机器人将进入证券市场代替分析师

如今中国的二级市场正在经历从散户群体主导到机构主导的过程，未来几年，A股市场机构化是一种趋势，越来越多散户会逐渐意识到证券投资应该交给专业机构去做。

从大数据风控到智能投顾、量化投资再到后端智能客服，人工智能在金融业务中的落地应用已经渗透各细分环节。在量化投资环节，以机器替代大量基础分析、策略和交易，已经成为金融科技的一条主力赛道。

Kavout是一家AI技术驱动的投资科技公司，总部位于西雅图， 在北京和上海设有研发中心。创始人兼CEO吕晴毕业于清华大学、哥伦比亚大学商学院MBA。曾担任微软首席程序经理和Google资深工程师；后回国历任大智慧CTO、百度商业平台技术总监、盛大集团副总裁，在人工智能、机器学习和金融科技领域有17年研发和管理经验。

吕晴看中了将人工智能应用于证券市场，并开展量化投资的市场机遇。于2015年底创立Kavout，依据多年搭建大型机器学习系统的经验，将大数据、人工智能技术引入基金公司、财富管理公司、券商等B端金融投资机构，为其提供基于AI的量化基金、技术服务和资产管理产品。以构建机器智能投资和交易系统为目标，实现证券投资的自动化和智能化。

押宝证券投资核心要素——“收益”

证券投资的核心要素不外乎风险和收益。智能投顾通过资产配置自动化， 克服了人类投资情绪化负面因素，很好的解决了个人投资风险分散的问题。 而绝对收益 （Alpha）则需要在全球不同类金融资产中发现有效的信号，获得稳定长期回报与超额收益。

如今，全球有五万多支股票，超过10万家基金和机构。“如果说智能投顾革命了个人理财市场， 在Kavout，我们希望以AI技术革新传统以分析师和基金经理为主导的整个投研、策略、交易、组合流程。”吕晴向亿欧表示。

在美国，Kavout已发展多家对冲基金和机构客户，服务客户的总资产管理规模超过100亿美元。2017年5月，Kavout进军国内市场，现已合作湘财证券、大智慧等机构客户。

吕晴向亿欧表示：“如今中国的二级市场正在经历从散户群体主导到机构主导的发展过程，未来几年，A股市场机构化是一种趋势，越来越多散户会逐渐意识到证券投资应该交给专业机构做。随着国内资管新规出台，打破刚兑将为行业带来新气象，这也是我们决定进入国内市场的原因之一。”

AI是工具，量化投资的落脚点是抓住金融本质

金融市场是风险市场，充满不确定性，每时每刻都有可能发生黑天鹅事件。因此通过机器学习训练的模型需要拥有很好的泛化能力，快速适应市场的不确定性，在碰到未曾遇到的情况时表现依旧可以很稳定。

Kavout除了通过海量数据、指标发现交易信号，也抓取非结构化的新闻、社交数据进行分析，对人的交易行为规律、情绪等通过模型去刻画群体效应，抓住行为规律，从而能够把握未来市场趋势。

吕晴认为用人工智能做量化投资，市面上一些通过穷举寻找表现好的组合存在过度拟合问题。量化投资的落脚点依旧要抓住金融的本质，如果通过没有逻辑的策略，只是穷举不同的信号组合，可能会找到一条‘对’的买卖路径，但这种会把没有规律的噪音当成规律，对未来趋势的预判没有任何价值。

AI是工具，最终结果要取决于人对金融、对投资理解的深度。

三款产品解决三大问题

针对投资过程中面临的三大核心问题：选股、择时和资产配置，Kavout将大数据+深度学习+云计算和二级市场投资结合，分别开发了三款产品：机器人分析师 Kai、智能K线大师（RoboChartist）和智能投顾（Smart Advisor），为专业机构和高净值人群提供精准、客观、可量化的基本面分析、技术面分析、智能投顾、资产配置及金融云计算服务。

机器人分析师Kai面向对冲基金。基于上市公司基本面信息、市场上各类公开金融数据以及社交媒体等非结构化数据，构建挖掘股票价格中长期变化趋势的人工智能模型。面对不同市场周期、不同阶段，Kai在处理结构化和非结构化数据的权重比会随着市场的变化做动态调整，持续监控和优化模型，从而不断捕捉市场投资机会。

智能K线大师是一款自动识别诸如股票、期货等各类标准化资产价格形态的择时工具，通过算法自动扫描，找出符合某类形势的K线形态，快速筛选出投资机会。

机器人投顾SmartAdvisor，实时分析全市场金融数据和未来资产回报间的关系，提供对于大类资产周期的判断，对应资产的基金评级，以及根据不同用户的风险偏好，提供灵活、稳健、差异化的配置方案。

“试验田”收益率达14%，AI要淘汰人类分析师？

在过去半年多时间，Kavout将一家机构合作的基金作为智能量化分析产品的试验田，完全由机器决定选股、择时、头寸。据吕晴介绍，在此期间，在A股市场大盘收益率为负的情况下，此基金收益率达14%，综合表现战胜了95%的股票型基金。虽然试验时间不是很长，但最终的结果也不得不让人承认，未来某天，机器算法能代替人类分析师和基金经理的工作。

目前Kavout的收费方式分两种：在美国，对于2B机构提供数据服务（DaaS），根据客户管理的资产规模， 年费用在5-10万美元；对于B2C证券机构，每个交易员服务费为30美元/月。在中国市场，主要以量化基金和投资工具为主， 基金方面与合作机构采用分成模式，包括管理费、收益费；C端投资工具，通过与国内的B2C机构合作来实现商业化。

对于Kavout的未来，吕晴向亿欧表示：“Kavout 投入两年多时间搭建机器智能投资和交易系统，作为一家投资科技公司，我们的核心是控制风险和赚取收益，在合理的风险下，帮用户获取收益最大值。 ”

“AI在证券市场的应用目前还是一片蓝海，过去一年多里， 越来越多的机构公司开始信任和拥抱AI，我相信这个赛道未来可期。”