人工智能在资管行业的应用——基于基本面投资研究

人工智能的发展推动着人类社会的智能化程度日益提升,也为各行各业带来新的机遇。在资产管理行业,如何将日新月异的人工智能和日积月累的专家智能有效结合并应用于金融投资,是一个值得长期探索的金融课题。本文拟探讨人工智能技术应用于资产管理行业的经验和挑战,以及人工智能和专家智能投资方法各自的优劣,并重点介绍一种将两者相结合的基本面量化投资框架的构建思路和细节。该框架通过归纳行业逻辑、提取数据规律,充分将专家智能和人工智能优势互补、各尽其能。实证表明,这种人机协同的投资框架能有效地将行业高频数据信息转化为投资信号。基于该框架的择时策略,在轮胎、造纸、乘用车等多个行业上都能获得不同程度的超额收益。

基于AI+EI的长期资产定价模型

以ChatGPT为代表的大模型激起一波新的人工智能(Artificial Intelligence,AI)热潮,资产管理行业也在寻求在各个金融场景中利用AI技术来赋能业务的可能。然而金融价格数据信噪比较低,这就对AI技术在该领域的应用提出了新的挑战。与此同时,人类专家在实际工作中可以很好地胜任多种金融分析任务,但苦于精力有限无法进一步大幅提升覆盖广度和深度。因此如何有机地整合人类专家经验(Expert Intelligence,EI)和AI技术就变成了一种有前景的工作思路,这种思路也被称为AI+EI的金融实践。本文聚焦权益资产的长期资产定价问题,提出基于AI+EI的中枢定价模型。实证表明该模型可以充分缓解资产定价当中的多样性难题,并且相比经典估值计算方法在精度上有大幅提升。