每日经济新闻

    恒生电子章乐焱:效率提升仍是金融机构难点之一 AI技术落地需要场景驱动

    每日经济新闻 2018-12-15 11:37

    12月13日,恒生电子旗下恒生研究院推出了恒生alpha策略交易数据服务平台——AlphaMind。针对当前资本市场波动较大等问题,《每日经济新闻》记者也专访了恒生电子研发中心总经理章乐焱。

    每经记者 叶晓丹    每经实习编辑 梁枭    

    恒生电子研发中心总经理章乐焱 图片来源:受访者供图

    近年来,随着金融数据爆发性的增长以及资管行业智能化的演进,量化投资技术发展迅猛,市场规模规模已突破1000亿元。在目前A股市场波动较大的背景下,具有稳定盈利能力的alpha策略受到量化投资者追捧。但是如何寻找到有效因子以构建投资组合,获得持续的alpha收益,是量化投资的一大难点。

    针对这一难点,恒生电子(600570,SH)旗下恒生研究院于12月13日推出了恒生alpha策略交易数据服务平台——AlphaMind。针对当前资本市场波动较大、量化投资市场发展以及金融开放对于科技金融企业的影响等问题,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)也于当天下午专访了恒生电子研发中心总经理章乐焱。

    有效提升效率是金融机构一大难点

    NBD:2018年,世界经济形势发生了深刻的变化,A股市场震荡表现明显,波动率较大,在这种环境下,如何理解量化投资的市场机遇?

    章乐焱:市场上大量做量化投资的金融机构所用的策略可能还是以Alpha为主。股市如果有波动,这里面肯定会有Alpha交易策略,如果是很平稳的,肯定就很少有Alpha。所以有人也说市场的有效性不是很高的时候,反而是做量化时候的机会。当然,当前市场对量化投资的看好,背后也有一些背景。因为做Alpha的时候需要做一些对冲的工具,随着股指期货的放开,以及日后期权的放开,对冲工具日益丰富,这对于投资机构做量化投资还是有很多好处的。

    NBD:目前市场上投资机构做量化投资,您觉得还存在哪些难点?金融科技可以做哪些推动?

    章乐焱:本质上,我们认为在量化投资里Alpha策略交易可能是相对主流的,而要做Alpha策略交易,目前还有很多问题。因为并不是说直接给一个很厉害的Alpha策略,一定跑赢市场。要做到跑赢市场的效果,金融机构有很多事情要做的,如何更好更有效率地寻找到合适的因子进行分析和筛选是非常关键的一个环节,而如果有效地利用AI的工具,可以帮助投资机构提升效率。

    NBD:2018年恒生电子半年报里提到,今年上半年金融监管环境、金融政策发生了变化,传导到金融机构,也影响了它们的的IT市场需求,对公司传统业务和创新业务带来了一定的压力,而另一方面也带来了一定量的市场新需求,在这个动态变化的过程中,上述变化对于产品研发而言,带来了哪些影响?

    章乐焱:监管的话,现在都在说监管科技,但是监管自身的提升对金融科技也是有相应的需求,比如说对智能监管产品的需求。另一方面,从业务上,我们也会选择研发符合监管要求的、合规的、偏工具类的产品。虽然在业务创新层面,创新的动力会受到一定影响,但在提升效率方面,我们已经明显感觉到市场的需求,如何更好地利用AI技术提升金融机构的效率。

    金融开放背后的增量市场

    NBD:随着国内金融市场进一步扩大开放,外资金融机构的进入对于你们而言,是否也是一个机遇?

    章乐焱:这肯定是的。国外的证券公司过来以后也要建金融IT的系统,比如说国内已经有的金融机构在建AI的平台,对他们来讲,他们也要跟上。所以新增金融机构,也是一块新的增量市场。

    NBD:但是国外金融机构进入中国市场,国外金融科技类企业是否也会进来,给你们带来冲击?

    章乐焱:冲击也是有的,但国外的金融机构进来需要研究中国的客户,要处理的是中国的上市公司、发债企业的信息,从自然语言处理角度来讲,这种信息大量是中文,而国外的很多自然语言处理技术是基于英文的。英文处理的系统到中文有很多问题,因为实际上中文比英文难,因为英文一个个单词已经分好了,这是从分词来讲。中文是一个字一个字,分词就是一个不能逾越过去的问题,其中有中文特有的大量歧义问题。所以不是说有些系统拿过来就好用,必须在国内有相应的改造,相比之下,国内金融科技类企业会更具本土化优势。

    NBD:2018年恒生电子全面推进“Online”战略,加大区块链、大数据、人工智能等创新技术的投入,如今2018年即将收官,恒生电子在推进金融行业智能化发展的实际过程中有哪些体会?

    章乐焱:就AI技术而言,主要有几个体会:一是现在大家觉得AI技术什么都可以做,而AI技术本身又要依赖于很多数据,我们觉得AI技术落地的时候,去寻找真正好用、实用的场景非常重要,场景驱动肯定是AI技术比较好的落地策略。

    第二,大家觉得人工智能看上去是很炫的东西,比如说智能问答,但背后其实还有很多人力的活,需要人工去增强它。特别是对大数据的处理和标注上,这也是我们比较有感慨的地方,它不像看到那么光鲜。

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