智能投顾介绍

一、什么是智能投顾

智能投顾(Robot Advisor),又名机器人投顾,是指虚拟机器人基于客户自身的年龄、家庭状况、财务状况、风险偏好、理财目标等信息,依据现代投资组合理论、行为金融学理论等基础,应用一系列智能算法为用户打造量身定制的投资组合方案,并对投资组合进行实时跟踪和动态再平衡。

智能投顾作为一种新兴的在线财富管理服务模式,在国外的起步较早,典型的平台包括Financial Engines、Betterment、Wealthfront、Charles Schwab,这其中成立最早的为Financial Engine平台,成立于1996年5月。但在2015年之前,智能投顾在国内几乎没有什么呼声,直到2016年3月份Google的阿尔法狗(AlphaGo)以4:1战胜韩国名将李世石,智能技术的运用再次进入人们的视野并引起全世界范围的关注。与此同时,国内也掀起了智能投顾研究的热潮,大家突然意识到人工智能在金融投资、金融交易领域的重要应用,并纷纷效仿国外的先进经验模式,开始大规模向智能投顾领域进军!

1996.05
Financial Engines

Betterment
2010.05

2010.08
FutureAdvisor

Wealthfront
2011.12

2012.05
SigFig

Charles Schwab
2015.03

图 1 国外几大智能投顾平台的成立时间梳理

智能投顾有三个主要的特点,也是其在投资上的主要优势。
分散化,智能投顾所构建的投资组合将帮助用户把资产分散到不同的篮子里,追求在同等风险水平下预期收益的最大化;
个性化,智能投顾将根据客户的个人情况,为每位用户提供个性化的投资组合,以满足特定需求;
长期化,智能投顾追求获得长期稳健的回报,因此不会在短期择时上大费精力而进行频繁操作,这能够降低交易成本,提高投资组合的总收益。

二、智能投顾的优势

相较于传统投顾而言,智能投顾具备如下几大优势:

第一,追求风险与收益的最优组合。对于众多的智能投顾平台而言,大多以马科维茨((Markowitz)的现代投资组合理论为基础,找出市场的有效边界,计算出适合不同风险等级的投资组合,预期收益的最大化;

第二,量身定制的资产配置方案。目前银行、券商等金融机构最流行的风险偏好评测方法即为打分法,通过向用户提问十几个不同的问题并对得分进行累加,最后得出投资者的风险偏好。此种方法的缺点在于选项的设置具有引导性,从而不能客观得出用户的真实风险偏好水平,进而影响其投资组合;而智能投顾将充分的依据家庭生命周期理论、现代行为金融学理论、以及养老模型, 通过几个问题尽可能的得出用户真实的风险偏好水平,并结合投资者的理财目标,为其提供最优的资产配置方案;

第三,极强的纪律性。投资的要点一个在于形成一套自己的操作逻辑,而另一个就是要严格的据此执行。但在具体投资中,人往往容易受到个体情绪、朋友观点、媒体意见等多重因素的影响,打乱自己的操作计划,导致无章可循,并做出错误的决策;但对智能投顾而言,它是按照既定的策略执行资产配置和买卖计划,只要预设好的投资策略不发生改变,智能投顾的操作就不会改变。因此,智能投顾可以避免人的情绪因素,严格的执行好预设的投资策略,战胜人性的弱点;

第四,低服务费。智能投顾通过计算机进行海量的大数据计算,向用户提供资产配置服务。相较于传统面向高净值人群的理财师咨询服务而言,智能投顾减少了人工成本,更能为广大投资者所接受。因此,很多平台只向用户收取少量的服务费,不乏一些平台不收取服务费,而就国内来看,不收取服务费将是大势所趋。

三、为什么选择智能投顾

3.1 实现资产配置

1990年诺贝尔经济学奖获得者Harry Markowitz的研究发现,分散投资是金融市场的“免费午餐”,正如我们常说的“不要把所有的鸡蛋放进一个篮子里”。假设我们从2004年起开始投资100元到沪深300指数和黄金,到2016年9月底时,分别能获得253和263元;而如果我们把100元分成两份,一半投资沪深300指数一半投资黄金,最后的收益为310元,这种投资方式在获得高收益的同时风险水平也相对较低。图2给出了这3种不同投资方式的收益走势图。当然,这只是一个资产配置的简单例子,并不是所有的组合方式都能实现类似的效果。但从中我们也能够发现,通过资产配置,投资者确实能够在保持风险水平不变的情况下最大化收益、或者在收益不变的情况下减小风险,这正是智能投顾服务的核心目标。

  • 500
  • 400
  • 300
  • 200
  • 100
  • 0

2004-01 2006-01 2008-01 2010-01 2012-01 2014-01 2016-01


  • 沪深300
  • 年化收益率:7.62%
  • 年化波动率:32.18%

  • 黄金
  • 年化收益率:7.95%
  • 年化波动率:17.30%

  • 50%沪深+50%黄金
  • 年化收益率:9.34%
  • 年化波动率:19.39%

图2 投资沪深300、黄金、各自资金占比50%时的累计收益(2004.1-2016.9,数据来源:巨灵财经)

此外,资产的收益存在轮动效应。单一资产无法长期持续的表现良好,但对不同资产进行组合配置则能很好的提高收益稳定性。我们分别从宏观和个体两个层面进行考量,决定大类资产的筛选范围:宏观层面,我们综合考虑在不同的经济周期环境下每一类资产的历史行为特征、风险-收益关系、以及在当前的宏观经济形势下所预测的未来一段时间的收益走势;个体层面,我们综合考虑每个大类资产的收益能力、波动率、与其他资产间的相关性、抗通胀属性、手续费等特性,再通过宏观与个体层面的结合,确定大类资产的选择范围。

以资产间的收益相关性来举例说明。在相关性较低的情况下,一种资产价格下跌,另一种资产可能会上涨,因此对组合整体收益的影响小,能够有效控制风险。图3为2005年至2016年9月期间,分别代表我国股票、债券和商品三类资产的指数收益相关性。可以看出,这三者之间的相关性或为负,或呈弱相关性。因此,基于这三种指数所构造的投资组合能够有效对冲风险,而我们建立投资组合时,正是基于这个标准挖掘大类资产进行配置。

图 3 标普中国A股指数、中证全债指数和南华商品期货指数的收益相关性(2005.1-2016.9,数据来源:巨灵财经)

3.2 避免投资者的行为偏差

2002年诺贝尔经济学奖获得者Daniel Kahneman教授将心理学的研究引入经济学,指出“大多数投资者并非是标准金融投资者,而是行为投资者;他们的行为不总是理性的,也并不总是回避风险的”,投资者在决策过程中存在非理性的行为偏差。

过度自信(Over confidence)是在投资过程中最易出现的行为偏差之一,指的是人们在投资时过于相信自己的判断能力,特别是很多男性投资者,将投资所带来的收益都归功于自己的能力,而忽视了运气和机会在其中的作用。即便是专业从事投资业务的基金经理也很难做到准确的选股和择时,普通投资者的过度自信会导致过度交易,最终遭受更大的损失。再比如进行投资判断时存在的可得性偏差(Availability heuristic),指的是人们更容易通过自己过去的经验和感知来进行决策,却因为直觉的判断忽视了其他有着重要影响的信息,造成对整体形势的判断出现偏差。

诸如上述的非理性行为影响着投资者的决策过程,而智能投顾所做的,是从理性经济人的角度减少因行为偏差所带来的损失,帮助投资者创造长期、稳定的收益。

效用

损失

盈利

效用函数是一条S型的非对称曲线,损失的部分更陡峭,表明损失对效用的影响更大。

图 4 投资者对收益和风险态度的非对称性

四、智能投顾在中国

智能投顾业务在美国取得了巨大的成功。早在2012年,美国智能投顾的行业规模还几乎为零,但2014年底管理的资产规模累计已经达到140亿美元。国际知名咨询公司AT Kearney预计,2016底管理的资产规模将累计达到3000亿美元,未来五年,智能投顾的市场复合增长率将达到68%,到2020年,智能投顾行业的资产管理规模将突破2.2万亿美元。美国诚然走在了智能投顾发展的前列,而随着我国近年来以ETF为代表的基金产品的快速发展,国内已经具备了发展智能投顾业务的土壤。

目前,我国还处于智能投顾的起步阶段,已经陆陆续续有一些公司推出或者正在研究智能投顾产品,目前已达十几家。他们或是借鉴国外的相关经验开发全新的智能投顾平台,或是依据自身的产品资源和客户优势发展各具特色的智能财富管理业务,投资的产品也丰富多样,既有投资于海外ETF,也有投资于国内基金、私募、股权投资和信托资管等,多样化的产品满足了更多用户的投资需求,可谓各具特色各有千秋。

当下,智能投顾已然成为国内互联网金融风口下所热议的话题,越来越多的机构认识到智能理财业务的重要性和广阔前景,它标志着财富管理行业正从高端服务向普惠金融服务发展。未来,随着更多的智能投顾平台的建立和发展,智能投顾业务在我国定将绽放异彩!