AI时代来临，智能投顾哪家强？
随着人工智能、大数据、AI等热词的兴起，在投资领域里，一个与之类似的名词也诞生了，那就是——智能投顾。
不知道大家最初听到智能投顾、机器人理财这些词的时候，第一时间都想到了什么。是有一个很聪明的“大白”在帮我炒股吗？它会帮我判断哪只股票会涨，提醒我买入，然后下跌之前再提醒我卖出吗？还是，我直接把钱给它，让它去帮我买产品就好了呢？有的理财机器人说它可以保证收益，真的靠谱吗？哎呀，机器人会不会卷着我的钱跑了……
智能投顾（Robo-Advisory），其实是利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、预期收益目标以及资金流现状等信息，运用一系列统计学和概率学的算法，将可投资的资产进行组合，给用户提供一份“最优解”作为参考。作为结合量化投资与财富管理业务的创新服务模式，智能投顾在为广大客户提供长期的配置建议与便捷的交易形式上，相比于过去的理财经理指导你理财，有着非常大的不同。
从交易频率看，智能投顾可以避免投资人因反应时间不足，丧失了投资机会但却承担了对应风险；从风险控制手段看，智能投顾采用同一账户体系中分散配置的方式，能够增加风险控制的可执行度。那么，在智能投顾的帮助下进行投资，与我们自己配置投资篮子，除了传统的Save time（节省时间）、Cut fee（节约成本）、Earn more（更高回报）之外，又有怎样的优点呢？
第一，它可以帮助每个家庭做一个最优的资产组合和配置。
这和基金经理有什么区别呢？比如我是一个FOF基金经理，你买了我的基金，我在进行操作的时候，是不会单独思考你的风险要求和流动性是怎样的，我只是根据我对市场的风险判断来操作。我可能今天做了一笔操作，对于你来说可能风险太大了，但是你也没有什么办法，我做的是统一的操作。但是对于智能投顾来说，它帮大家做的是分开的操作和管理，是针对你个人的建议。
第二，智能投顾可以降低理财的服务门槛。
事实上，一个真正专业的投资顾问是非常昂贵的。在国内，目前大部分银行的私人银行门槛都是600万元左右，看着很高，但即使是资产量达标的客户，在私人银行也得不到真正的定制服务，更不必说刚达到50万元开户门槛的贵宾客户了。一个好的私人银行家，是需要用经验堆起来的，越有经验的私人银行家越贵。而如果我们有一个机器人，有一个24小时*365天的智能专家在背后帮助我们，它能做的是把所有市场数据进行一个非常理性的判断，而利用市场数据积累的经验，就能把投资的门槛大幅度地降低。另外，因为智能投顾是一个程序，所以能够大幅降低“雇用”成本。换句话说，智能投顾的成本达到某一个程度时就不会再大幅度增加了。而传统的线下成本，达到一定量的客户基数，金融机构就要再雇用一个客户经理，然后这个客户经理需要鼓励客户不停地做交易才可以养活自己，这种难以破解的成本循环，智能投顾完全可以解决。
第三，它可以帮助你战胜人性。
我们都知道做投资很多时候不是输给市场，而是输给自己。市场上永远有赚钱的机会，只是我们每次都因为无法战胜人性，而与之“完美错过”。往往在市场非常低迷的时候，我们变得胆怯而不愿意进去，而在市场非常高企的时候，因为身边人的一句怂恿，我们就头脑一热地冲进去了。如果是一个机器人帮你做资产配置，它会非常理性和冷静，它永远只会根据那个最优比去分散你的资产，而不会在市场特别疯狂的时候冲进去，又在市场特别低迷的时候畏步不前。同时，它随时在观测着全球各个市场，日夜不停地对各类量化因子进行着Deep Learning（深度学习），并关注着投资者账户的实时变化。当市场出现趋势性交易机会，或资产配置情况触发再平衡的需求时，它都将在第一时间对既往的配置方案进行再优化，从而为投资者追求更高的收益。
第四，它与投资者永远是利益一致的。
我们在之前的章节提到过，你即使雇用了线下的理财师，帮助你做资产分散和配置等财富管理的服务，他跟你的利益也未必是一致的。因为他是通过你交易的佣金来获取自己的报酬，所以他的目的是使你更加频繁地交易，这样他才可以赚钱。但是从机器人的角度，它是跟你的利益站在一起，不会鼓励你做频繁交易，而是从最优的配置角度帮助你做这样的配置，这一点，从智能投顾的服务费收取方式上就可以看出来。如果是前端收费的智能投顾，这点或许还不明显，但如果你选择的智能投顾，可以做到前端不收费，而只从后端的正向回报中，提取部分比例作为服务费，以“奖励”机器人的优质服务，那么很明显，从利益的角度它也应该尽力为你获取超额回报，才可能实现双赢以及其本身的持续盈利。
目前美国较具代表性的智能投顾，WealthFront和Betterment，是以股票账户中的ETF基金追踪全球资产配置；国内智能投顾则是以公募基金账户中不同类型的基金，追踪全球资产配置的机会。不过，所有新兴的概念，在发展之初，都会出现鱼龙混杂的现象。有些公司打着智能投顾的名义，本质是以卖产品为目的。历史业绩再好的任何产品，包括智能投顾产品，建议也不要占超过你总资产20%以上的比例，因为没有一个产品可以满足你所有的需求。给你讲一个很有名的案例，LTCM美国长期资本管理公司，是20世纪90年代中期华尔街特别有名的对冲基金公司，它的掌门人，就是号称“点石成金”的华尔街债务套利之父——梅利韦瑟，也是前所罗门兄弟公司的副主席；一起参与的还有两位大牛，莫顿和斯科尔斯，两人都是1997年诺贝尔经济学奖的得主。这些人还不够，他们又拉入了美联储的前任副主席——莫里斯。
四个人一起下海开了一家公司——长期资本，做的就是量化债券套利，机器判定，这个交易有机会他们就放大杠杆，即使是很微小的套利。具体的策略是不公开的，闷声发大财，不愿意公开策略。
1993～1997年每年40%的回报，无回撤，中间不亏钱，非常厉害。要是你知道了，你也会投对吗？会给他们多少钱？全部？可是这么牛的公司1998年破产了，为什么？因为他们的模型认为俄罗斯政府违约的概率是0.001%，但是就发生了，发生了以后他们的仓位非常大，整个流动性丧失，整个策略就破产了。
这是不能过度依赖一款产品的重要原因，一定要做好资产的分散，不能把所有的注押在一个方向。
目前市场上声称提供“智能投顾”服务的公司也有很多，要如何从中筛选出真正的智能投顾呢？可以看以下四点：
第一，智能投顾所推荐的资产配置的方案，应该是随着市场的变化而变化的。换句话说，不同时点入场的投资者，即便是风险承受力和预期收益目标相同，通过智能投顾得到的投资方案，也应该是不一样的。如果普通的资产配置能够实现的是“千人千面”，那么，增加了“智能”方式，做出来的配置方案，应该可以在此基础上，上升到“千时千面”的高度，更加个性化、定制化。
第二，看其提供的资产配置方案中的配比建议，是否来自于历史数据的回溯测算。数据截取的时间最好在10年以上，覆盖一个完整的经济周期，相对参考价值才会更高。同时在测试的结果中，不仅可以看到不同资产配置组合的收益如何，也应该能看到风险相关的数据——年化波动率是多少，最大回撤是多少。客户可以依照这个数据自行衡量。比如投资1000万元，最糟糕的情况下可能会变成900万元，那我是否能接受这样的亏损，以评估长期的风险投资者是不是能接受。而经过数据回溯测算的配比，应该是相对散碎的数值，如果你看到的配比都是5%、10%、25%之类，或许，这个方案真的是通过“人工”，“算”给你看的，数据存在虚假的可能性比较高，那这类建议就要小心了。
第三，看其配置的市场是否足够分散。我们统计了2011年到2017年全球市场的表现，并且按照收益率从上至下做了降序排列。可以发现，对于全球投资，没有哪个单一市场可以在每个年份都独占鳌头，但如果进行多元配置并适时调整，则获取均衡收益的概率要高很多，这条投资铁律同样适用于智能投顾。比如一个好的智能投顾方案，应该可以涵盖股票市场（包括全球成熟市场的股票、新兴市场的股票等），债券市场（包括各国公债、投资等级债、新型市场债等），另类资产（包括原油、黄金、大宗商品、REITS等）。只有将投资者的资金，分散到各类相关性不高的市场之间，才能够真正起到降低投资风险的作用（见图5-2）。
图5-2 2011年-2017年全球不同市场回报排名
资料来源：Wind,7分钟理财测算。
第四，看其在不同市场选取的产品，是否能真正代表这个市场。比如在美国市场，如果我们选择追踪纳斯达克或者标普，那落在具体产品上，建议中给到的这只ETF基金，是否能代表相应的指数，追踪的误差如何。同时，由于智能投顾可以做到一键执行，因此，如果其推荐的相应产品交易量并不高的话，其价格就会比较敏感，那投资者在买入时，就有可能产生价差，会影响其持仓成本。
总的来说，智能投顾作为投资理财领域里新兴的“黑科技”，不仅影响着普通投资者未来的理财方式，也给整个理财市场带来了新的机遇和挑战。在目前中国市场上，由于较适合于大众投资理财的公募基金，挑选起来的“技术含量”，比海外直接定投指数型基金要高很多，同时在尚且不够成熟的市场中进行交易，单纯地依靠机器学习可能无法做到完全理解市场，继而打败市场，反倒是以智能数据+人工经验相结合的理财建议，会更加贴合投资者的实际需求。
但无论怎样，未来的理财趋势都已经发生着改变，而我们唯一能做的，就是准备好迎接它，在投资理财的路上，带着扎实的知识，不断地积累经验，一路向前。
第29天总结
智能投顾，是大数据时代人工智能为投资理财领域带来的一股新鲜血液。相比于“人工投顾”来讲，它成本低廉、客观公正、高效理性、追求收益，业已成为越来越多金融机构竞争的“新风口”。普通投资者在面对这类新事物的时候，不仅要了解它的优势，更要学会如何辨别“李鬼”。当然，最核心的还是自己掌握基础的理财知识，才能够借助于科技的进步，提升我们赚钱的效率。
