金融投资热点——智能化

        由谷歌研发的人工智能程序AlphaGo战胜了围棋九段高手李世石，引起了社会舆论的一片哗然，甚至有人开始惊呼“人脑”即将被“电脑”所取代。

　　人工智能尚处于不断发展的初级阶段，替代论未免有所夸大，但不可否认的是人工智能已经成为当前科技更新的一个热点领域，并已开始逐渐进入到我们的日常生活之中。比如无人驾驶、语音识别、智能家居和3D打印等技术的逐步成型，都为不同行业的发展注入了强大生命力。而当此人工智能崛起的风口浪尖，金融业也势必会迎来人们热切的关注目光，自然就有人会问，在投资领域“电脑”又是否有其独到的地方呢？

　　众所周知，当前金融行业发展的一个大趋势就是大数据化，这便意味着从前通过手绘K线图，或者查阅相关报纸来了解股市动态的行为已经一去不复返了。只要投资者愿意，无论是上市公司发布的临时公告，还是交易所公开的秒钟级别行情数据，甚至是遥远美洲大陆上的议息会议讨论结果，都会及时、准确，乃至“无延时”地推送到投资者的终端界面上来，以帮助投资者构建一个信息几乎完全对称的投资环境。

　　不过转念一想，随着投资者订阅的数据信息量越来越大，谁又能真正做到时时刻刻关注，并将所有信息都加以处理和运用呢，即使有这样的人存在，相信也绝不会是大多数。所幸计算机技术的快速发展为人们在大数据背景下做出更有效的投资决策提供了可能。

　　当然，计算机技术在金融投资中的最初应用也仅仅局限于数据处理，即通过程序设计等方法将海量数据提炼成人类能够更好理解的标准化信息，以便投资者能够更加方便、快捷地加以运用。之后随着金融理论的快速发展，包括资本资产定价模型、Black-Scholes期权定价模型等经典定量模型的推出，尤其是行为金融领域的异军崛起，更是将计算机技术在金融领域的应用向前推进了一大步，同时也催生了当前炙手可热的量化投资技术，即人们发现基于特定金融理论或统计模型产生的交易策略同样能够在资本市场中获得不俗的投资业绩。

　　但金融投资的智能化发展之路还远未停止，因为考虑到大多数量化模型只是局限在特定样本区间内的局部最优模型，而随着时间推移，很多假设不变的恒量可能会发生本质变化，进而导致模型的逐步失效。为此不少人开始着力于开发更加智能的投资体系，并不惜引入人工智能领域的深度学习理论，在用模型指导交易的同时也用数据训练模型，以追求资产的长期稳健增值，其中自然不乏佼佼者。

　　尽管就目前而言，我们很难断定在投资领域“电脑”就一定能够战胜“人脑”，毕竟每一个量化模型都需要相当长的时间去进行跟踪和检验，但相信随着人工智能技术的不断深化，会有越来越多的人投身到智能投资的研究中来，而“电脑”也有望在投资领域获得属于自己的一席之地。