邢海洋

今年量化基金并未站上“漂亮50”的風口，AI也尚處初級水平，大數(shù)據(jù)基金人設崩塌。股市中人心叵測，尤其在這樣一個政策更迭的特殊時期，大數(shù)據(jù)“不讀書不讀報”，只統(tǒng)計，如此似乎不能洞察那些改變市場運行的深層次力量，也不能探測到真實世界中深藏不露的“沉默”的少數(shù)派。

量化基金

新股發(fā)行“注冊制”不宣而戰(zhàn)，倏忽半年。這期間投資策略斗轉(zhuǎn)星移，牛市中一戰(zhàn)成名的量化基金敗下陣來。截至6月7日，在可統(tǒng)計今年完整業(yè)績的54只量化基金產(chǎn)品中，36只收益虧損，占比超六成，其中多只量化基金產(chǎn)品收益虧損幅度超10%。今年來已經(jīng)有5只量化基金延長募集期。

量化基金讓人棄之如敝屣，還有另一個重要的原因，它們犯了投資之大忌，業(yè)績大“變臉”。要知道，投資于基金的投資者多是追求穩(wěn)健確定回報的，波動性是影響情緒的致命因素，就連宣稱在高波動市場中追求高回報的對沖基金，都應該避免基金凈值的大幅度回撤。

2016年，A股市場的整體表現(xiàn)低迷，上證綜指全年下跌12.31%，創(chuàng)業(yè)板指跌幅更達27.71%，2800余只股票中，取得正收益的股票數(shù)量不足四分之一?？稍谶@樣一個一片哀鴻的資本市場，主動型量化基金的平均收益-1.12%，使投資者的損失遠低于普通股票型基金和偏股混合型基金的-11.25%和-13.71%。實際上，如果是在年初的暴跌后進場，量化基金普遍給投資者帶來20%～30%的收益。

2016年的戰(zhàn)績強化了投資者心目中量化策略“天算勝于人算”的信心，而真正使量化基金深入人心的還是一年前的“股災”。2015年A股經(jīng)歷了過山車的行情，出現(xiàn)了罕見的巨幅震蕩，可這一年量化基金幾乎全面盈利，41只可供統(tǒng)計的主動型量化基金中有38只收益為正。令“量化”泯然眾人的事實還包括，業(yè)績超過20%的有30只基金，占比達七成以上。進一步來看，凈值增長前三名的基金收益都超過80%，分別是申萬菱信量化小盤、大摩多因子策略、長信量化先鋒A。而這一年，滬指年漲幅僅9.41%。經(jīng)過了兩年的驗證，量化基金相對于“人工”基金的優(yōu)勢似乎越來越明顯，以至于在年初的基金推介中，很多分析師不約而同地向力求穩(wěn)健且渴望高收益的投資者推薦了量化基金。

使得量化基金嶄露鋒芒的，或許是它們跨市場操作戰(zhàn)略，比如2015年雖然是大盤股的震蕩年，就創(chuàng)業(yè)板而言卻仍是十足的牛市，該年創(chuàng)業(yè)板指數(shù)以9倍漲幅完勝大盤，年漲幅達84.41%。這樣一個妖股輩出的時代，正適合量化策略大顯身手。而在今年，當創(chuàng)業(yè)板徹底“啞火”，中小板也一道淪陷后，量化基金似乎并未站上“漂亮50”的風口。尤其值得關注的是，過去一批績優(yōu)量化基金，如長信量化先鋒A、創(chuàng)金合信量化多因子A、大摩多因子策略等跌幅更兇，今年前5個月跌幅都達到了13%以上。

量化基金為什么不能像墻頭草，見風使舵？這或許是它的基因中注定了的。區(qū)別于普通基金，量化基金主要采用量化投資策略來進行投資組合管理，嚴格按照模型及程序的精確設定來優(yōu)化投資組合。量化型基金運用組合交易工具，下達組合交易指令可以同時自動交易數(shù)百只股票，可以做到不受基金經(jīng)理的情緒波動和個人認知的影響?；蛟S就是因為它們太“自信”、太過遵循固有的價值取向，它們才在2017年這個風格轉(zhuǎn)換的特定歷史節(jié)點上“走了麥城”。

大數(shù)據(jù)基金

證監(jiān)會換帥，從嚴治市，IPO常態(tài)化大劑量，這些都是“人治”的范疇，在一個政策主導的市場，一旦治理思路大逆轉(zhuǎn)，機器刻板頑固的先天不足立時“現(xiàn)形”。如果說量化正如牛頓所言“我可以計算出天體運行軌跡，卻無法測量出人心的瘋狂”，互聯(lián)網(wǎng)公司近年來熱捧的大數(shù)據(jù)炒股搜集的卻是投資者和公眾在網(wǎng)絡上所留下的行為痕跡，并由此揣度人心，基于大數(shù)據(jù)的投資基金是否能勝任這個復雜的市場，給投資者帶來優(yōu)異的回報呢？

在“互聯(lián)網(wǎng)+”風起云涌的時代，大數(shù)據(jù)是投資界最熱門的話題，那時互聯(lián)網(wǎng)巨擘摩拳擦掌，憑借獲取股民和公眾大數(shù)據(jù)的便利，紛紛推出自己的大數(shù)據(jù)指數(shù)，既預測市場，也順便展示著大數(shù)據(jù)的魅力。當然，也只有BAT有能力擁有大數(shù)據(jù)，推出大數(shù)據(jù)基金自然也就成了它們的專利。

并且，與傳統(tǒng)指數(shù)編制相比，在熱點輪換快、主題投資頻出的背景下，互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)也是“天時地利人和”，呈現(xiàn)給投資者的完全是一片投資新氣象。比如百度百發(fā)100指數(shù)，發(fā)布不久就以優(yōu)異的收益率完勝中證全指、滬深300、中證500等指數(shù)。而若按照其指數(shù)編制程序回溯，百發(fā)指數(shù)每一個年份都取得了超常的業(yè)績，從累計收益來看，百發(fā)100的領先幅度驚人，2009年至基金發(fā)行的2014年10月的累計增長率達710%，而滬深300、中證500、中證全指分別為34%、145%和83%，如此出眾的成績真是羨煞了廣大股民，更令股市大腕們相形見絀。可基于歷史模擬的數(shù)據(jù)畢竟是“事后諸葛亮”，并無真憑實據(jù)。

有了大數(shù)據(jù)基金，還有必要膜拜“股神”和“一哥”嗎？幾乎所有的投資者都在期盼著被“互聯(lián)+”帶著，超越A股題材與政策炒作的迷霧。

可互聯(lián)網(wǎng)巨頭的感召力令這幾只互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)基金發(fā)行“秒光”，投資者持幣排隊也買不到?？烧嬲M入市場運作，大數(shù)據(jù)基金卻并無如發(fā)現(xiàn)者吹噓的那樣閃亮，自2015年初開始運作以來，廣發(fā)百發(fā)100指數(shù)基金的業(yè)績回報遠遠低于滬深300指數(shù)，也落后于創(chuàng)業(yè)板指數(shù)。一直被吹噓為“聚全國人民網(wǎng)上搜索之力”的神奇指數(shù)，就此人設崩塌，基金大量被贖回，買者寥寥。

A股最早出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)基金是銀河基金的定投寶，這只基金已經(jīng)運作了3年，其業(yè)績并無特殊之處。此后市場上陸續(xù)又成立了17家大數(shù)據(jù)基金，從累計收益來看，也未超越主動股票基金。今年以來，大數(shù)據(jù)基金凈值表現(xiàn)最好的是南方大數(shù)據(jù)300，凈值增長累計8.74%，而普通股票基金表現(xiàn)最好的是易方達消費行業(yè)，今年以來凈值增長28.8%。截至今年6月16日的一年內(nèi)，大數(shù)據(jù)基金的魁首東方紅京東大數(shù)據(jù)增長24.08%，而易方達消費行業(yè)近一年凈值累計增長41.74%。一年中223只主動型股票基金有149只取得了正收益，而18只大數(shù)據(jù)基金僅有4只取得正收益。當AlphaGo戰(zhàn)勝了人類所有旗手后，至少在股票市場人類基金經(jīng)理們保持住了尊嚴。

大數(shù)據(jù)基金背后，當BAT們信誓旦旦地宣稱“大數(shù)據(jù)為王”的時候，素以冷靜執(zhí)著不知疲倦著稱的機器卻打不過“恐懼與貪婪并存”的人腦?；蛟S是為了保全顏面，大數(shù)據(jù)基金的始作俑者們鮮有探討。這里也只能推測一二，或許，除了出眾的計算能力，電腦之落后，還是因為它的不識“人心”，股市中人心叵測，尤其在這樣一個政策更迭的特殊時期，大數(shù)據(jù)“不讀書不讀報”，只統(tǒng)計，如此似乎不能洞察那些改變市場運行的深層次力量。更令人遺憾的或許還在于大數(shù)據(jù)以量為主，挖掘的是浮于表面的大多數(shù)人的行為和思考，而真正左右這個世界的，卻是更為深藏不露的“沉默”的少數(shù)派。

至于大數(shù)據(jù)基金指數(shù)普遍在公布前和公布后表現(xiàn)不一致，模擬倒推出的結(jié)果優(yōu)于基金發(fā)行后的表現(xiàn)，這也只有等待BAT們官方的解釋了。

AI

要學會讀書讀報看“新聞聯(lián)播”，學會揣摩證監(jiān)會會議的動向，這恐怕不是大數(shù)據(jù)挖掘工具能勝任的。好在當下AI盛行起來，6月初華夏基金與微軟亞洲研究院宣布就人工智能在金融服務領域的應用展開戰(zhàn)略合作，螞蟻金服日前也宣布向金融機構(gòu)開放AI能力。此前則已有嘉實等機構(gòu)發(fā)聲布局AI領域。或許，有鑒于大數(shù)據(jù)基金的失敗經(jīng)歷，幾乎所有的合作方都沒有推出人工智能基金的計劃，只是宣布用AI輔助研發(fā)，讓人工智能成為投研人員的幫手，充分發(fā)掘有潛力的投資標的。

美國金融市場的數(shù)據(jù)清楚地告訴投資者們，只有很少一部分的主動投資可以跑贏大盤指數(shù)。在過去的25年里，只有21.2%的投資于大型公司的基金跑贏Vanguard500指數(shù)。在2015年，這個數(shù)據(jù)只有15.4%。AI若想戰(zhàn)勝市場，實際上是要獲得市場中那些少數(shù)贏家的選股和擇時能力。

此前，大數(shù)據(jù)和量化分析主要依賴量價數(shù)據(jù)，通過分析量價數(shù)據(jù)的時序序列來預估股票的漲跌。而AI則可以通過對文本數(shù)據(jù)的分類、語義分析、主題分析和情感分析，來預測市場對于一個行業(yè)或一個公司的預期。AI還將政治事件、金融事件、經(jīng)濟事件納入分析范圍。更重要的，AI還將模擬學習優(yōu)秀投資經(jīng)理的思維邏輯、行為能力。

當AI的倡導者們把AI描繪得無所不能的時候，他們自己也承認如今的AI還只能算初級水平。作為普通投資者，我們當然期盼著成熟的AI的到來，屆時市場將因高效AI的存在而填平所有價值洼地，戰(zhàn)勝市場或落后市場的機會都不復存在。那時的散戶也將獲得和大師一樣的收益。