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任泽平解析新周期:让时间去检验

何剑波:三因素制约人工智能在金融领域的应用

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私募英雄会圆满结束

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16:45 圆桌论坛沟通实录(右侧点击刷新)

接下来进入圆桌讨论环节,我们将跟各位到场的私募英雄聊一聊现在的市场环境。 

巫云峰:特别高兴今天能邀请到深圳的私募大佬们做一个交流,大家平时都很忙,今天有两位老总都是赶时间过来的,因为还要负责投资的相关事情,这个环节首先请各位做一个简单的自我介绍,互相认识一下。 

陈蓉华:我叫陈蓉华,是领望投资合伙人,总部在深圳,上海设有办公室,我们公司主要是做程序化交易投资,刚才讲到人工智能,我们也有研究,但还没有到人工智能的程度,我们也看到了大数据的机会,量化交易、程序化交易、高频交易我们都在做,但最核心的是大数据,我们在努力往这个方向靠。 

巫云峰:我补充一下,我了解到陈总的公司是一家偏向科技的投资公司,团队成员比较年轻,在国内外投行都有过工作经历。 

陈蓉华:我们公司是2015年成立的,核心投研人员都有海外留学、工作经历,我的经历是09年在香港创业,做过两个对冲基金,一开始也做了很多偏传统主观的选股、量化择时,说实话,波动比较大,压力有点大,后来我们的思路往量化转,但在这个行业做传统和量化是两个极端,我刚刚稍微看了一下在座,很多还是用基本面深入分析的方法做,但这种方法本质上波动必然会大一些,如果做得好的话也会有很高收益。我们背后几个资方希望波动小一点,后来我们帮他们做了一些FOF,加入领望创业之前我是代表资方的需求,但这些资方属于高净值个人,每个人都是以亿美元为单位的身价,钱对他们来说是一个数字,他希望这个钱能稳定。我们有一个投资人钱多到几辈子都花不完,他因为这些钱每天很焦虑,我们也在试图帮他提供好的方案,我们找的角度是完全程序化、偏中高频,中低频也可以,但我们希望是低风险中高收益,或者中风险中高收益,它是风险收益匹配的,我们会偏爱完全程序化、量化交易,在这个角度去找策略逻辑,我们现在的策略逻辑还是在大数据处理、量价处理,我们也在努力增强基本面,刚才金融界聊到的怎么通过产业串联去加强,这是我们要加强的。 

巫云峰:第二位是九溪资本的孙总,我特别想听听孙总的介绍。 

孙咏梅:大家好,我是上海九溪资产管理有限公司的孙咏梅,上海九溪资产是2014年成立的,2014-2015年战绩非常好,2015年上半年我们获得了不错的收益,6月份股灾的时候停了,一直休息到今年6月份,6月份我们看到一个结构性机会,7月份的产品收益是70%多,排名蛮靠前的,今天很高兴来跟大家交流。 

巫云峰:孙总一出手就非常厉害。接下来这位是前海赢华的成总。 

成健:大家好,我叫成健,我现在在赢华控股,下面有八个专业的资管团队,最早是做期货经理人,97-99年做香港恒生指数,经历了97年东南亚金融风暴,99年加入信证券又赶上99519科技股行情,经历了第二波熊市,20011339的行情,所以在私募我算是个老人,现在赢华控股希望专注做一家资产管理集团,有人会说你为什么做这么多公司呢?我2012年去伦敦、欧洲、美国考察,跟前任基金业协会会长去考察了JP摩根、罗斯柴尔德家族,包括贝莱德,贝莱德管理了5.6万亿资产,多产品、多策略。我们是做价值投资的,买安全边际,但不做成长股,不做创业板,而这个市场是分化的,市场就像一个森林,有老虎、有猎豹、有狮子、有猎狗,各有各的擅长,是一个多元的市场。未来我们的客户是谁呢?就像美国一样,未来一定朝着机构化发展,包括我们今年去寻求跟央企、大银行合作,包括大的FOF急剧发展,我认为这个方向是对的,如果朝着央企、银行、养老、企业年金这个方向做的话,产品要够全,管理规模要够大,赢华控股是朝着这个方向发展。今年上半年万德数据库中,创赢投资全国综合排名第七,债券策略排第一,多空策略排第二、第三,格上理财发布的报告中,我们过去三年业绩排全国第四,过去三年的收益是2.5倍,今年6月份到现在为止已经接近翻倍。多元化配置已经来了,未来走一个类FOF或者MOM模式,因为客户把钱给我,只管结果,不管你怎么赚钱,我希望赢华投资未来有更多优秀的团队孵化出来,也希望跟大的机构、商业银行、FOF理财机构进行专门的定制化服务。 

巫云峰:接下来这位是金田龙盛董事长杨丙田杨总。 

杨丙田:大家好!谢谢金融界的邀请,我简单介绍一下我们公司的投资风格,先介绍一下我自己,我是从银行出来的,我们公司的投资方法比较另类,主要是通过上市公司财务数据做投资,包括行业上市公司财务数据来看行业的拐点,我们公司是2013年创办的,2013年看茅台的时候发现有两个指标比较清晰,第一个是茅台在2013年三季度应收账款在增长,同时又看到它的净利润也在增长,形成双向指标往上产生良性循环,我们主要是看上市公司财务报表做投资。谢谢大家! 

巫云峰:我了解到杨总还有一个自己的愿望,是五年之后希望自己管理的资金规模达到50亿。 

杨丙田:这是一个采访中提到的,因为我们公司人很少,一共才五个人,2015年最高的时候管过接近20亿。 

巫云峰:接下来是惠正投资合伙人潘总。 

潘峰:感谢金融界的邀请,我叫潘峰,来自广东惠正投资的合伙人,广东惠正投资是原易方达投资总监江总在2010年创立的,目前为止大部分合伙人也是来自于易方达,我本人在易方达工作了十几年,2014年底加入惠正。大家可以把惠正理解成从公布出来的私募公司,易方达有一个口号在长跑中胜出,这个口号就是当时江总和几个人一合计提出来,目前我们在惠正的投资风格依然是以基本面挖掘为主,希望能给客户提供长期稳定的增值。从业务角度来讲,我们没有做很多很复杂的结构、分层产品,我们只专注于二级市场,只做二级市场平层产品,没有放杠杆,最主要的投资手段是深入挖掘公司基本面价值提升的过程。从我本人来讲,我做投资十几年,但做私募算是新兵,目前为止不到三年时间,我感觉私募跟公募还是有很大区别,所以今天也是过来学习一下。谢谢大家! 

巫云峰:潘总非常谦虚,潘总是公募系的私募代表。 

潘峰:算是之一,代表谈不上。 

巫云峰:最后这位匆匆赶到的是上善若水的侯安扬侯总,安扬非常年轻,85年人,典型的海归,MIT深造归国。 

侯安扬:大家好!各位大佬都有金融背景,我们最早的产品是2012年成立,市场差不多那一年是高点,走过五年时间,我们最早的产品建仓是3元,论回报的话还算可以,但中间吃了很多教训。我在学校的时候是小散户的炒法,因为自己理工科背景,炒到一定程度做策略,中间因为一些因缘际会,一直在朝策略的方向走,但自己做投资时吃过亏,回过头来看,交学费还是挺值得的。我们现在一、二级市场都做,一级市场做了快三年了,有两笔投资,二级市场我们今年客观讲还可以,价值型差不多20-80个点,成长型最近打平,但总的来说市场风格一直在轮动,我们自己认为比较难切换,之前做成长股、现在做价值股对我来说比较难,所以我们走的是多样化策略方向,几种策略都做。 

巫云峰:谢谢安扬。雄安行情如火如荼的时候,安扬跟金融界交流,他当时有一个特别好的预判,他说雄安股再这么涨下去,可能监管要出手了,这个判断之后过了一个交易日,雄安那十几只股票全部停牌,基本上迎来雄安行情的第一个顶点,所以还很有见地。 

侯安扬:这是交易经验,跟之前的经历有些关系。 

巫云峰:刚才我提到智能资讯,就是想把各位大佬的专家经验固化下来,成为未来投资决策的帮手。 

接下来进入交流环节,先跟六位嘉宾聊一聊你们如何看待当前私募面临的环境?为什么先聊这个话题?我有一些数据跟大家分享,中国基金业协会相关数字显示,201612月份私募从业人员27万,20172月份这一数字有所上升,到28万,但20177月末这个数字变成22.5万,也就是说有5万登记在册的私募基金从业人员从这个行业退出了,背景是私募管理的基金产品数量5.87万只,管理规模9.95万亿,我们在会前也有圈内的朋友说实际上到鲜明标志私募的规模已经超过10万亿,在这当中,证券私募的情况是证券私募管理人只有不到8000家,而证券私募基金的数量不到3万只,已经连续八个月下滑,证券私募基金管理规模目前为止只有2.36万亿,已经连续九个月下滑,这是有记录以来的新低。把这2.36万亿平均到2.95万只私募基金,平均下来每只基金的规模不到8000万。 

我想请教一下各位身在其中的大佬们,对于当前的环境你们是怎样的感受?我们目前面临什么样的环境? 

侯安扬:其实10万亿规模中大部分是产业基金,客观讲属于政府的钱,不应该归属到正而八经的私募,只是相当于一个通道,政府用了,真正意义上的私募基金只有2万多亿,从我的理解来说,这肯定表明市场处于特别初期的阶段,我自己从业几年,从两、三个人开始,到现在增加到十几、二十个人,无论对比中国的资管规模、中国的金融市场规模,占比都非常低。打个比方,相当于90年代的房地产业。但这个行业有没有前景呢?你可以看美国,美国发展了这么多年,最大的基金桥水自己一家就有一千多亿美元,接近两千亿美元,这个规模可以说是全球第二大经济体,所以我自己有非常强的信息,这是一个非常长的跑道。 

另外,行业人均产值,我自己也有体会,刚才您说到行业的从业人数,又掌管了这么多钱,这可以说是人均产值最高的行业了,没有之一,非常了不起。我们公司大部分人都是从其他行业进来的,无论是进来的,还是从我们这里出去的,只要他从其他行业进来,都没有出去的,因为这个行业的人均收入高,你很难想象在实体行业,年轻人做几年轻轻松松拿百万,但在这个行业是很快的。我的大体判断是行业未来的一、二十年都很好,目前处于初期阶段,无论是监管还是政策风险,包括我们公司整体行业素质都需要进一步提高。 

巫云峰:安扬非常看好接下来的发展。 

潘峰:我在公募的时间长,在私募的时间短一点,但我对资产管理行业是持续关注的,刚开始到私募的时候我也在想私募跟公募有什么区别,首先很直观的就是私募客户的净值高,必须100万以上,能拿出100万以上的至少资产有200万,客户性质不一样。但这两年我发现私募和公募的边界慢慢在模糊,不像以前那么明晰,比如现在有些私募也在申请公募的牌照,公募也会开展跟专户、保险公司的FOF业务,据我所知,一些大的保险公司、银行已经开始对私募开放,我想未来有一天中国的社保也会向私募开放。公募和私募表面上的边界在模糊,像混合所有制的概念,但我觉得背后更深层次是商业模式的探讨,很多私募原来就是很草根的,你肯定要思考一下商业模式到底是什么样的,不管是做高频量化还是做对冲,抑或是给别人做FOFMOM,都可以,如果你还是草莽英雄一样炒股,看准机会捞一把就走,只要你还是这种做法,未来私募的长尾肯定会缩小,是否找到稳定的商业模式是我比较看重的,如果你还是捞一把就走,养活自己没问题,但做商业模式就有问题。 

从这个角度来讲,中国的资产管理行业应该是刚刚开始,我对市场未来几年的判断认为是机构化程度在不断提高的,现在很明显,很多散户炒成大户,大户变成私募,这个过程就是散户市场不断淡化,机构化程度不断提高。 

杨丙田:我对私募行业的发展相对来说关注的比较少,但我很赞同侯总的观点,这个行业才刚刚起步,未来的大发展是有的。我进入这个行业是偶然机会,并不是对这个行业看好才进来,是自己爱好,喜欢做投资,喜欢研究,才进入这个行业,我对这个行业蛮乐观的,很看好,特别是这个行业,喜欢的特别喜欢,不喜欢的受折磨比较大,波动比较大,我们是做股票纯多头策略的,怎么样在不动仓位的情况下回撤更小一点,不用对冲,现在把均衡仓位控制在10%也不行,我一直在想怎样让回撤小一点,前段时间我也有回撤,我也在想这个问题,有的时候猛起来很猛,跑赢大盘很多,但下来的时候也很快,我一直在找方法,现在也在摸索,希望未来能找到和的方法控制回撤。 

巫云峰:杨总,接下来也许我们能帮到您。 

成健:基金业协会下面分为三种,一是股权投资,一是证券投资,还有一个是另类投资,现在很多类固收进入其他类投资,还有大的产业政府引导投资全部通过股权投资,今年的增长超过10万亿,但证券资金的份额和总规模是萎缩的,这跟目前的市场环境有很大关系,从5178点连续的股灾,1.02.03.04.0,包括中小创的杀跌,中小板的指数已经在2600点附近,上证在34003500点以上,茅台创出历史新高,包括对私募行业过去做法的政策严打和监管,包括内幕交易、拉抬坐庄,大家认识到证券是高风险的,是不确定的,这也对私募管理机构充满了巨大的机遇与挑战。我本人在这个行业经历了四次大熊市、三次大牛市,我觉得现在是巨大的机会,但现在又面临一个客观的问题,募资很难,放在两年前,我这个月的业绩很好,我一说,投资人就投,但今年你会发现募资很难,大家老害怕、老担心。 

还有一点,这里面的产业转型很困难,现金流是缺失的,大家都缺钱,尤其股票上,股票的优势是流动性,至少可变现性很强,但缺点是风险天天显现,老百姓也能炒股,但炒不好。9798年消灭了香港的散户,90年代消灭了台湾的散户,你去台湾、香港,包括美国,很少有个人炒股票的,因为他们知道个人是没有办法炒股的,但散户在中国依然出现。优秀的私募团队在把风险管理好的前提下,真正能帮客户持续创造价值的公司,未来一定会出现百亿、千亿甚至管理上万亿的公司,这个观点我一直很乐观。前两天我跟朋友聊天时说到今天的全球金融中心是纽约,未来二十年一定是上海陆家嘴,所以做金融一定要到陆家嘴。 

我们旗下八个团队,我希望抱团取暖,控制净值回撤,有进攻就一定有风险敞口,如果没有风险敞口,中性策略就没有收益,今年的量化收益很难做,我们也有团队是专门做量化的,在不同的市场环境里,你会发现未来的市场是不确定的,但每一个团队在不同的环境之下特长是确定的,你不可能希望一个团队的净值一直涨,所以大家抱团,做一个FOF或者MOM,加权平均,组合起来,对客户来说,缩小了回撤,每年又有20-30%的稳定增长,这样的公司未来肯定会管理上千亿,巴菲特50年把1万美金变成2.7亿美金,每年平均复利增长20%,如果你每年投资回报在无风险的前提下做到15%,中国的M2到你这里几千亿是没有问题的。未来是非常乐观的,现在指数只有3400点,其实上证指数是失真的,有些中小创股票跌了80%、90%,这个时候我告诉我的投资者,我觉得未来在细分领域有些龙头已经出现了重大的投资机会,这个时候你还不来投资,难道等它涨上天再投资吗?所以目前再难,我依然该路演还是路演,该投资还是让客户投资,这就是我们努力的方向,让我们一起往前走。 

巫云峰:我先代表上海人民感谢成总对陆家嘴做的广告,同时我也代表金融界感谢成总,未来的市场是需要大家一起的,共同分享经济成长的红利。 

孙咏梅:我说三点:一是前景乐观,这个行业的前景是很乐观的,二是公司都要合法合规,三是品牌优势,未来资金都会流向有品牌、有口碑的公司。 

陈蓉华:私募行业在中国的状态还是属于大爆炸的机会,虽然从无序慢慢变成有序,看得到海外也有这样的发展阶段,但海外政策比较稳定。现在这个阶段,悲观的时候我在想其实还是需要几代人,这一代人的交易风格,只有到了下一代或者再下一代,大家对这个东西已经没有那么大兴趣了,这同时也给了很多机会,未来大家肯定会往专业、品牌,你做得专业,沟通很充分,运营合规,2014年有牌照之后到现在,一开始收敛有些人就不见了,这个收敛还会持续发生,在中国市场这个时间可能就三、五年,你想在中国做一件事情,窗口出来的时候就要尽快做,再过两三年可能窗口就关上了,后进来的人困难重重。 

每个人有不同角度,你的风险收益比、你的投资特征,中国现在的阶段水很深,你总能找到对应的投资,但你想走得长久,就要策略分散化,平滑波动,但总的方法也就是那些,只是在细节上要做到位。这是一个大数据的时代,我们讲了很多人工智能,本质上还是信息技术,现在很多人做的投顾还是偏表层的,资管层面的技术我们还没有,包括文艺复兴还是处在信息技术比较先进的,但我们也不觉得它是人工智能的迭代,但有可能在未来某个点会被突破,首先在科技层面你得有很多努力,这个行业绝对有很大的机会,中国在衍生品、交易环境有时候走两步、退一步,这是没有变化的,全世界都是一样的,在中国尤其突出,大家得有顺应市场的能力。 

巫云峰:陈总说需要几代人的努力,我儿子如果以后有机会的话,我一定让他向各位大佬好好学习。 

陈蓉华:每一代的人差别很大,我生孩子比较晚,孩子才3岁,最近朋友圈里很多人发现现在3岁的孩子要报4个兴趣班,我们在这个年纪的时候还在野地里撒野,现在3岁的孩子已经开始加速跑了。我邻居的孩子,今年十岁,有一天我们聊天,我说你将来想做什么?他说我要做人工智能。我也看到有些孩子找不到方向,一天到晚打游戏,但真正有反省能力的人很快就找到方向了,这种人的成就肯定比我们要好。 

巫云峰:孩子代表未来,但我们得赶紧回到现在。刚才成健总说到现在的市场,最近市场上流传一句话,6000点买的工行,在3000点解套了,我想请各位聊一聊现在的市场,现在的市场处于什么过程当中?接下来会向什么方向演变? 

成健:我觉得未来的市场不再会像2005年股权分置改革引起0607年所有股票鸡犬升天,一定是严重的分化,因为行业分化,尤其是在各个不同的细分行业,对我们做投资来说,未来是不确定的,如何能在不确定的市场当中找到确定性业绩增长,2013年开始的中小板、创业板指数起来,大家炒概念、炒题材、炒想象空间,股票会飞涨,今年你会发现二、三十亿的小市值股票反而不断创出新低,没有流动性,一天的成交量甚至只有一两百万,千亿市值的股票却涨得很好,像中国铝业涨得很好,有的银行都是上千亿、两千亿、三千亿,包括腾讯、阿里巴巴这些大的股票,市场出现强者恒强、弱者恒弱的分化,正因为这样,散户才没有办法按照过去的思维在未来盈利,所以未来的散户不得不把钱交到在座的专业资产管理手中,这也是我对这个行业未来看好的根本,当他自己买股票不停的赔钱,必须要买基金的时候,老百姓都来买基金了。未来市场是严重分化的,行情是结构化的。 

作为私募机构投资来说,目前不管怎么样,指数毕竟在相当的低位,中小板、创业板跌了80%,有些龙头行业、未来能重新走向盈利的公司和行业,股票会见底逐步复苏,我们可以布局,机会是非常大的。做私募,在座各位有一个最大的体验就是你现在去募钱,别人不看好,我今天上午见了个客户,他有上亿的资金,他说成总,今年我不看好,明年我再给你投。我说你今天不投,明年有些项目价格已经很高了。股权私募是5+3,证券私募的封闭期不能超过一年,超过一年没人买,一年以后市场在跌,你的基金只要不赚钱,客户就赎回,我们难就难以一在这里,优势是流动性,但对基金管理者来说,面临的挑战也是流动性,因为客户随时要赎,如果基金要赎回,你就要被迫卖出。我们还是希望未来朝着机构化,有人进、有人出,流动性很平和,如果光是赎回,没有新增,对我们的投资策略改变是非常大的。30%房产、30%股权、30%证券基金,另外10%是生活费,不要把吃饭的钱都押在这里,我们做私募任重而道远也是这个原因,对市场来说,现在就是不会,不要等到一年以后。 

巫云峰:成总真的是营销高手。杨总,您有自己独特的参与市场的方式,您也算是本土派比较典型的代表,您怎么看待当前的市场? 

杨丙田:听了任总关于新周期的分享,新周期到底有没有来?不确定性很高。2016年我们就发现一个数据,是我自己统计的,统计2016年年报的数据,以中国建筑为代表的数据,发现一个现象,2016年同比2015年的新签合同量,同比增长21%,但你再看统计局的数据,没有什么新增投资,为什么他们的合同量一下子就起来了呢?合同一旦签了就要执行,导致春节一波挖掘机卖断货。我们买了一些工程建设的标的,包括水泥、建材。中国建筑1月份的简报是25日披露,开工量同比增长47%,127日是春节,都在过年,为什么开工量那么大呢?这又是一个思考,可能是为了2016年的合同新签量,导致1月份春节前必须要开工,当时我觉得水泥、工程机械有一波机会。 

124日我在中央二台做节目,因为去年业绩做得好,主持人问我对接下来市场怎么看,我就说了水泥和工程机械。新周期我更关注的是需求端有没有放量,包括刚才说到的铝、铜等大宗商品。我还有一个简单的小思考,拿铜来说,市场需求到底是不是在增长?电缆以前大多是铜线,现在是光纤,铜的需求端并没有起来,包括铝,现在用的窗不是铝合金的,材料越来越复合,越来越环保,所以我更关注在需求上产生增长的行业。 

我还是比较看好工程机械这一块,工程机械也算是人工智能的一个方向,因为在升级,和人工智能有相关性,人工智能把人闲下来了,人干嘛呢?人总要吃饭吧,我觉得服务业、旅游业也会有发展,人不能天天待在家里,这是我做投资的一点小小的心得。 

巫云峰:宏观影响微观,微观反映宏观,杨总的确有他自己的投资之道。接下来是潘总,潘总从公募到私募,这样的经历还是比较难得的,您怎么看当前市场? 

潘峰:我自己比较切身的体会就是做投资时间越长,越不太敢对市场进行比较大的前瞻性判断,我可能更多的去多做一点调研。目前这个市场从大的角度来讲没有大的系统性风险,至于有没有大的系统性机会,我也感觉不到,因为我十几年的投资,只感觉到两次大的系统性机会,一次是0607年的主板,还有一次是2014年底到2015年的创业板,幅度都挺大的,这两次大的牛市本质上都有相似的地方。但从产业层面,我感觉到一些比较明确的东西,今天任博士讲到他对新周期的看法,事实上我觉得新周期的定义不是很清楚,他刚进入证券市场的时候提了一个观点,我很赞同,就是旧的8%不如新的5%,为什么增速下来了,从投资角度来讲反而更好?现在看得很清晰,在一个增速比较合理,不是盲目追求增速的经济体中,很多行业的格局变得更清晰了,龙头企业未来的可预见性变得更清晰了。 

我们做投资最终落脚点是落在公司层面,公司前瞻性业务的拓展、业绩的增长、财务模型的建立都比较好,从这个角度来讲我们能看到很多行业,除了新兴行业之外,比如ICO,很多传统行业都表现出稳定、强化,这就给我们以公司为核心的分析体系一个很好的机会,所以我现在比以前任何时候都能感觉到对龙头公司的产业、财务,到最后的企业价值上,可以做出更清晰的判断,从业十几年来,目前是最好的Alpha时代,去年我也做了一个判断,我不判断指数,而是判断特点,以前是波动性溢价,未来应该是流动性溢价,以前博弈的是壳资源,未来会到龙头,这两个判断未来还是会成立,现在这个市场分析企业主体的方法是前所未有的背景。 

巫云峰:安扬怎么看现在和接下来的市场? 

侯安扬:我非常认同刚才这位嘉宾所说的,你做投资越多,对市场的判断会越敬畏,从投资上来说,目前的估值不贵也不便宜,我炒股十几年,从估值、市场情绪总结了一套东西,比较有利于我抄底,这个是做到了。但我投资美股的时候,美国市场的波动性跟中国市场的波动性是两回事,基本上我们隔两三年就来一波大行情,我炒股经历的牛市,05-07年一波、092010年一波,2013年又是一波,但美国市场这么多年也就是0708年下跌。我对估值体系的理解,因为中国利率周期波动比较明确,信贷和利率有非常强烈的牛熊周期,但到这个阶段很可能它的波动性跟之前十几年有一些差异,个人认为经济体发展到这个阶段,是从少年到青年、甚至到中年的状态发生了变化。判断指数的涨跌,我有本事在极高的估值卖得七七八八,但不会卖在最高点。未来的市场,我不认为利率会出现大幅度上行或大幅度下行,你指望信贷驱动投资是要打个问号的。 

20151011月在万德财经上做了一个分享,那个时候整体市场很贵,但我以自己的体系去看,大蓝筹更便宜,当时美的89倍,海康也很便宜,如果你忌惮市场当时估值高不投资,就会错失很多机会,我们做投资的时候,除了亏损的风险,还有踏空的风险,人类在法定货币诞生之后一直是在通胀的,所以踏空的风险是很大的,我比较主张做好选股、做好产业分析,这是最核心的。我们今年之所以有一些突破,就是因为理清了这些东西,我把价值股和成长股的评估体系搞通了,搞通之后就不会再分价值和成长,它确实有轮动,但背后的原理是一样的,搞通之后,我们站在更长期的视角去看,新兴产业的前景会更好,只是在中国2011年到2016年的去产能背景中确实出现了一些行业已经去完产能了,但大家还停留在之前的观念中。这两年,主要是今年一些周期股上涨的时候很多人看不懂,看行业格局时你会很清楚地理解营收增速下来了,但利润反而更好,特别是家电行业率先走出来,从产业经营生意的角度去理解就非常容易,当时玩家很多,这个行业是很赚钱的,格力、美的通过残酷的价格战、渠道分享,陆陆续续把一些玩家给消灭了,消灭之后他就开始巩固格局,你会发现这几年的利润增速比盈利增速高了一大截。 

特别是国家搞供给侧改革和环保趋严,其实无论是政策监管还是环保趋严,都对已经在其中的玩家是有利的。我是毕业之后就出来开公司,我们按照基金业协会的要求去做的时候发现成本上升了,硬币的另外一面是它会迫使一些小玩家出去。所以更重要的还是理解产业,我们现在比较集中在吃喝玩乐和信息技术信息产业领域,我们说人工智能现在很热,但人工智能走到最后的大赢家是谁?搞不好是别的领域的受益者,他利用人工智能开创了某种新的商业模式也说不定,现在我们也在不停的学习、理解,无论是互联网还是更早的工业革命带来的迹象,都或多或少重复的历史轨迹在里面,当然也有新时代的不同。我们现在主张的是放更长期的眼光找市场中有竞争优势的公司,现在大体思路是这样。 

巫云峰:既然已经过渡到了个股,我们就具体到板块和可供选择的方向上,陈总,您的公司是科技型投资公司,在这个时点上,你们的关注点是什么? 

陈蓉华:我觉得角度还是不一样,目前都是完全量化的,我们是带着理解的角度,不是以基本面挖掘为主,安扬总说的很多东西我们会看,但我们在中国市场有一个比较大的体会,我们把所有东西都归结到各种各样的因子,历史上很多时候做Alpha的都是市值因子在过去若干年赚钱,但在现在监管不断调整的年代我们要做因子择时,起码我们能看到一点,比如价格因子今年有很大的反转,以往有些策略大家是用做多中小板、做空大盘沪深300赚钱,但今年是完全反过来,这个趋势好像短期还是很明显。至于板块,有时候我们也未必完全能解释,一方面在数据上看到情况我们会跟进,另一方面我们也会理解现在社会变迁的东西,很多会体现在数据层面。 

巫云峰:刚才陈总聊到他们看到市场(比如创业板)的变化,前一阵我做过一个有意思的事情,我把上证50指数和创业板指数拼在一起,结果发现这两个指数出现了接近完全对称的形态,只不过上证50是往上的,而创业板是往下的。聊回刚才的话题,现在的市场究竟要怎么样选择投资方向?或者说我们应该关注什么板块?我也知道潘总之前在易方达的时候,组合里最多有超过200只股票,现在这个时点您会怎么样选择投资标的? 

潘峰:因为在易方达管的资金规模比较大,又受限于公募基金的规定,考虑到流动性的问题,09年整个市场的总市值是30多万亿,现在整个市场容量比以前大很多,股票有6263万亿,每周上78家,即使不考虑新三板这种不在我们主流投资范围之内的股票,估计两、三年之后,股票数量和证券市场的市值容量比过去会大很多,这说明A股的生态还是很多元化、很丰富的,你要看过去的经验是否有延续的可能性。 

目前来讲,我觉得没有一个特别明显偏好的板块或风口,经过创业板的牛市和再跌回来,即使在风口上你把一只猪吹成一只鸟,它也会变回猪,尤其是现在有那么多股票在上市。所以还是回到产业的层面,去做产业竞争格局的分析和竞争主体的竞争力、企业价值分析,从这个角度来说,很多行业都有机会,只不过机会出现的形式不一样,但比较有把握的一点是大多数行业都会出现综合竞争优势、财务增长潜力比较突出靠前的企业,这是我未来的投资对象,而不在于他是在人工智能领域,还是在医疗保健领域,抑或是在化工、水泥领域,因为产业的可靠程度和可预见程度比以前是大幅提升的,在这个基础上去找一些个股。如果非要说找一些板块,产业升级空间比较大的,还可以去做的,我挺赞成刚才侯总讲的,弄不好人工智能这一块真正的玩家是其他行业,前段时间有一个段子,有个老总说我相信未来三四年医疗领域会出现大玩家,没想到最后出来的是阿里。 

我们可以在竞争格局比较清晰的领域选择优秀的公司,以前两百多只股票的时候我们就做了指数增强,未来龙头溢价和流动性溢价不再主导市场环境,再去博弈三四线城市的乌鸡变凤凰的难度会大很多。 

巫云峰:听潘总说了之后我特别着急,我很想让潘总说出到底在关注什么板块,不知道潘总是不是可以给我们稍微往前进一点? 

潘峰:我们公司不大,十几个人,但80%、90%都在做研究和投资,我们团队现在关注的股票很多,有五、六百只,涵盖的领域挺多,不仅仅是在成长股领域,我觉得对市场还是要有敬畏之心,但要找自己能力范围之内的。从我们公司投资特点来讲,我们更喜欢在这么几条跑道上去找:一是优秀制造业,所谓优秀就是跟国际同行相比具有一定的竞争力,同时又有产业升级空间。二是云计算、人工智能、医疗领域的技术给了公司比较大的期权价值,这个领域深入下去是有一定的挖掘Alpha的机会的,主要是在品牌、制造和新兴这三块寻找。至于未来是什么样的组合,我们组合经常会调整,所以也不好讲,目前看好的是医疗、电子制造,对于传统化工也比较看好。 

巫云峰:杨总刚才已经以独特的方式跟我们聊到了您关注的方向,现在能不能更进一步? 

杨丙田:我跟潘总、侯总讲的方向基本上都比较雷同,刚刚你讲的科大讯飞我也看了,也算过账,三年、五年看不到利润,做任何一块,比如语音,三年之后真的把利润放出来还比较好,我比较喜欢你现在没利润,但三年、五年能看到利润的公司,特别是传统或新兴行业有拐点的公司。有些公司我一看他的财务报表立马就放弃。用金融界的一句话让投资更简单2014年、2015年我不看创业板,没办法找,浪费时间,银行不看,券商不看,留下来的有机会的就看看。 

我做投资没那么多条条框框,比较简单,企业利润现在有一点,估值算一算,横着算一算,竖着算一算,觉得还便宜,再看看它的发展,看看它的前瞻性,那就没问题,如果一旦抢到,可能碰到一个大牛股,不抢也亏不到钱。2015年股灾,水深火热,我都在里面,我也不回避,净值大家都能看得到,但股灾之后还能创新高。前段时间刚发了一个产品,碰到4月份往下挫,进去之后净值下滑,又扳回来,7月份休息一下,好好考虑考虑回撤的问题,回撤怎么控制是我现在最头疼的事情,至于选股,每天看的信息比较多,行业发展、产业发展等等,我还是比较看好人工智能,现在在研究一个方向,类似于能替代日美技术,如芯片、黑科技,华为手机已经开始用自己的东西了,我想找这一类公司,现在创业板新上了一些股票,技术方面在国际上还是非常领先的,别人造不出来,我把它归类为认知,全球范围内,他在这个行业数一数二,虽然现在没利润,但可以深度研究一下。我们现在做两块,以前是找预期差,现在预期差要超过两年以上,低于两年的没办法做,波动太大,所以现在做行业能持续两年以上的投资标的,还有就是认知这一块,现在就是这么两大块,我还是比较简单,主要是看财务数据、行业发展。 

巫云峰:安扬总,关于标的选择,您有什么补充吗? 

侯安扬:我们花了很多精力深入研究个股机会,一个公司基本上花一到两个月时间研究,而且有比较好的跟踪体系。做公司研究为什么要花这么多时间?站在企业家的角度去看你就会明白,比如王健林做地产已经一、二十年,然后进到娱乐,一进去就布局好几年,好不好不知道,等风来或者自己创造风,摸索做很多年。我们做投资的换标的太容易,恨不得一天买一个,以这个心态去看是不太好的,至少目前的数据表明中国75%有钱人都是企业家,他们做一个事情做那么多年。房地产涨了十几年,到底有多少人能从里面赚一百倍呢?很少吧,当你对一个行业有远大前景的时候,一定要扎根在里面做,我们做股票也是这样,理解它的商业模式、公司战略,要在里面待久一点。2013年我跟着前辈买进腾讯,买了一千多万,现在赚了六倍,这个钱还是蛮舒服的,四年里基本上我没有做什么,反正我的基金跑不过腾讯。但站在当时的立场去看很多事情都是有变数的,比如腾讯说小程序说得特别美妙,但做不成,而微信支付越做越好,新增流量比阿里还快,所以很多变数是不可知的。腾讯这样走了几年你都拿不住,每年跌20%、30%你就想回撤,这个事情并不符合私募的发展规律,这是我这几年的深刻体会。 

企业家是动态的过程,我们自己做企业也发现缺了什么资源去补一些,这才是事物发展的规律,甚至你把头寸当成孩子,孩子一次考砸了你就把他杀了吗?这是不可能的。我做投资也有困扰,客户这个时候会怕,2015年的时候又会拿很多钱进来,我理解这就是我们不能赚特别多钱的理由,你都不愿意跟着这个行业从无到有、从有到大,你凭什么要赚那么多钱呢?王健林做一件事情十几二十年,不管他给不给共产党,反正他做了那么多年,扎根那么久,万事都有一个规律,前期有特别长的铺垫期,你最好等他铺垫完了再做,这个事情也可为、也不可为,因为产业发展很无厘头,有的时候就是进入下行期,比如电影行业这两年很明显是下行期,但从远景来说,吃喝娱乐都是比较好的,所以我们现在要去找一个非常好的跑道,就跟孩子考试一样,他基本都在班级前几名,我会对他下注,概率很高,我不再指望他平时不行,一高考就考到北大清华,这是小概率事件。我对行业有非常深的理解,现在100亿的营收,将来500亿甚至1000亿的营收,大家愿意为它付更多钱,我给前几名优秀的学生下注,这样赚钱特别容易。 

巫云峰:安扬总表达的意思还是要寻找大概率事件,确定性更高的方向。 

侯安扬:其实只是一部分,事物发展是曲折的,我不太相信有特别多的天才突然冒出一个idea之后就成了,比如我们做投资,我们一直专注这个领域,理解的程度会远超过突然冒出一个idea的程度,比如乔布斯,专注这个领域,做得非常非常到位。无论是做投资,还是去做自己的事业,有多少人愿意做前面漫长的铺垫期呢?如果不遵循事物的发展规律,那么赚少钱也是你活该。 

巫云峰:进入最后一个环节,我想请四位嘉宾每个人给投资者说一句话。 

侯安扬:保持简单和专注。 

潘峰:中国应该是从快时代走向慢时代,在慢时代,做与自己能力圈相符合的事。 

杨丙田:金融界让投资更简单这句话我很喜欢,我送给大家这句话。 

陈蓉华:如果给投资者建议的话,首先要知道自己要什么,然后是能承受什么东西,最后才能做真正的投资。 

巫云峰:每次的交流都觉得时间不够用,还有很多可以聊的东西,未来我们还会有更多闭门交流会,现在我们是召集令,未来希望大家论剑,寻找最强的私募,把更多时间留给未来。特别感谢大家!




15:40 即将进入圆桌论坛时间


会议议程

15:10


何剑波分享人工智能在金融领域的运用

15:10

中国金融在线智能金融负责人何剑波:

非常有这个机会跟大家做一些探讨,我的主题也是人工智能,主要讲人工智能在金融领域的应用,刚才王奇珏把人工智能在各个领域的应用做了一些讲解,我更多是集中在金融领域,因为我这几年一直在智能金融方面做相关研究工作,刚才巫总也提到,其实整个公司这两年的战略重心就是在智能金融,特别是智能投顾方面做相应的研发工作,今年刚好趁这个机会跟大家分享。

讲到人工智能在金融领域的应用,有三个比较重要的因素,制约因素主要有三块:

第一块是数据。

你如果没有大数据,没有各个方面的数据做分析的话,人工智能在金融领域很难使用,所以最基础的一定要有数据。在我们看来,数据分为两块,一块是格式化数据,如大家看到的财务指标、各种指标,用数字可以表达出的各种数据,这种数据我们用算法模型在上面建模相对来说比较容易。

还有一类数据叫做非格式化数据,也是大量的产生,格式化数据大家研究的越来越多,在上面建各种模型,但非格式化数据里面包含了很多信息,我能不能从非格式化数据中提取更多信息,也能建模吗?现在很多人都在做相应的工作,比如通过文本数据,通过文章,文章中包含什么信息、讲的是什么意思,这个我们怎么提取?包括现在很多人都在做情绪指标,有的做得比较简单,比如就看论坛里面对哪个市场或者对哪只股票谈得比较多,我把数字记录下来,这是浅层次的。

更深层次的是我能不能把大家评论的到底看多还是看空都记录下来,不同的人看多和看空的观点能不能通过非格式化数据记录下来?这就涉及到语义分析、自然语言处理。之前我们做自然语言处理,其中有一块非常重要的内容,就是如何自动的把非格式化数据变成格式化数据,这样我们就可以更加深入的建模。

从非格式化数据变成格式化数据,特别是文本,就需要自然语言处理,变成格式化数据之后,后面我们再做建模就驾轻就熟了。除了文本类是非格式化,其实还有很多其他的,比如图片类、语音类,如何通过人工智能的方式把它变成格式化数据,很多人在做相关研究。数据是基础,如果我们把格式化数据和非格式化数据都变成计算机能识别、能读懂的数据,这样就具有很好的基础。

第二块是算力。

除了数据之外还要有很好的运算能力,现在真的是信息大爆炸的年代,每天的数据层出不穷,一个网站每天有几千篇到上万篇数据产生,论坛就更多,市场上产生的数据越来越多,每天三千多只股票产生的行情数据都有大量的增量,怎么能够快速处理这些数据?这就需要你要有所谓的计算能力。

举个例子,之前我们小组做了一个形态匹配的算法,任何一只股票最近出现一个形态,我们马上能计算出来,它历史上总共出现多少次这种形态,这种形态出现之后的三天甚至五天时间,上涨的概率、下跌的概率是什么,这里面需要大量的计算。

最开始的时候我用单台服务器做计算,一天的数据跑下来可能需要几周的时间才能算完一遍,但我们每天都要处理,几周时间肯定不行,所以我们一方面进行算法的优化,另一方面采用云计算服务器的方式,最终解决了这个问题,每天收盘之后用三、五个小时基本上就能算一遍,计算能力的代表性,比如云计算、GPU加速等等,深度学习,谷歌AlphaGo最近公布了一套深度学习的东西,很多都需要有加速的手段才能跑得快。

第三块是建模。

有了这两个,剩下来的就是建模,有各种各样的方式,有统计的算法,有机器学习的算法,所有这些东西就是基本构建,这些东西到底用在金融领域哪几个方面?首先是财富管理方面,大家经常提到智能投顾,我一般把它归纳为财富管理领域,它更多的是教你怎么配置资产。我们还会用到投资咨询这一块,证券公司其中一块业务是咨询业务,对股民提供投资的指导性意见,这方面现在已越来越多的用量化的方式、用人工智能的方式提供投资建议。

还有一个是很早之前就已产生的资产管理领域,之前是用量化投资管理相应的资产,现在量化投资的产品越来越多。人工智能在金融领域非常重要的业务展现形式是智能投顾,智能投顾的核心技术就是智能资产配置技术,我大致讲讲智能投顾的发展历程,刚才王老师大致说了一下,我可以稍微详细的讲一讲。

智能投顾最早是在美国出现的,2008年以Betterment和Wealthfront为代表,因为美国的401K需要专人打理,这些资产需要长期投资,以前是专业的资产管理公司帮他打理,但用人工的方式打理,收取的管理费比较贵,这些公司做什么事情呢?

我不用人工的方式,我引发一套智能算法,直接针对资金状况和风险偏好情况,自动管理你的资产,这样就出现了智能投顾的业态。后来陆陆续续有一些公司加入,但到了2015年,美国的市场发生了比较大的变化,很多传统的金融巨头纷纷进入这个市场,比如嘉信理财2015年3月份推出嘉信智能组合,再比如全球第一大资产管理公司贝莱德,后面还有德意志银行、高盛,还有美国排名前一、前二的基金公司先锋基金,他们也推出了自己的智能投顾产品。

从美国的角度来说,智能投顾的流程首先是分析用户的风险偏好,比如我通过简单的几个问题,你回答之后,我大概知道你是保守型、稳健型还是激进型,如果你是保守型的,我根据你的风险偏好,自动通过算法大概算出来不同的大类资产怎么配,如果你是保守型投资者,我更多是给你配债,美国场内一般是用ETF基金做相应的配置。

对于激动型,可能更多的配权益类ETF,使得整个资产的组合风险跟你所能承受的风险比较一致,你可以一键买入进去,买入进去之后它不是一成不变的,随着市场的不断变化,比如过三个月之后我再看看市场是什么情况,在新的市场状况下,你的资产组合到底应该怎么匹配,算完之后再跟你之前的做一个对比,如果在新的市场偏差比较大的话,他会实时触发调仓。

智能投顾,我们把它叫做配置型投顾,最主要采用的算法是大类资产配置模型,不是大家说的深度学习、机器学习,基本上还是用大类资产配置,这已经在全球范围内广泛证明是行之有效的方式。比如Brinson模型,还有更加进一步的高盛Black-litterman模型,还有大类资产分析的模型,这里不多介绍,它是一套辅助的模型。

这是我们为国内特别是做基金配置的用户提供的一套算法体系,这套体系主要分为几个部分,第一个部分需要对用户进行分析,我们要知道不同用户到底偏好是什么,除了像刚才所说的我要知道每个用户的风险承受能力大概是什么情况,他的风险偏好是什么。同时,因为我们自己一些特殊的原因,我们还搜索了用户更多的信息,包括用户在我们平台上购买了哪些基金、看了哪些股票、看了哪些资讯,股票、资讯、基金都有相应的标签,根据他看的东西,我们大概可以知道这个人喜欢什么风格的基金,有的这个东西,就对用户有了精准画像。

同时我们还有第二个模块,叫做基金智选子系统,智能投顾首先必须要做到针对不同的人匹配不同的基金组合,第一个板块大家采用的组合都是同样一套组合,只不过配置的权重不一样,即将推出的实现千人千面的组合,针对不同人,根据你的喜好不同,我给你选择的基金组合也不一样。

我会把被动型管理基金和主动型管理基金都纳入进来,你如果想纳入主动管理型基金,首先要对基金进行相应的分析,我们内部两年前就在研发自己的一套基金评级系统,但是因为我们自己没有基金评级牌照,所以主要是自己内部用。

我们做基金评级,包括对基金的风格分析,分析完了之后,对不同的基金都贴上相应的标签,基金分析主要是三个方面,第一个方面是基金的风格分析,第二个方面是基金的风险收益特征分析,第三个方面是根据基金最新持仓情况,看看它在行业里分配的权重。

有了这三个维度,我们对不同的基金要贴上不同的标签。研究过程中发现一些比较好玩的东西,比如基金风格,我们发现公募基金大部分风格漂移不能厉害,最开始发起基金的时候,你说我们就是投大盘价值股,最后发现风格完全不是这回事,你甚至很快就可以得到印证,你去看看公募的十大重仓股,已经搞成另外一套东西了。所以对基金风格的分析,首先我要找出相对来说一直保持稳定风格的,然后再贴上相应的标签。

一边是对用户贴上标签,另一方面对基金贴上标签,这样我就可以进行匹配,我为不同用户挑选出来的基金组合就不太一样,特别是基金评级系统出来之后,我们给你选的都是我们认为这个基金相对来说不错的,长期能跑赢市场的。

基金评级研究的时候我们也发现了一个比较好玩的东西,大家知道这个市场上很多人做基金评级主要是看基金的收益,过去三年、五年的收益,收益相关因子占比较大,但我们研究发现过去的收益跟它未来收益的相关性几乎为零,就是几乎不具有可预测性。

曾经有一个极端,我就不说是哪个基金了,前一年排名是正数第一名,第二年差不多是倒数第一名,波动非常厉害,基本上不具有可预测性。但是我们研究发现相对来说基金经理的风控能力是有一定的可持续性的,你在过去风险控制的比较好,未来的控制相对也比较好,所以我们在基金评级的时候加大了风险控制因子的比重,使得基金评级收益表现的持续性相对好一些。

我为不同人配置不同的基金组合之后,剩下就是由智能配置子系统来算出你20%配这个基金、30%配那个基金,算完之后就可以买入。买入之后我们还有一个系统——智能风控子系统,因为我们在实践过程中发现用户跟你说得不太靠谱,你千万别完全相信他,比如有些用户说我最大能够忍受20%的亏损,但是你亏10%他就直接撤了。我上次跟业内一些做基金研究的聊天,他们基本上都是这个观点,大概承受能力也就10%,90%的人只能承受10%左右的亏损,所以我们希望能更大限度的把用户的亏损控制在一定的范围之内。

这是刚才提到的智能资产配置采用的主要模型,主要是用高盛的Black-litterman模型,为什么选择这套模型呢?一个非常重要的原因是在于Black-litterman是非常好的可扩展的模型,主要分为两部分,第一部分是它要判断市场均衡的收益是什么,你可以大致理解为市场大众对未来市场的长期收益预期,另一块,它可以加入专家观点,所谓专家观点你可以大致理解为很多专家对未来不同市场中短期的预测,比如刚才任总说今年中国是个牛市,还有的人认为今年中国还有10%的增长,那么你可以把它输入“专家观点”,我们马上就可以算出针对这个人到底是怎样的配置比重。

我以前跟大家讲的时候,大家会提出一个问题,你是做智能金融的,难道你还专门养一个团队,每天分析市场,给出专家观点吗?我们不是这么做的,我们是用智能的方式进行解决,我们有很多模型对不同的市场做出预测,一旦我们用过去的数据发现它这段时间预测相对来说比较准确的话,我们把这个模型专家观点输入系统当中,比如我们可以采用宏观指标多因子模型来预测不同市场未来一段时间的涨跌,这些模型我用很长的历史数据来跑,它确实相对来说比较靠谱,胜率比较高,我把它作为模型输入进去,每成熟一个预测模型,我就把它作为专家观点输入进去,它可以对接很多专家观点,这样的话使得我们这一套智能资产配置模型越来越完善。

这是成立至今跑出来的情况,从目前来看还是不错的,这里有几个主要的指标,有美国纳斯达克指数、港股恒生指数、沪深300指数、沪金AU9999、创业板指数,我们根据这些做配置,有低风险、中风险和高风险的,低风险的基本上平着过来,波动性非常小,更多是债券基金,少配权益类。(PPT演示)中风险在这里,高风险是第三条线,基本上到7月底的时候,20个组合到7月底平均收益是8.68%,平均最大回撤是1.53%。不管收益还是回撤,我们表现得都是比较优异的。

刚才讲的是人工智能在智能投顾方面的应用,我再讲两个案例,一个是知识图谱,一是继续学习,这也是我们最新研究的东西,但还没有成熟,只是在这里跟大家分享一下,希望多听听各位专家的意见。

提到知识图谱,就不得不提KENSHO,KENSHO是一个金融科技公司,后来被高盛收购了,他们号称能做到什么程度呢?这个市场上出现了某一个事件,他马上就能分析出这个事件对市场的影响、对行业的影响,甚至对个股的影响。

我没法用他的这套系统,只是看了一些介绍,你可以把它理解为核心的东西是事件驱动分析系统,任何一个事件出来,他马上能根据各个关系找出这个事件对不同市场、不同行业的影响,里面核心的东西就是知识图谱。什么是知识图谱呢?你可以简单理解为所谓知识图谱就是这个世界上各种主体之间,首先我们要定义这个世界就是各个主体,然后我们要知道各个主体之间的关系,比如产业链的上下游关系,比如这个上市公司和那个上市公司之间的关系,比如某一个一个板块跟某一个板块之间的关系,知识图谱有几个要件,一是主体,二是主体之间的关系,三是主体本身的属性,有时候我要分析的是这个主体的属性发生了什么变化能够影响周围跟它有关系的主体,有关系的主体发生变化又会带动哪些主体发生变化。整个知识图谱构建完了之后,你就可以去看某一个事件对某一块形成冲击的时候,影响传导机制是什么。

知识图谱主要有这么几个方面,一是知识的提取,比如上下游之间的关系或者主体之间的关系,你如果用人工的方式一个一个拎出来,一个一个去分析,是非常费劲的,我们能不能用一些比较简单的办法?我把这个世界上的各种资讯、各种研究报告、各种论文全部收集起来,让机器自己去判断、自己去学习,我先从这些资料中提出各种各样的主体,然后再根据这些资料来判断这个主体和那个主体是什么关系,是强关系还是弱关系,然后再进一步判断是正向关系还是反向关系,是让机器自动学习各种资料产生的,而不是人去做,人去做实在是做不过来,这里面要涉及到自然语言的处理,两个主体同时出现在一句话中,你再根据这句话到底是什么架构,判断出两者之间的关系,这在自然语言处理中是相当复杂的一件事情。

分析完了之后还要存储,知识图谱中有一个数据库存储叫做图数据库,图数据库是比较新的概念,我们把这些知识用图数据库存储下来,最后再做知识图谱或者再分析知识的话,就相对来说要快很多,它不是关系型数据库,它是按照知识图谱这个节点来存储。有了这些东西,可以知识的去检索、知识的去表达,最后形成这么一个架构,我大概知道这个主体跟这个主体是什么关系,是怎样的传导机制。

我们目前在这一块做了一些小小的尝试,做了一些简单的东西,目前我们对自然语言处理,最后转化到知识图谱这一块,做得还非常粗浅,因为我们用自然语言处理做了一些,把它归纳,最后放到库里的时候,发现杂数据特别多,基本上不可以用,所以我们加了很多人工判断,用人工再做进一步过滤,把相应的知识清理了一遍。

有了知识图谱的基本信息,我们再做一些关联,比如动态搜索、股票池联想、产业链分析等。比如锂电池,我知道锂电池上游、下游关联哪些东西,通过锂电池直接点到碳酸锂,它马上从图数据库中找出碳酸锂有关的上市公司,一个节点一个节点往下走,按图索骥,一点点找出你关注的东西。

当然我们也会做一些联想,我先选出三个上市公司,然后找出跟这三个上市公司关联最强的上市公司又有哪些,根据上下游关系、产业链关系,找出离它距离最近的。当然,我们还做了一些分析,我根据产业链的情况,去看一下二季度财报公布的,我们做一个统计,看一下哪些产业是挣钱的,挣得比较多的我用红色表示,不挣钱的用暗色表现,这样的话一眼就能看出来最近一段时间哪个产业链比较赚钱。我们现在正在做的事情,你光说这个横切面现在到底哪个挣钱还不足够,我最好有一个推演,现在这个产业链比较挣钱,下一阶段会传导到哪个产业链?所以我们会根据历史状况,看它会带动哪几个产业链比较挣钱。当然我们还会对不同的产业链进行分割,产业链牵扯特别大,我们直接把不同的行业,比如汽车行业,我就分析汽车行业相关的东西。

这是我们在知识图谱做的简单应用,目前还有很多工作要做,特别是通过语义分析不断丰富知识图谱的内容。

另外一个分析是机器学习,很多人都觉得你搞人工智能,搞智能金融,不搞点高科技似乎对不起自己。我们也用机器学习做了一些东西,虽然效果并不明显,但我们在这方面也做了一些尝试,特别是近期有一个应用场景会比较大的应用。

目前做得比较多的是以遗传算法来做应用,遗传算法是什么呢?物竞天择,最开始有很多人,《人类简史》中进行了分析,最后是智人发展成现在的人类,为什么其他人慢慢被淘汰了?这是自然选择,你适应这个市场就留下来,不适应这个市场就被淘汰,最后留下来的一定是最优秀的,遗传算法更多的是按照这种方式。它解决的是什么呢?比如我们做一个模型,这个模型的参数有很多方面,有的是通过基本面分析,有的是技术面分析,有各种各样指标,我想看看到底这个指标哪个参数是最好的一套,这样就可以用遗传算法这种方式快速定位最优的参数是什么,或者局部最优的点是什么。

举一个很简单的例子,比如我们有一套量化模型,希望能采用MACD,我只知道我们要用MACD,我们要用市盈率,要用持有天数,大家知道MACD有三个参数,市盈率假设是一个,持有天数是一个,一共五个参数,用这一套方法选出100个股票,到底哪套参数是操作这一百只股票最优的一套东西?最笨的办法是每个每个的试,但这里面的计算量非常大,这样的话你可能需要大量的计算,最后还不一定算得出来。

他们是怎么做的呢?这几个参数相当于赋予它DNA,先随便选出一套DNA组合,取值之后就相当于最开始的有智人以及各种人,先放在这里,你需要有一个目标函数,物竞天择,什么样的人才能生存下去,你要有一个标准,假如我们以夏普比率最后标准来判断哪些好、哪些不好,这个时候就可以一代一代往下遗传。怎么遗传呢?比如说父的DNA是这样的,母的DNA是这样的,两个孩子的DNA会相互做一些交叉,而且我们在适当的时候也会随机产生一些变异的结果,不仅仅这个DNA只是遗传母亲或父亲,在遗传过程中我可能突然出现某个变异,这样的话我会进行调整,调整之后产生新的一代,我再进行比较,对于好的种群,我们给它往下遗传的权重就会更大一些。

用这种方式不断做、不断做,很快就能找着最优的,但这里面经常会出现局部最优,不断遗传、不断遗传,集中在某一个点。当然有一点比较好,因为有变异,在局部最优找着之后,因为变异跳到另外一个区域,又能找到另外一个变异,比如迭代、迭代,迭代两百次之后,你会发现找到两百个最优点。

这个可以做一个简单的演示,像撒豆豆,撒一对,不断迭代,不断迭代,最终能找出最优的东西,集中在某一个点上,这个点就是最优的点。如果用二维方式,最终也会集中在某一个点上,用机器学习的算法最大化减少工作量。我们还可以做N维的东西,特别是维度越大越需要这个东西,不然的话你根本算不过来。

我随意选出十个股票,用这个方法找出回测结果,当然大家可能会说会不会有过拟合的问题,你需要在它找出最优点之后再去判断,比如参数的敏感性、不同阶段的适应性,你要做下一阶段的判断。

我们为什么做刚才那个东西呢?前段时间我们给在几家券商做一套方案,很多券商有非常具体的需求,我们能不能帮他做一套,针对不同的用户,非常智能的判断这些用户的用户画像是什么,如果投资表现不好,到底表现不好的原因是什么,然后我自动化的给他一套投资的建议,我们要解决这个问题,我可以用两个图来代表。这是券商给我们的脱敏用户交易数据,我马上通过智能算法,除了给他贴上标签,还可以对客户投资能力进行分析,比如最近亏了很多,他到底是亏在选股上,还是亏在仓位控制上,最近找出来的股票都没有Alpha,还是你买的股票一买就跌、一卖就涨,我们会从不同维度进行分析,分析完了之后大概知道这个用户最短的板在哪里,如果他的选股能力不行,我们会自动为他匹配一套或几套选股策略,我会告诉你这几套选股策略在过去一年时间有明显的Alpha、胜率有多高。这是我们现在正在跟券商一起合作做的,这里面会自动给出优化建议,他的选股能力不行,我们自动给他优化。

这些策略到底是怎么产生的?这些策略不是人工做的,后面有一套云服务器在不断计算,不断自动产生策略。比如选股这一块,这里面有180多个选股因子,后面的算法是180多个因子不断的自动组合,比如说我就用这几个因子,它持有20天有没有Alpha,几个组合起来有没有Alpha,这里面都是自动计算,我们测算了一下,如果用人工来算,即使用现在的服务器也要20年才能算完一遍,所以我们更多是用机器学习的算法,快速找到最优的一套。找到之后,后面还有一套分析系统,看看这套参数是否有过拟合问题,是否有参数敏感性问题,分析之后如果认为它比较合格,我会保留下来,贴上标签,跟用户做关联,这是我们目前跟券商一起合作做的一套方案,提高计算速度这一块采用机器学习的一套东西。

刚才讲的几个案例,一是在智能资产配置方面,二是在知识图谱方面,三是在机器学习方面,其实市场上还有很多运用,这里主要是选择比较有代表性的,如果大家对这方面感兴趣的话,我们可以互动。

我就分享到这里。谢谢大家!

14:38


任泽平解析新周期:让时间去检验

14:38

方正证券首席经济学家任泽平:首先非常高兴参加金融界的活动,跟大家报告一下我们对后面的经济政策比较粗浅的看法。我今天提出一个观点——新周期,在市场中引发了一些论战,同行之间相互交流、相互学习是一件很好的事情,观点有分歧很正常,让市场用时间去检验。

今年我提出的新周期可以表达什么概念呢?战略看多中国经济和中国股市,为什么会引起这么大的讨论呢?因为今年初看空的人太多,我们是少数看多的,我想花一点时间给大家介绍下新周期的内涵,未来对大类资产究竟有哪些投资价值。

大家知道,经济是有各种周期的,短期跟过程周期有关,中期趋势跟产能投资有关,更长期的跟创新有关,其实跟经济相关性最强的是过程周期和产能投资周期,产能周期一般分为四个阶段,第一个阶段就是在经济繁荣的时候进行产能扩张,产能扩张就很容易引发产能过剩,经济周期跟股市的牛熊市是什么关系?

其实你回过头来想,经济周期和股市的牛熊是一样的,都是在绝望当中重生,在争议当中上涨,第一个阶段就是企业家过度乐观引发产能扩张以及产能过剩,产能过剩以后就开始去产能,因为行业的格局恶化,开始去产能,这是第二个阶段。第三个阶段就是经过漫长的去产能,最终行业集中度提升,胜者为王,强者恒强,银行不良率下降,为新一轮产能扩张积蓄力量。今年这个市场上大家争议来争议去,但都在用这样的词汇,叫“胜者为王,强者恒强”,这是产能周期的专属词汇。

我们来看中国,回溯一下01年,WTO放开外需,98年房改放开内需,随后中国展开一波波澜壮阔高歌猛进的产能扩张。然后时间到了08年,08年金融危机本来我们是要去产能的,但是09年四万亿刺激,从新建产能到产能投放有两年时间,所以那一轮产能投放是在2011年,然后2011年出现比较严重的产能过剩,2012年中国开始去产能。

2012年那一波去产能时间持续之长也是过去少见的,2012年一直到2015年工业品价格持续大幅下降,跌了54个月。到了2015年,很多传统行业都已经非常绝望了,最近韶钢好几个涨停板,但我们还记得2015年韶关要卖壳,所以绝望在2016年当中重生,在争议当中上涨,我提出的新周期就是非常典型的在争议当中上涨。

我们以为这些行业产能过剩的时候,其实过去这几年很多企业已经退出了。时间到了2015年12月份,本来市场自发去产能,这时又叠加了供给侧改革,使得我们去产能的进度加快,市场自发去产能出现了四年,叠加供改的两年,一共是六年,我们以为这些行业没什么变化,其实它的行业格局、微观世界已经发生了巨大的变化,这六年当中很多企业退出,很多产能淘汰,结果是行业集中度大幅提升,所谓胜者为王、强者恒昂。

我们在化工、造纸、玻璃、水泥、钢铁、煤炭、有色等很多领域都看到这一迹象,结果就是你发现企业盈利在改善。银行以前的风险敞口主要是在中上游所谓产能过剩行业,这些行业的企业盈利改善以后,银行的不良率降低,今年的普遍行情看来很简单,周期涨完涨金融、涨银行,最近放量突破3300点,大家觉得有赚钱效应,所以有人喊“牛市来了!”我是今年2月份最早喊新常态、新周期、新牛市的,那是半年多前,就像2014年一样,也引发了市场中的一场多空论战。有时候我在想分析师的价值究竟是什么?

走到今天,你再喊牛市有意义吗?股价都翻倍了,涨了很多。我觉得分析师的价值,我们经常说绝望当中重生、争议当中上涨,就是你敢于发表出独立客观的观点,而不是随波逐流,随波逐流没有任何意义,对投资者没有任何价值。你敢于在底部看多,就像2015年我们在顶部承受巨大的压力。市场其实是很公平的,走道今天,今年上半年各种批判、各种论战,市场用它的方式告诉我们谁对谁错,你们别看那么多人在怼我,我怼过别人吗?没有,我们都是认真做好研究,让市场去检验。

传统行业企业盈利改善,银行不良率下降,走到今天你会发现这些传统行业的盈利在高位维持了很长一段时间,它的持续性是超预期的,以前大家炒周期品,你会发现顶是尖的,因为价格盈利到一定水平,边际上涨,高成本的产业进来,中小企业进来了。

但今天的顶是平的,它在高位价格维持很长一段时间,因为我们供改、去产能、环保,我们调研的结果,有的中小企业找到银行说“我所在的行业已经盈利了,我想把原来的产业开出来”,银行会告诉你“很抱歉,按照监管的规定,你所处的行业是两高一剩,我不能给你贷款。”然后大家找到地方政府说“我能赚钱了,我能给你交税收,我想把原来的产业开出来”。地方告诉你“不可能,因为我没有环境。”你看到这些行业盈利了,看到它的价格保持在很高的水平,但是新产能放不出来,结果就是现有企业,尤其是龙头企业盈利的时间是超预期的。

今年6月份有加码,为什么加码呢?因为大家原来不信,结果发现中报很好,三季度马上过去了,你想想这些传统行业的盈利水平会到什么地步。

今年虽然关于新周期的争议比较多,但主要是宏观研究员的争议比较大,这就反映了今年看好宏观指标做投资没有指导意义,因为微观世界行业格局、行业集中度提升,在M2、GDP当中看不到,所以你必须要去调研,这也暴露了很多宏观研究员不做调研,闭门造车,看GDP做投资,今年一季度GDP6.9%,二季度GDP6.9%,我问你看多还是看空?它是平的,但是行业的集中度在大幅提升。

再说一个数据,1-7月份规模以上工业企业盈利增长21%,看多还是看空?看多,盈利很好,为什么能够突破这样一个平台?那是因为有扎实的基本面在支撑着。

往后面看,大家知道我的观点是战略性的,不仅今年上半年,对今年下半年我都是战略看多中国经济和A股市场,消费、金融、周期我都配,今年主涨的是周期和金融,主要是因为它有比较健康、比较扎实、比较强劲的基本面,这是今年给大家介绍的主要观点。

由于时间比较紧张,我就介绍到这儿,最后也预祝今天的会议圆满成功,预祝在座诸位充满收获,预祝金融界事业兴旺发达。谢谢大家!

14:22

金融界网站总编辑巫云峰:

感谢夏总的发言。夏总为各位介绍了一个全新的金融界,我想接下来的过程当中大家会看到更多的新的金融界。夏总也以他自己的方式再一次定义了私募英雄,为什么我们要叫私募英雄汇。

接下来进入下一个环节,我想对于投资来说,顺势而为,在风口飞翔,是各位投资大咖们追求的方向,怎么样找到这个势?怎么样跟上这个风口?如果在风口之前,在趋势出现之前我们就能预测趋势,我相信就一定能占得先机。

任泽平博士去年底就提出买股票防通胀,买扛通胀的股票拉开了新周期的帷幕而,年初任总继续提出四个超预期,定义了今年的主基调会出现结构性牛市。

现在已经迎来9月,市场已经用它的方式证明了新周期,今天市场已经站在3300点上方,我们想听一听任博对于新周期又有什么样的新认识,有请方正证券首席经济学家任泽平为大家作新周期的分享。

14:18

金融界网站总编辑巫云峰:
各位嘉宾,大家下午好!今天的金融界私募英雄汇深圳站闭门研讨会马上开始,感谢大家的光临,我是金融界网站的巫云峰,非常高兴今天下午能在深圳迎来各位私募英雄们、各位嘉宾光临深圳办公室,进行本次活动的讨论。

首先简单介绍一下今天到场的嘉宾,参加今天私募英雄汇讨论的有方正证券首席经济学家任泽平;广发计算机高级研究员王奇珏;还有几位深圳私募圈给我们带来很多干货的嘉宾,领望资本的陈蓉华、惠正投资的潘峰、金田龙盛的杨丙田;上善若水侯安扬、前海赢华成健、九溪资本总裁孙咏梅,今天还有很多来自于深圳金融圈、私募圈的朋友和相关上市公司的朋友,今天到场的上市公司有华讯方舟的王总、比亚迪的李总,感谢大家对于本次活动的支持。

14:15


本次私募英雄会由金融界网站总编辑巫云峰主持

13:48


已签到嘉宾

11:06


现场布置完毕 等待嘉宾签到

欢迎报名

报名联系人:
常福强,手机:13810460557
邮箱:fuqiang.chang@jrj.com.cn

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会议议程

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初秋九月,天高云淡,金风送爽,人醉其间。

回顾2017年以来A股滔滔大势,资金亢奋肇始于雄安新区,雄安一役带领市场风格暴走,随后蓝筹股弄潮利率上行与房市调控的纷繁旋涡,引领漂亮50揭竿而起,中小创则惨遭新一轮估值杀跌。

就在蓝筹稍歇之时,周期股及时接棒,钢铁奋起、煤飞色舞,新周期论战华丽登台,各方大咖摇唇鼓舌,你来我往,不遑相让。然而,在市场各方不虞之际,银行、证券、保险三箭齐发,带领沪指一举冲破3300点心理关口,创2016年熔断以来新高。

新高之后,市场将如何演变?面对分化,投资者该何去何从?我们选择继北京之后再度举办私募英雄汇深圳场,诚召各路私募英雄,共论3300点之上的投资致胜之道。 

9月7日下午,“金融界私募英雄汇--3300点之上的投资致胜之道”闭门研讨会将于深圳华融大厦27层聚议堂召开。在这个下午,卖方行业一哥、券商首席、私募冠军等将齐聚一堂,共话行业发展,论道投资秘籍。

秋天是收获的季节,我们诚挚邀请您前来参加此次盛会,为投资者播下思想的种子,让我们——“共同举杯话股市,齐心协力奔涨停”。

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方正证券首席经济学家任泽平确认参加金融界私募英雄会讨论!与各路私募英雄论战新周期!