最近兩日，在國際圍棋史上發(fā)生了一件機器人“逆襲”人類的真實事件。賽前來自韓國的世界冠軍李世石信誓旦旦，拋出了輸一局就算失敗的豪言，但最終卻向谷歌圍棋機器人“阿爾法狗”（AlphaGo）投子認輸。

AlphaGo完勝世界冠軍震驚全球，國際市場人工智能（AI）概念走俏一時，中國市場上的相關(guān)股票也概莫例外。3月10日，人工智能股表現(xiàn)活躍。科大智能、遠大智能等多只強勢股漲停。

還有投資界人士認為，在圍棋上機器人勝了并不算什么，如果在投資上尤其是炒股技術(shù)上戰(zhàn)勝人類，那才是真正的本事。在信息更不透明、更為復(fù)雜的資本市場，“AlphaGo模式”能否大行其道仍是未知數(shù)。

上海一家合資基金量化部副總監(jiān)林春（化名）對《第一財經(jīng)日報》稱，下圍棋就是執(zhí)黑執(zhí)白，把對方圍起來，獲得勝利，規(guī)則確定，但投資不一樣。投資中策略是多樣的且存在不確定性，讓一個人工智能產(chǎn)品搞定全部的模型數(shù)據(jù)，顯然可能性不大。

當人工智能與資本投資，尤其是股票投資相結(jié)合，會有一番怎樣的顛覆性盛況？

“就目前來看，人工智能在投資上的應(yīng)用為量化投資。具體類型又分為量化交易（或稱算法交易）和量化選股?！?月10日，在接受《第一財經(jīng)日報》采訪時，重陽投資基金經(jīng)理王曉華如此表示。

因為機器決策的邏輯一致性和獨立性，投資領(lǐng)域中機器戰(zhàn)勝人的例子不少，其中最被人樂道的就是西蒙斯（JamesSimons）的大獎?wù)禄?。?jù)公開數(shù)據(jù)，從1989年到2009年，大獎?wù)禄鸬膹?fù)合年化收益率高達35%，遠超同期巴菲特和索羅斯的收益率。

當量化投資在海外大行其道時，中國市場上的量化投資也開始“小荷才露尖尖角”。2004年，中國第一只采用量化策略的基金——光大保德信量化核心基金誕生，隨后的2005年，嘉實基金推出了另一只名為基本面50的量化基金。不過可惜的是，當時行業(yè)整體發(fā)展緩慢、量化基金本身業(yè)績也未體現(xiàn)出驚人之處，量化投資理念一度遭遇水土不服。

不過，兩年后牛市泡沫的破裂，讓市場感受到了量化投資的魅力。當2007年A股創(chuàng)出6124的高點后，伴隨著股指高臺跳水，中國市場上的“香餑餑”公募基金產(chǎn)品虧損嚴重。這個時候，部分采用量化策略的基金卻逆勢取得了不錯業(yè)績。于是乎，很快一股“量化基金熱潮”悄然掀起，中?；?、長盛基金、光大保德和富國基金、華泰柏瑞基金等先后推出了量化產(chǎn)品。

但這個時候，市場對于量化基金的認識還停留在電腦結(jié)合人腦的理念中，依靠電腦的客觀和分析能力，戰(zhàn)勝人性的弱點。而對于依靠量化產(chǎn)品進行對沖的訴求，幾無體現(xiàn)。

2010年4月中國第一個股指期貨品種——滬深300股指期貨的推出，為量化投資提供了一個天然的對沖標的。通過這一對沖工具，量化投資從業(yè)者可以進一步減小風險，獲得更加穩(wěn)健的投資收益。隨著此后私募基金陽光化及私募基金管理人牌照的發(fā)放，量化投資的方法也更多地被私募基金使用，讓量化對沖基金被人們所熟知。

如今的中國市場上，券商、私募、公募產(chǎn)品均涉獵量化投資。從業(yè)績最為公開、透明的公募量化產(chǎn)品來看，量化產(chǎn)品的業(yè)績普遍跑贏指數(shù)收益。

據(jù)Wind資訊統(tǒng)計，截至3月9日，66只公募量化基金今年以來平均凈值增長率為-14.2%。其中6只基金表現(xiàn)突出，逆勢取得正收益；表現(xiàn)最差的幾只基金跌幅超過20%，其中東吳阿爾法以29.96%的跌幅居前。同期A股上證綜指、深證成指、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)跌幅分別為19.12%、24.81%、27.38%。

王曉華稱，對投資而言，機器決策最大的優(yōu)勢就是投資決策的邏輯一致性高、獨立性強，機器不會有人的恐懼和貪婪等情緒影響決策。此外，計算機的信息處理能力強、響應(yīng)速度快，能夠有效抓住市場上較好的交易機會。

北京大學對沖基金實驗室聯(lián)合主任馮永昌表示，從廣義上來講，所有用預(yù)設(shè)的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，廣義的程序化交易包括高頻交易，算法交易，自動執(zhí)行的套利交易、套保交易和對沖交易，限價單價值投資交易，限價單止損交易，交易所或經(jīng)紀公司的自動強平交易等。

馮永昌稱，對于股票端，真正包含的就是一攬子股票的自動交易、ETF折溢價套利自動交易，以及股票和股指期貨交易的自動套?；蛘咛桌灰?。因為股票端不是完備的雙邊市場，又實行T+1，所以股票端的高頻交易基本不存在，股票端的程序化趨勢交易也幾乎不存在。投資中做股票，擇時選行業(yè)選股票。選股比較困難，個股自身的一些特性需要調(diào)研，人可能更有優(yōu)勢。如果讓機器做事，它沒有數(shù)據(jù)就沒有分析能力。在擇時方面，人工智能也不一定比人更有優(yōu)勢，宏觀的很多東西，是由政策決定的。比如，美聯(lián)儲加息不加息，每個人都有預(yù)測，機器算出來也不一定準。

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