如果对手是美国,国内智能投顾能赢吗?

互联网+ 王今朝 · 恒生电子 2017-12-19
如果对手是美国,国内智能投顾能赢吗?
从去年年底到今年年初,摩羯智投、iVatarGo等智能投顾产品的出现,开创了国内智能投顾的新局面。美国的智能投顾业务也是在近两年才有高速发展,可以确定地说,中国在智能投顾方面正迅速缩短与美国的差距。智能投顾1.0实际上是一个机器人投顾系统,其智能程度还是很初级的;智能投顾2.0的智能程度才有质的变化。美国在智能投顾1.0时期比较成熟,但在智能投顾2.0也只是处于一个尝试的阶段。中国在智能投顾1.0会快速趋向成熟,迈向智能投顾2.0的尝试阶段。今天,笔者将通过大众对智能投顾的一些误解说起,谈谈国内智能投顾到底能否超越美国。

智能投顾实际上是一场普惠金融的创新

有人评价iVatarGo重新定义了大众财富管理,也有人说国内智能投顾概念源于国外Wealthfront和Betterment,但却没有考虑国情。其实,智能投顾并不是理论的创新,投资组合理论是65年前创立的;智能投顾也不是实践的创新,最优资产配置无论在资产管理还是在财富管理都有非常成熟并在金融服务业广泛的应用。智能投顾实际上是一场普惠金融的创新。

这样说的原因是,虽然最优资产配置在金融实践中有广泛的应用,但是由于运作的费用很高,因而准入的门槛也是很高,其结果自然是只有金融大型机构或者高净值的客户才能得到此类的金融服务。智能投顾无非是通过互联网金融、云计算、智能算法交易等技术手段,使操作费用大大降低,使投资准入门槛降到接近于0,也就是将一个只有富人和大机构才能享受的成功的金融产品,转变为几乎所有人都可以享受的金融产品,这是普惠金融的本质,也是智能投顾的创新之处。当然,全世界许多国家在数百年金融史中有过无数普惠金融的尝试,以前的每次尝试都是以失败而告终,当下的普惠金融革命之所以能够成功,是因为智能机器人软件系统可以无成本复制自己,这样可以为用户提供个性化服务但并不提高成本。

智能投顾的核心竞争力是什么?

有人说是机器算法。但我们知道,求解最优化过程中的机器算法在很早以前就已经得到解决,其数学算法基于二次规划法,这个机器算法在常见的R或QuantLib中都可以找到。由于这些机器算法都是开源共用的,因而它不属于核心竞争力。

也有人说是资产类别。但其实,可投资的资产类别:股票、债券、地产、现金四大类,都是共性的,因而资产类别也不属于核心竞争力。目前在美国最成功的四大智能投顾提供商在优化投资组合所应用的投资标的数目是不同的,Varguard的投资组合由4个投资标的组成,WealthFront的投资组合由7个投资标的组成,Betterment的投资组合由10个投资标的组成,而Schwab的投资组合由19个投资标的组成。智能投顾提供商在产品差异化方面着重于选择不同的投资组合标的。

那么什么才是智能投顾的核心竞争力呢?马科维茨 (Markowitz) 曾在1952年提出一个理论:智能投顾的核心价值是投资组合的最优化资产配置。为此,马科维茨于1990荣获诺贝尔奖。这个理论在金融工程中是非常成熟的理论之一,而且在资产管理领域有广泛应用。

如何获取核心竞争力?

那么如何获取核心竞争力呢?可以从以下几个方面考虑:

首先,系统的智能化程度: 智能是无止境的,因而智能化程度的差异也是无边界的。比如,根据大数据用户行为分析某一用户是比较保守、风险取向较低的,但这个用户却要求系统收益较高,一个智能较低的投顾系统很可能给出一个风险较高的投资组合,而一个智能较高的投顾系统会发现用户要求的不合理性,进而对客户进行更深入的了解,对客户风险取向重新判断,从而推出更适合于用户风险偏好的投资组合。

其次,应用场景的广度:用户的理财需求不一定局限于单一的场景,用户金融服务的需求有广泛的场景,智能投顾能在不同应用场景发挥自如,一定会有强大的竞争力。

再次,金融属性的个性化实现能力:金融领域有很多不确定性,因而同样的问题的答案并不是唯一的,对不同的人在不同的情况下,也会有不同的答案。智能投顾有机会提供个性化、差异化、场景化的解决方案,因此而增强竞争能力。

美国怎么玩智能投顾?

美国证券交易的首要交易渠道是交易所(场内交易)。交易所作为流动性的提供场所,其业务模型是按客户流动性需求而细分收费的。具体地说,交易所对流动性的提取方是收费的,而对流动性的提供方是付费(回扣)的。一般的交易所对每手(100股)交易从流动性提取方收费35美分,回扣25美分给流动性提供方,交易所自己的收入是每手10美分。以信息不对称、或者追涨杀跌等动量交易策略属于主动交易策略,主动交易策略需要向市场提取流动性;相反,被动交易策略则可以向市场提供流动性。智能投顾通过算法计算投资组合,属于典型的被动交易策略,通过适当的算法交易程序,智能投顾涉及的整个交易过程可以是为市场提供流动性为主,这样,智能投顾的交易成本可以是一个负值(即可以通过交易而盈利)。

美国证券交易的第二主要交易渠道是大型批发做市商(场外交易)。对于做市商来说,其盈利模式是在价格基本稳定的情况下赚取买卖差价;而做市商亏损则是因为订单对价格所造成的冲击。所以,做市商对客户的订单是有偏好的,订单的好坏取决于对客户交易策略的了解,好的订单,做市商宁愿花钱去买这些订单流 (Payment for order flow),而坏的订单,做市商根本就不接。做市商对客户细分收费的标准取决于客户订单对价格的冲击,智能投顾的订单正好是做市商想要的订单,由于智能投顾的交易策略是被动的,而被动的交易策略一般不会对标的价格形成不可测量的冲击。

另外,智能投顾的投资组合再平衡,是基于逆向交易策略的,亦即当价格上涨的时候,相应的订单是卖出,当价格下降了的时候,相应的订单时买入。这种买低卖高的订单与价格的形成负反馈会缓冲订单对价格的冲击,这正是做市商能够赚钱的订单,因此做市商愿意花钱购买这类的订单流。

由于上述两种市场微观机制的原因,美国智能投顾提供商有可能把交易成本压的很低,因而他们也有能力为客户提供低成本、低门槛的普惠金融服务。

国内智能投顾有可能超过美国吗?

美国智能投顾的潜在市场规模是庞大的,行业专家预期,在未来5年的时间,美国智能投顾市场资产管理规模可以达到2万亿美元。智能投顾概念虽然源于美国,但是在中国实践的成功与否完全取决于智能投顾提供商能否在一定规模的基础上取得盈利。在一个市场上能否盈利与这个市场的供需关系有关,所以必须考虑中国市场的国情。

从需求端看,中国市场是有优势的,包括互联网普及率高、人口基数大、大众储蓄率高,这些都隐含着强大的金融服务需求;从成本端看,中国云计算的基础设施基本上可以说是跟美国齐平的,没有优势,但也不处于劣势;成本端的另外一个重要的部分取决于金融市场本身的发达程度,中国金融市场的发达程度不及美国,表现在可投资的金融产品数量小、流通性不足、交易成本高等。

当然中国智能投顾需要克服的问题有很多,很大一个问题在于中国资本市场的发达程度需要时间来提升和改善。比如交易成本,在美国资本市场,可以根据客户的交易策略而细分化收费,也就是说某些特性的交易策略可以达到负交易成本,这在中国市场目前还是做不到的。

综合上述因素,中国智能投顾市场环境有利有弊,如果中国智能投顾业能够发扬长处、拟补短处,智能投顾在中国一定会成功落地。凭借中国普惠金融的积累和优势,笔者估计未来中国智能投顾市场会达到与美国相等同的资产管理规模,甚至也有可能超越美国的资产管理规模。比如,蚂蚁金服的余额宝就是中国普惠金融的成功案例,只不过余额宝投资组合只有一个可投资的标的,这个标的是一只货币基金,如果余额宝新增加三个可投资的标的 (股票基金、债券基金、地产基金),并按照用户风险偏好在四个可投资标的中配置资产比例,那么余额宝就可能变成一个很成功的智能投顾产品。

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