2018上半年中美智能投顾产品表现测评

2011年，智能投顾起源于美国，指根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，运用一系列资产定价模型（如CAPM）及投资组合优化（MPT）等理论模型，为用户提供投资参考，并根据市场的动态对资产配置再平衡提供建议。

2016年3月当谷歌围棋人工智能AlphaGo战胜了韩国棋手李世石后，中国金融科技领域掀起了智能投顾的服务创新模式，国内的智能投顾也多主打机器学习、大数据、云计算等概念。

2016年底，智能投顾产品“摩羯智投”在招商银行手机APP上线，智能投顾开始逐渐从实验性技术转变为主流趋势，成为银行、券商、保险等金融机构的标配型服务。

美国也曾推出以AI为主题的ETF。2017年10月，美国公司EquBot LLC和ETF Managers Group 共同推出全球首支AI ETF （AIEQ US），该ETF主要针对在美国交易所上市的股票运用机器学习方式进行投资配置，其机器学习算法在著名的IBM Watson Platform上运行。

无论是国内的智能投顾还是AI ETF Fund，都是以做多股市获得收益，因此当市场多头时（如2017年），投资人想通过投资赚钱，似乎不是难事。但当市场有震荡时（如2018年年初），基于机器学习的投资是否还能有平稳的表现，是更多投资者关心的问题。

本文对中美6家智能投顾公司2018年至今的表现进行分析，试解答哪些智投公司跑赢了市场，以及为什么。

01美国AI智能投顾AIEQ表现优于基准

首先来看美国的AI ETF（AIEQ）的表现。

今年美国虽不断挑起全球贸易战导致市场波动加剧，但美国股市整体仍然强劲，科技股续创历史新高。AIEQ以美国标普500指数的总回报作为基准。

收益方面， 今年以来（2017/12/31 – 2018/8/19）美国标普500指数的总回报为7.92%，而AIEQ同期收益为12.36%，为投资人提供了超过基准4%的超额收益（YTD）。

回撤方面， 今年二月全球市场股灾时，AIEQ的最大回撤为9.75%，小于标普500的最大回撤-10.10%。

上述两组数据比较，显示了基于机器学习算法的AIEQ在收益与风险控制上相较于基准（标普500指数）有一定优势。

需注意的是，AIEQ成立时间较短，要判断机器学习算法是否能持续产生好于基准的投资表现，需要长期观察尚可知。 

02国内五家智投服务商表现各有千秋

中国市场方面，2018年初时多数经济学家与投行分析人士认为2018年中国市场基本面向好，年初国内股市也确实全面飘红，但后续的贸易战、人民币贬值、P2P暴雷等多项内、外因素夹杂下，导致上证综指创下2016年2月后的低点，中证500与创业板则回落至2014年中的水平。此时国内的千人千面、机器学习算法，是否能像海外的AI ETF一样提供较佳投资表现？

为解答此问题，本文研究了国内五家智能投顾服务商的产品，它们分别是银行系中招商银行的摩羯智投、工行AI投，第三方财富管理公司宜信的投米RA，初创企业理财魔方（to C 为主），以及金融科技服务商品钛的璇玑 （to B为主）在2017/12/31-2018/8/19期间的投资表现。

这五家智投服务商均对外声称提供全球资产配置服务，但2018年至今的投资结果迥异。

以最积极型客户的投资组合表现为例，五家机构中，只有璇玑以5.3%的绝对收益（YTD）提供了较好的风险/收益结果，相比沪深300指数同期逾18%的跌幅，是不错的阶段性成绩。其余的智投2018年至今都是负回报，银行系智投表现垫底。

多家智投机构投资表现产生差距的原因，可以从 趋势挖掘能力、基金选择偏好及再平衡有效性 三方面来分析。

其中， 趋势挖据能力 （即预测市场趋势）与再平衡有效性（即调仓）是相辅相成的——找准趋势但不调整配置，对投资者来说也是枉然。几家智投机构对于机器学习应用的有效性，从各个市场的配置（A股、海外成熟国家股市、海外其他股市、海外债、国内债市、商品与黄金）便可看出端倪。

•A股配置： 本文观察的5家机构中，璇玑在国内A股配置大幅下降，增强国内债市配置，避开了一季度后的A股股灾。

招行与投米于二季度也降配了国内股市, 但仍维持高配比，客户仍承担一定的损失。

理财魔方则在5月15日之后，解除了对A股的警示，因此其产品无法避开6月的A股股灾。

•海外成熟市场： 本文观察的智投机构均未能抓住该市场的配置机会，未能参与美国企业大幅增长带来的红利效应。

•黄金: 仅投米在二季度超配黄金，但当时适逢美国升息，美元指数大幅回升，黄金相应下跌。因此重配黄金的投米无法在改短时期内提供较佳收益。 

•海外其他股市： 主要指港股与新兴市场。二季度后，海外新兴市场资金大幅流出，港股同受A股影响出现回落，因此投米与璇玑的预判效果对于避免亏损起到了正面效应，但理财魔方与招行持续增配港股市场，导致客户无法累积正收益。

从基金选择偏好来看， 璇玑和投米的基金选择都比较清晰：璇玑的基金偏向性主要以市场选择为主，包含景顺沪深300、嘉实美国成长、南方原油等基金；投米的基金选择主要包含以上证50为标的的嘉实基本面50、易方达标普500、与海富通阿尔法对冲——投资者能一目了然所选的基金含义。

但是招商银行的基金主要为偏股混合型或灵活配置型基金，包含南方成分精选、泓德优势领航、中欧潜力价值A、富国天惠精选成长C。

故单从基金的选择来看，招行的配置偏向对于基金经理的尽调而形成的组合（MOM，管理人之管理人模式），而非对于市场的解析提供配置。

03结语

对于投资人来说，投资结果好坏的唯一标准是： 相对于基准，投资人是否能在牛市中赚到钱，或在熊市中少亏钱。

所以，无论是模型基于机器学习进行的资产配置，还是基金管理人基于经验运作的MOM，都只是不同的投资方法，二者就方法论来说并无优劣之分。

中国正孕育着一个庞大的中产阶级，他们对理财有强烈的需求。随着资产新规的推出，刚性兑付将逐渐被打破，这对于投资人以及整个行业面来说，都将是不小的挑战。

投资人在进行投资的过程中，至少应该明确， 其选择的是哪一种投资逻辑，承担的是何种风险，这些风险可能为其带来怎样的收益。

目前中国的财富管理市场，投资者对于理财的认知还处于较初级阶段，假以时日，未来当投资者对于财富和投资都有了更深的认识，相信会迎来智能投顾行业的下一个爆发期。

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