腾讯创业 文 | 李海丹
2017年，美国出现了炒股“阿尔法狗”——全球第一只应用AI进行投资的ETF基金AIEQ，能每天持续不断地分析6000只美国挂牌股票，一度令交易员和分析师陷入“会随时被替代，随时失去工作”的恐慌中。
到现在，AI的应用已成为了金融行业的一种需求。另类数据的可用以及分析这些数据的新定量技术——人工智能，也正在成为各大公司的竞争优势。比如说为了追寻Alpha（可理解为“超额收益”），基金经理也越来越多地通过AI来采用可量化基本面的策略和技术，也极大地改变了投资领域的面貌。
以天灏资本为例， 该公司在对AI在股票投资中的应用七年之久，对此有着深切的理解。天灏资本（T.H. Capital）创始人侯晓天及公司团队，利用大数据， 云计算，数学模型，能持续的信息搜集与监测， 算法和模型附能于人， 通过机器与人的结合实现投资判断的高准确率， 实现高收益低风险及低回撤。对此，腾讯创业对话创始人侯晓天，针对这些相关话题进行探讨和交流。
天灏资本（T.H. Capital）创始人 侯晓天
通过AI和另类数据抓住投资信号
AI给投资行业带来的高效性不言而喻，其最大的优势在于：在某些方面可以做到绝对理性化，比如止盈或止损。由于人只都是相对理性，在投资上很容易受到情绪的影响而产生偏差，而由机器人操盘的量化投资，可以避免这一问题。并且，通过AI挖掘更多的数据信息，并有能力深刻改变投资环境，进一步将投资行业趋势从自由决定性转变为量化的投资风格。
提问：贵公司是如何运用人工智能和数据在股票投资上的应用的？
侯晓天：华尔街传统量化一直都在使用数据。但是，这不是我们今天讲的数据。今天， 不论是传统量化还是基本面都在寻找新的数据源， 可以反映公司基本面的数据。 这类数据比如网络爬虫，信用卡， 社交媒体舆情等。 这类数据可以直接用于投资，华尔街叫它们AlternativeData，另类数据。以前人们没有把数据当作基本面投资的主流，所以这种方法是Alternative，但是近期有一段时间它渐渐成为主流， 可以被称为DataDiven，数据驱动。
在过去，我们要了解数据，需要找各种各样公司的聊、找行业、专业的人士聊，然后综合得出结论。传统投资D研究在这方面的弊端就很大，主要是得到的数据没有实时性，因为找人聊天的内容不是天天都发生的，并且聊天的对象也具有片面性，可能这个人并不了解公司。抽象来看，传统投资公司所得到的数据信息只是一个点上的片面信息。
所以我们用“爬虫”的手段。如果把信息爬出来，然后通过数据清洗的方法，把它结构化，运用起来。通过数据的日月积累的数据信息，及校验，对每只股票不但简历处理程序， 而且可以准确了解公司的实际运营及业绩。这样的信息，全面，实时， 客观； 是做股票投资基本面研究最想要的信息。
提问：如果说每只股票都有自己的处理数据程序，这个具体的处理方式具体是怎样的？
侯晓天：我们会先及时、客观而全面的，从网上公开网站获取海量数据，再将这些不同格式，渠道，类型的数据结构化，然后储存以供研究使用。
基于对数据的理解，利用计算和数学的方法，将数据转化为可以窥见公司内部运营的、具有商业价值的信息，再将运营信息通过反复校验使得数据具有精准预测功能。总的来说，就是让人工智能附能于人，在周而复始的个股研究过程中，抓住投资信号。
通过AI可最大化的规避风险和占据优势
提问：公司是如何利用AI来获得在行业之间的竞争优势的？此外还有哪些方面的商业策略？
侯晓天：首先我要强调的是，我们目前做的不是传统量化，而是做基本面研究的。从战略角度来看，我们是对传统股票研究方法进行一场革命。具体来说，我们用数据、机器、算法模型帮助我们及时、全面的认识一个公司。或者说，用机器，数据，算法赋能与分析师，让分析师成为超人，超级分析师。我们将这个方法叫做 - 量化基本面。
在工业化时代，基本面的方法主要是看人眼可见都物质材料，比如在一个工厂门口数进出的卡车数。而现在，我们研究的原材料主要是数据，比如说要分析腾讯，我们会去了解腾讯有多少个游戏项目，有多少人在玩等等， 这些数据是不可见的虚拟世界中的信息。我们要想办法把这些所有的相关信息“爬”下来，从中获得数据。这些都是在做基本面。
针对这个市场，我们的投资系统主要专注于两方面的策略：量化基本面研究和基本面的量化交易。
对于量化基本面研究，我们建立了一套对个股及行业进行数据抓取，清洗，处理及建模的研究系统，将海量无序且无意义的数据中准确把握投资机会； 提高投资的准确率。
在基本面的量化交易上，我们通过对众多股票每个个股的持续认知，定期分析归类，建立市场中立股票投资组合，这样既最大程度地避免了市场风险，又抓住了收益。
通过AI可以获得主要的两大优势：一个是能获得更加准确，全面，客观的信息，第二个是获得信息的时间可以更快速，有时间优势。
未来从业人员都需掌握AI相关知识
提问：您认为以AI为底层技术来辅助投资决策，将会为投资管理行业带来怎样的变化？
侯晓天：从行业环境来看，随着越来越多的投资者采用AI，为量化经理、愿意采用并主动拥抱了解新数据分析方法的人们提供优势。而行业中那些不学习、拒绝“进化”的人将面临过时的风险。
目前我们基于底层的这一套基础设施，把研究与投资、技术、算法等各方面综合的糅合在一起。 天灏其实是一个思想工场，一个思想机器，不断创造产生可以给投资人带来收益的投资产品， 并在每个产品上实现规模化。我们不做销售，只做研究，我们是投资思想与内容的制造商。
从我们公司的工作性质来看，已经取代了分析师的大量工作。我们公司目前只有14个人，主要来负责研究与分析，其他的公司只能都外包，没有销售岗。我认为人工智能在投资领域一定会消灭一些金融蓝领， 同时增加另一些金融蓝领，能留下来的是有创新思维和艰苦工作的人。
在未来，分析师，投资组合经理、交易员和首席信息官等职位都需要熟悉大数据和机器学习的发展和相关的策略，否则容易被行业的进步所淘汰。
意识的超前性和判断力为创业的前提
提问：从您的工作履历来看，从IBM的任职到2000年进入华尔街金融圈，再到2011年创业成立独立分析研究公司天灏资本，您认为做创业的核心能力需要有哪些？
侯晓天：我认为首先是意识的超前性，我们也可以说是一种判断力，知道什么是一个更可行的方案，什么会产生和带来变革，解决什么样的痛点和问题。另外，我认为工匠精神十分重要，AI从技术的发展到落地成熟，还需要很长的时间来走， 需要打磨。 不是几个电脑工程师写写代码就可以实现的。
提问：在创业的过程中，团队建设方面，创业公司在人才市场中怎么与大公司竞争？
侯晓天：一旦创业就是“天天创业”。做公司要考虑的，不只是公司的“今天”，还需要考虑公司的“明天”和“后天”，它该如何发展，产品都是有周期性的，应该如何迭代升级，这些都是要不断思考的。
对于创业公司而言，在竞争背后的根本在于人才的竞争。当然，相比知名的大公司，创业公司在招人方面会较为艰难，最主要也取决于这个公司做的事情，是否能吸引人才。
重中之重的一点是要有认同感，就是认同公司做的事情。而公司也必须要对员工有责任意识， 这种责任感体现在几个方面，第一，不但要让员工在工作中和老板， 和同事，和自己，和客户学到东西； 第二，要让员工在财富上能赚到钱，而不光只停留在目前的现金流上，要为对方考虑明天的财富，给到股份； 第三，要从身份上讲究平等。如果只是让对方在时间消耗上来换去薪水和金钱，是没有意义的，要帮助员工能积累些内在的财富- 知识与技能。因此，创业公司也要有好的培训机制、好的团队氛围、企业文化等等。
