智能投顾噱头大于实质

扫描分享

本文共字，预计阅读时间。

智能投顾突然热起来了！我是在今年年初时进入智能投顾领域的，当时只想尝试一下，没想到这件事成了一个热点。讲讲这几个月我们在一线的一些感受吧，主要围绕3个方面：智能投顾这件事到底值不值得干，这个事儿怎么能成一个生意（怎么挣钱），以及对这个细分领域未来的一些看法。

智能投顾值不值得做？

总体来讲，我对智能投顾这件事目前还是持一个中性的态度。为什么说是中性呢？就是因为这件事是不是特别有价值还不一定。虽然我在智能投顾这个领域里，但客观的说，智能投顾是不是一个特别有未来的东西，目前还是看不清楚的。

主要原因是这样，所有做智能投顾或者智能理财的人，一定是先给你讲这样一个故事。

话说，在中国市场上，真正可以供老百姓选择的理财品类其实并不多，大致就三类：

A类：存款及类存款的理财产品(银行理财等)，特点是基本有国家信用支撑，不太担心违约，但收益率很低(3%-5%之间)，跑不赢通胀；

B类：权益类产品，股票、基金等，价值波动非常巨大，年均-50%-50%之间，搞的好了能挣不少钱，搞得不好就被人当韭菜收割了；

C类：中高风险债券，包括P2P、信托等等，特点是收益率不错(9%-12%之间)，但存在不低的违约风险，违约后可能血本无归。

对于一个普通老百姓而言，这三种东西单独选哪一个肯定都不合适。一个理论上风险/收益最平衡的东西，一定是上述A、B、C的一个组合，无论是一个静态组合还是一个动态策略，“最优”肯定是组合出来的，而这个最优的组合或者策略无疑是用算法去得出的。

所以，智能理财当然是有价值的，而且价值长期存在，是一件特别有意义的事儿。这么讲是有道理的，这也是很多人和很多投资越来越关注智能理财的原因。

但是，这个结论在实践中有比较大的问题，特别是站在从业者的角度看，第一个硬伤在智能理财这个场景中，智能真正带来的价值并不大。

为什么这么说呢？还是拿刚刚A、B、C的例子来讲，A、B、C作为理财产品都有缺陷，咱们做个组合，但这样组合的目的肯定是平衡风险，在此基础上取得稍微超额的收益，类似于量化中的smart beta策略。这个目标就决定了，无论你采用多么智能、多么好的算法，得出的提升都是特别有限的。

我们实际做过测试，用最简单的统计学优选法，用复杂的量化策略，甚至用人工智能，不同的算法和模型在短期结果上取得的差异非常小，基本是在年化0.5%-1%的差别。这给从业者带来一个巨大的问题，就是你没法用智能算法建立竞争优势。最好的算法和最一般的算法之间的区别，是可以忽略不计的。

所以，从生意的角度看，这件事做的好坏又变成了一个拼运营和拼获客的生意，还是体力工作，这是目前这个行业特别尴尬的地方，就是比不出好坏。

智能理财如何去做？

1.单独品类做智能

那咱们换一个思路行不行，不用A、B、C全部去组合了，放到一个单独的品类里去做智能？当然，现在这种做法也有很多，咱分别说。

纯拿银行理财去做智能，肯定是没人这么干的，没有意义。

拿P2P资产去做智能平滑风险的不少，有些也做起来一点规模，但是拿P2P去做这个东西其实特别尴尬。

第一是没什么技术含量，纯是拼运营和获客，本质上还是流量变现，长期不好弄。

第二，就是P2P去做组合这个模式提供的价值特别薄，增值也特别薄，纯靠两端价差，去弥补获客成本，短期内是几乎不可能的。长期来看，即使有规模，价值也很小，只是在获取资金客户那一端有一点价值，但是目前市场对这部分的价值认同是在变小的。

这个领域你会发现一些特别有意思的情况，就是你做到十亿或者几十亿的规模其实并不难，但是挣钱太难了。

靠规模去融资也非常非常难，因为资本市场不认，而且规模越大，背的P2P资产就越多，这些资产还都是不可控的，出现任何问题都可能把你带进去，不会有资本接这个盘。

所以我个人认为，基于P2P资产去做组合，做智能，基本上是死路，除非你能归并到某个P2P闭环资产的一部分，成为一个出口。

看你怎么看待这个问题。一个是分散化后平滑风险，一个是在统计的基础上做一点优选。另外以前有个价值就是：活期，提供流动性，这个也是有价值的，这个以后肯定不能搞。严格来说，P2P去做这些组合，不能完全叫“智能”，但是人家现在也都这么叫，咱也不能说这不是。

2.基于权益类资产去做智能

股票、基金、其他等价值波动巨大的各种权益类产品，在这些上面做一些智能的东西比较有意思，但也得看怎么弄。目前来看有两个大方向，或者说大思路：

一种是追求绝对收益的，也就是传统的量化基金的打法。这是一个好方向，就是把传统私募领域里的量化和互联网怎么做深度结合，但也有现实的问题：

第一当然是监管。按照现在监管的思路，把量化变相转为公募产品肯定是挑战监管底线的。因为这个方向上风险是巨大的，需要投资者绝对具有风险承受能力；

第二是传统量化的力量是否愿意到互联网上来做。真正好的量化基金，都是不缺钱的，而且都是闷声发大财，所以他们未必有动力来互联网上。而且，量化是和规模有关系的，规模过大的时候，量化基金的策略就没法“跑”了，所以互联网上这么巨量的资金量化是承接不动的。

第三是中国量化的市场环境还不是完全具备。绝大部分量化一定是高频套利，这依赖3个市场环境：第一是开放的金融市场，第二是有衍生工具提供对冲和杠杆，第三是高频交易环境。下面一个一个展开讲：

开放的金融市场：量化投资的大多数交易，都是发生在跨市场的套利，比如不同国家间的货币市场、债券市场、期货与现货、股指与股票等等，这个条件目前在中国不太具备，因为资本管制，中国的投资者现在很难在其他国家的资本市场进行投资，更别说进行套利了，本国市场间嘛……证监会发言人不是说了么：“跨期现市场操纵就属恶意做空”。

衍生工具提供对冲和杠杆：量化投资需要的另外一个基本条件是有大量的衍生金融产品能够提供对冲和杠杆，因为量化交易就是套利，所以需要有衍生产品来提供风险对冲和保护。

以著名的长期资本管理公司(LTCM)的例子，他们的交易策略是在债券市场上套利，每次套利的空间其实非常小(千分之几)，所以，他们通过衍生品，使用了高达568倍的杠杆，通过46亿美元的本金，持有了高达1.25万亿美元的仓位。

高频交易：套利交易，挣钱的速度就取决于薅羊毛的速度有多快，手续费有多低。文艺复兴每天的交易达到万次以上，而这一点，目前在中国也没什么生存环境。去年的股灾，股指被所有股民当成罪魁祸首，中金所迫于压力，限制了高频交易，同时把手续费提高了很多倍。这招非常狠，基本上每次高频交易赚的钱，要按现在的手续费来缴，基本是没有任何赚钱空间的，所以一下子，基于股票的量化交易在中国就偃旗息鼓了。

所以，以量化的思路去做智能理财，还有特别长的路要走。

3.缩小权益类产品波动的思路

通过TPPI或者CPPI之类的策略，优选一些基金，在基金和一些其他资产的基础上，锁定一个在一定范围内的收益。

就以公募基金市场来看，过去三年公募基金的平均年化收益率是超过12%的，只是波动范围巨大而已。通过一些策略来缩小基金这类资产的波动程度，锁定一些收益，把他们转化为普通理财小白更能接受的产品形态，这个也是有些机会。

4.类似投行的思路

做风险分级，在固定收益基础上叠加一些场外衍生品，形成不同收益范围和风险范围的理财组合，也是目前出现的一个新方向。