恒生研究院|刷爆华尔街的首只人工智能基金AIEQ，值得看好吗？

近日，一只名叫“AI Powered Equity ETF”（AIEQ）的人工智能ETF横空出世，两个交易日就轻松跑赢美股大盘。但目前已不复上市时的无限风光。

市场比我们想象的要更变幻莫测，人工智能究竟能不能跑赢市场？笔者认为短短几周我们还难以下定论。但是这只刷爆华尔街的人工智能基金AIEQ，我想还是有很多值得我们探索和研究的地方。

2017年10月18号，EquBot公司在纽交所推出一个新的交易所可以交易基金AIEQ。这个ETF是用人工智能的方法来分析和选择公司。该基金每天从6000家公司分析数万个市场信号和新闻文章。通过人工智能来优化选择30-70家公司的投资组合，旨在降低投资风险和提高资本收益。

通常，ETF是基于某种指数，是被动管理的，而指数的更新也只是每年一次或两次的事。 AIEQ是第一个由AI算法管理的ETF，它的投资组合可以是每天都有所调整。AIEQ的发布，被认为是金融行业普惠金融创新的典范。通常，只有高净值客户才能获取专门对冲基金运用AI的算法获利的能力，而AIEQ允许零售投资者也能获得AI策略的收益。

这个基金的费用率是0.75％，这与许多被动基金的费用率（比如，SPY的费用率为0.1％）相比是昂贵的，但是它比许多主动管理的基金具有更低的费用率 (通常主动基金的费用率是1.5%）。

该基金刚开始的时候的投资组合拥有7千万美元的资产，如果投资者对这个产品有持续较高的兴趣，其资产可以通过ETF本身的机制而使其规模得到很大的发展。从产品发布的第一周以来，平均每天的交易量是20万股，这说明这个基金的流动性还是不错的。活跃的流动性会有利于基金资产规模的扩展。

EquBot系统的输入数据，来自于各公司向监管部门发的文件，公司的季度报告，社交媒体对公司评论的帖子和其他新闻媒体写的有关文章。其使用的人工智能平台能够分析包括财务报表在内的结构化数据，以及非结构化数据，如报社的新闻文章或社交媒体帖子。人工智能经过训练可以用来识别模式，并根据新的输入内容来预测股票走势。IBM沃森可以做的另一件事是测量文章的语气（是正面或是负面的）并以此做出股价的预测。总之，EquBot所分析的是以基本面的信息为主。

EquBot用最近10年的历史数据，对6000家美国上市的股票进行基本面分析，其训练的目标是找到输入数据与股票未来12个月收益和风险的相关性。模型一旦被训练好了以后，就可以用最近的经济和公司数据，对未来12月股票的收益和风险进行推理，亦即预测。

每时每刻，EquBot都对6000只股票有未来12个月的收益率，收益波动率的预测数据，同时根据股票历史价格的走势，计算股票之间的方差协方差矩阵，这个矩阵还包含股票与股票之间的相关性。有了这些数据之后，系统就可以按照收益率最大化、波动率最小化、与其他股票相关性最小化的原则，按排序选择出前70只股票。

接下来，就是用投资组合理论，通过调整股票在投资组合中的权重，来实现投资组合整体收益率的最大化和波动率的最小化。 每只股票的权重限于10%之内，这样可以限制某只股票对整个投资组合的影响力。整体投资组合的波动率也要求与代表美国股票市场的标普500的波动率有类似的量级。也就是说，投资者可以预期AIEQ的风险与标普500的风险类似。

AIEQ的投资组合，通过其网站，可以每天下载投资组合的标的，以及其相应权重。如果你下载这个投资组合，并用通用的方法来计算股票之间的相关矩阵，你一定会发现，这个投资组合的标的之间的相关程度非常低（大多数小于0.5）。

更重要的是，系统从每个分析的预测与实现的误差中学习，这样对每个后续问题产生的答案会更准确，因而后续的预测也会更准确。由于对股票的预测会经常改变，这个基金有可能会频繁买入和卖出证券。实际的投资组合滚翻率是每天2%到3%。

当今的美国股市，投资者对人工智能最看好的公司是美国的FANG和中国的BAT。FANG是指美国的脸谱（F)，亚马逊（A)， Netflix（N)，谷歌（G)，而中国的BAT正是中国互联网三巨头百度，阿里，和腾讯。最近几年，持有FANG和BAT的投资者的日子是很好过的，而没有持有FANG和BAT的投资者的日子是很难过的，虽然美国股市几乎每天都创新高，但股市增长的主要是依靠FANG和BAT股价的大幅上涨来支撑。

AIEQ是否也持有像FANG这样的妖股呢？我们看下图，AIEQ持仓的前十名。看来，AIEQ跟妖股是毫无相关，图中根本看不到FANG的踪影。而其持仓最高的一只股票是BYD，这是一家开赌场的公司，开赌场的公司是很赚钱的，特别是大型国际化的美国赌场公司，靠国际新兴市场的崛起，在中国澳门赚了很多钱，但是BYD并不是一家这样的公司。BYD是一家较小的公司，没有国际业务，所以无法靠新兴市场获利。BYD的赌场开在美国的小城市，其利润与美国的经济息息相关，投资者担心美国的经济是否见顶，因而对BYD的信心还是持保留态度的，看来AIEQ对此并不担心。

从AIEQ持仓前十名，可以看出，AIEQ对基金管理这个行业特别看好，其持仓第六（BEN)和第七（RJF)来自同一个行业，财富管理业。AIEQ自己也是从事基金管理行业，对自己的行业很看好，这一点是很有趣的现象。但是广义投资者对这个行业是非常担忧的。基金管理业的业务模式是主动管理型按资产管理的规模收1%的财富管理费，这也正是基金经理和投资者对这个行业担忧的原因。其一，资产管理的规模是否已经见顶了，美国的牛市持续了这么久，一旦牛市变熊市，那么资产管理公司的资产规模会降低，导致基金业收入的降低；其二，这1%的主动管理费近十年来受到被动管理风格的强烈冲击。被动管理费只有0.1%，因此，被动管理的市场份额近十年来是在逐年上升；其三，主动管理业也受到创新金融的冲击，比如AIEQ用人工智能选股就是对BEN和RJF这样的传统基金管理公司一种挑战。看来，AIEQ根本就不在乎基金业所存在的潜在威胁。

EquBot在发ETF产品之前，必须向美国证券管理委员会（SEC) 发一份详细的风险清单。在其向SEC发的文件中，AIEQ主要列举了基金存在的主要风险是模型和数据风险。基金顾问使用的一些模型本质上是预测性的， 运用预测模型有其本身固有的风险。当模型和数据不正确或不完整时，依赖模型所做的决定会使基金面临潜在风险。 例如，通过依靠模型和数据，投资顾问可能被误导买高卖低，或者是错过有利的机会。类似，基于有缺陷的模型或数据的任何套期保值策略也很可能会被证明是不成功的。该基金主要依赖EquBot独创的量化模型以及第三方提供的信息和数据（“模型和数据”）。第三方数据的质量，通常是不可控的外来因素， 而独家的量化模型更需要实践的检验。

另外，由于基金的投资组合会经常变动，这种投资组合的高周转率有增加基金交易费用的风险。EquBot必须纳入最新信息，调整投资组合的权重，用主动和频繁的交易，来执行其投资策略。投资组合的滚翻率越高，其对应的交易成本也就会越高。

不同于由人工操作的互惠基金，或个人自营投资，AIEQ基金完全由机器操作，这样可以减小由于人的认知偏差所造成的投资错误。不仅如此，从上面的分析我们可以看出，EquBot还不受人在投资中所产生的幻觉的束缚，不怕隐含的威胁，它只靠现实的数据说话。在投资过程中用机器的理智战胜个人投资者的情感，将是人工智能选股能够在长期实践中获胜的关键。

人工智能系统还能够不断学习新的信息，并随着时间的推移逐步迭代优化，这样的系统会不断增值。这种任劳任怨，不断进取的风格是非常值得钦佩的，我们希望AIEQ能在市场上被证明是成功的。