的信息,专注信息丰富度和碎片化基本问题,从而大大提高金融人士的工作效率,节省工作时间。

4 智能投资顾问

传统投资顾问需要站在投资者的角度,帮助投资者进行符合其风险偏好特征、适应某一特定时期市场表现的投资组合管理。而这些工作都需要以大量昂贵的人工方式完成,所以财富管理服务也因此无形的提高了进入门槛,只面向高净值人士开设。

但是现在,智能投资顾问(robot advisor)正在以最少人工干涉的方式进行投资组合管理,管理你的资产的可以是一排计算机,而你也不用是高净值人士。并且智能投顾在以更强大的计算机模型运用人工智能的技术对大量客户进行财富画像,以人工智能算法为每一位客户提供量身定制的资产管理投资方案。

Wealthfront就是一家非常具有代表性的智能投顾平台,借助于机器与量化技术,为经过调查问卷评估的客户提供量身定制的资产投资组合建议,包括股票配置、股票期权操作、债权配置、地产资产配置,旨在提供一个自动化的投资管理服务最大化投资回报。

Wealthfront在进行自动化投资管理时一共有5个步骤:1.确定当前投资环境的理想资产类别2.以最低成本的ETF(交易型开放式指数基金)代表每一资产类别3.确定风险承受能力并创建合适的投资组合4.将现代投资组合理论(MPT)分散风险5.定期监控并重新调整平衡投资组合

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而这一投资方法也受到市场的肯定,Wealthfront管理资金规模在2015年至2016年终增长将近64%,截至2016年2月底,Wealthfront的资产管理规模已达近30亿美元。

在获得市场肯定的背后,是对智能投顾的信心。智能投顾能够战胜人性,避免投资人受市场变化而产生不理性的情绪化影响,使机器严格执行事先设定好的策略。并且智能投顾拥有比传统财富管理机构、私人银行更为透明开放的信息披露,及时提供风险提示,极大的减少了资产托管人与管理人之间的信息沟通壁垒。

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编辑:技术资讯 本文来源:用于智能金融搜索引擎研发,人工智能步入金融

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