天灝資本侯曉天：如何利用AI和另類數據，精準命中Alpha？
騰訊創業 文 | 李海丹
2017年，美國出現了炒股「阿爾法狗」——全球第一隻應用AI進行投資的ETF基金AIEQ，能每天持續不斷地分析6000隻美國掛牌股票，一度令交易員和分析師陷入「會隨時被替代，隨時失去工作」的恐慌中。
到現在，AI的應用已成為了金融行業的一種需求。另類數據的可用以及分析這些數據的新定量技術——人工智慧，也正在成為各大公司的競爭優勢。比如說為了追尋Alpha（可理解為「超額收益」），基金經理也越來越多地通過AI來採用可量化基本面的策略和技術，也極大地改變了投資領域的面貌。
以天灝資本為例，該公司在對AI在股票投資中的應用七年之久，對此有著深切的理解。天灝資本（T.H. Capital）創始人侯曉天及公司團隊，利用大數據， 雲計算，數學模型，能持續的信息搜集與監測， 演算法和模型附能於人， 通過機器與人的結合實現投資判斷的高準確率， 實現高收益低風險及低回撤。對此，騰訊創業對話創始人侯曉天，針對這些相關話題進行探討和交流。
通過AI和另類數據抓住投資信號
AI給投資行業帶來的高效性不言而喻，其最大的優勢在於：在某些方面可以做到絕對理性化，比如止盈或止損。由於人只都是相對理性，在投資上很容易受到情緒的影響而產生偏差，而由機器人操盤的量化投資，可以避免這一問題。並且，通過AI挖掘更多的數據信息，並有能力深刻改變投資環境，進一步將投資行業趨勢從自由決定性轉變為量化的投資風格。
提問：貴公司是如何運用人工智慧和數據在股票投資上的應用的？
侯曉天：華爾街傳統量化一直都在使用數據。但是，這不是我們今天講的數據。今天， 不論是傳統量化還是基本面都在尋找新的數據源， 可以反映公司基本面的數據。 這類數據比如網路爬蟲，信用卡， 社交媒體輿情等。 這類數據可以直接用於投資，華爾街叫它們AlternativeData，另類數據。以前人們沒有把數據當作基本面投資的主流，所以這種方法是Alternative，但是近期有一段時間它漸漸成為主流， 可以被稱為DataDiven，數據驅動。
在過去，我們要了解數據，需要找各種各樣公司的聊、找行業、專業的人士聊，然後綜合得出結論。傳統投資D研究在這方面的弊端就很大，主要是得到的數據沒有實時性，因為找人聊天的內容不是天天都發生的，並且聊天的對象也具有片面性，可能這個人並不了解公司。抽象來看，傳統投資公司所得到的數據信息只是一個點上的片面信息。
所以我們用「爬蟲」的手段。如果把信息爬出來，然後通過數據清洗的方法，把它結構化，運用起來。通過數據的日月積累的數據信息，及校驗，對每隻股票不但簡歷處理程序， 而且可以準確了解公司的實際運營及業績。這樣的信息，全面，實時， 客觀； 是做股票投資基本面研究最想要的信息。
提問：如果說每隻股票都有自己的處理數據程序，這個具體的處理方式具體是怎樣的？
侯曉天：我們會先及時、客觀而全面的，從網上公開網站獲取海量數據，再將這些不同格式，渠道，類型的數據結構化，然後儲存以供研究使用。
基於對數據的理解，利用計算和數學的方法，將數據轉化為可以窺見公司內部運營的、具有商業價值的信息，再將運營信息通過反覆校驗使得數據具有精準預測功能。總的來說，就是讓人工智慧附能於人，在周而復始的個股研究過程中，抓住投資信號。
通過AI可最大化的規避風險和佔據優勢
提問：公司是如何利用AI來獲得在行業之間的競爭優勢的？此外還有哪些方面的商業策略？
侯曉天：首先我要強調的是，我們目前做的不是傳統量化，而是做基本面研究的。從戰略角度來看，我們是對傳統股票研究方法進行一場革命。具體來說，我們用數據、機器、演算法模型幫助我們及時、全面的認識一個公司。或者說，用機器，數據，演算法賦能與分析師，讓分析師成為超人，超級分析師。我們將這個方法叫做 - 量化基本面。
在工業化時代，基本面的方法主要是看人眼可見都物質材料，比如在一個工廠門口數進出的卡車數。而現在，我們研究的原材料主要是數據，比如說要分析騰訊，我們會去了解騰訊有多少個遊戲項目，有多少人在玩等等， 這些數據是不可見的虛擬世界中的信息。我們要想辦法把這些所有的相關信息「爬」下來，從中獲得數據。這些都是在做基本面。
針對這個市場，我們的投資系統主要專註於兩方面的策略：量化基本面研究和基本面的量化交易。
對於量化基本面研究，我們建立了一套對個股及行業進行數據抓取，清洗，處理及建模的研究系統，將海量無序且無意義的數據中準確把握投資機會； 提高投資的準確率。
在基本面的量化交易上，我們通過對眾多股票每個個股的持續認知，定期分析歸類，建立市場中立股票投資組合，這樣既最大程度地避免了市場風險，又抓住了收益。
通過AI可以獲得主要的兩大優勢：一個是能獲得更加準確，全面，客觀的信息，第二個是獲得信息的時間可以更快速，有時間優勢。
未來從業人員都需掌握AI相關知識
提問：您認為以AI為底層技術來輔助投資決策，將會為投資管理行業帶來怎樣的變化？
侯曉天：從行業環境來看，隨著越來越多的投資者採用AI，為量化經理、願意採用並主動擁抱了解新數據分析方法的人們提供優勢。而行業中那些不學習、拒絕「進化」的人將面臨過時的風險。
目前我們基於底層的這一套基礎設施，把研究與投資、技術、演算法等各方面綜合的糅合在一起。 天灝其實是一個思想工場，一個思想機器，不斷創造產生可以給投資人帶來收益的投資產品， 並在每個產品上實現規模化。我們不做銷售，只做研究，我們是投資思想與內容的製造商。
從我們公司的工作性質來看，已經取代了分析師的大量工作。我們公司目前只有14個人，主要來負責研究與分析，其他的公司只能都外包，沒有銷售崗。我認為人工智慧在投資領域一定會消滅一些金融藍領， 同時增加另一些金融藍領，能留下來的是有創新思維和艱苦工作的人。
在未來，分析師，投資組合經理、交易員和首席信息官等職位都需要熟悉大數據和機器學習的發展和相關的策略，否則容易被行業的進步所淘汰。
意識的超前性和判斷力為創業的前提
提問：從您的工作履歷來看，從IBM的任職到2000年進入華爾街金融圈，再到2011年創業成立獨立分析研究公司天灝資本，您認為做創業的核心能力需要有哪些？
侯曉天：我認為首先是意識的超前性，我們也可以說是一種判斷力，知道什麼是一個更可行的方案，什麼會產生和帶來變革，解決什麼樣的痛點和問題。另外，我認為工匠精神十分重要，AI從技術的發展到落地成熟，還需要很長的時間來走， 需要打磨。 不是幾個電腦工程師寫寫代碼就可以實現的。
提問：在創業的過程中，團隊建設方面，創業公司在人才市場中怎麼與大公司競爭？
侯曉天：一旦創業就是「天天創業」。做公司要考慮的，不只是公司的「今天」，還需要考慮公司的「明天」和「後天」，它該如何發展，產品都是有周期性的，應該如何迭代升級，這些都是要不斷思考的。
對於創業公司而言，在競爭背後的根本在於人才的競爭。當然，相比知名的大公司，創業公司在招人方面會較為艱難，最主要也取決於這個公司做的事情，是否能吸引人才。
重中之重的一點是要有認同感，就是認同公司做的事情。而公司也必須要對員工有責任意識， 這種責任感體現在幾個方面，第一，不但要讓員工在工作中和老闆， 和同事，和自己，和客戶學到東西； 第二，要讓員工在財富上能賺到錢，而不光只停留在目前的現金流上，要為對方考慮明天的財富，給到股份； 第三，要從身份上講究平等。如果只是讓對方在時間消耗上來換去薪水和金錢，是沒有意義的，要幫助員工能積累些內在的財富、知識與技能。因此，創業公司也要有好的培訓機制、好的團隊氛圍、企業文化等等。
轉載自:騰訊創業
