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人民大学长江学者李勇： 智能投顾追求短期高收益并不现实
添加日期：2016年08月10日
自从Alpha Go(阿尔法狗)战胜围棋高手李世石之后，人工智能应用越来越受到关注，金融业因为智能投顾的出现，被市场认为是出现下一个“阿尔法狗”的领域。
“金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚兴起。”针对目前智能投顾的发展，日前，中国人民大学金融学教授、青年长江学者、致善量化金融书院理事长、人民大学国发院宏观预测中心主任李勇博士接受21世纪经济报道记者专访。
作为长期致力于量化投资和资产配置研究的专家，李勇教授是我国量化投资研究的前沿学者。其认为2013年后众多智能投顾公司在国内涌现，但另一方面中国智能投顾目前的法律界定仍很模糊，未来发展存在法律风险。
法律风险成主因
《21世纪》：智能投顾的概念指的是什么?
李勇：智能投顾不是一个窄的概念，凡是通过量化方法来进行投顾的都可以统称为智能投顾。智能投顾又称之为机器人投顾，实际上不是机器人，本质上还是背后的量化模型在起作用。
《21世纪》：为什么智能投顾会在量化领域兴起呢?
李勇：2013年以前中国资本市场的方式中基本上还是主观选股。之后，量化的产品引进中国，所以我们把2013年称为量化投资的元年。
中国的一些公募基金公司引进的一些从华尔街回来的量化投资的团队，通过对冲的工具来做投资，又分为阿尔法策略和贝塔策略。
量化投资最主要的还是与数据、模型有关，背后还是通过数据和模型来做投资。把这些投资方法运用到互联网上，让模型自动运行，这就可以作为智能投顾的方法了。智能投顾在国外市场中最重要的模型就是资产配置模型，把它和互联网结合，就可以变成智能投顾模型。金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚起步。目前国内许多第三方理财公司开发的智能选基金的实用工具和一些做智能投顾的公司，很多都是海外创业者回来创办的公司。
《21世纪》：目前国内智能投顾的发展遇到的困难有哪些?
李勇：目前在中国智能投顾发展最大的问题，我觉得是法律风险问题。因为2015年股灾之后一个很大的问题就是P2P，P2P和智能投顾既容易区分，又很容易搞在一块。公募基金和私募基金都有很好的监管，但是智能投顾面对着大量的散户，把小额的钱集中在智能投顾公司的身上再去做投资，就难以区分智能投顾公司是公募基金还是私募基金。这里面的概念非常模糊，所以存在一个问题，就是从法律上界定智能投顾到底是一种什么样的行为。
以前在2014、2015年的时候，有些所谓的智能投顾实际上成为了一个变相的P2P平台。比如说，做私募基金的，要求一个100万以上的高净值客户才能接受投资，但是通过智能投顾的幌子搞一个平台，把这100万的产品份额分成很多份。现在监管越来越严，这种方式是不认可的。这种拆细的方到底是属于私募还是公募还是金融创新?或是是第三方销售?这存在着法律上的界定问题。从监管角度来说，到底要用什么样的监管，可能是我们现在面临的很重大的问题，目前针对智能投顾还没有规范性的系统意见出台。
短期内的高收益不现实
《21世纪》：智能投顾会不会带来一些新的投资风险?
李勇：我觉得很可能。当交易量很大的时候，如果模型出现BUG，会对市场有一个很大的冲击。当年光大乌龙指事件对市场就有很大的冲击，但现在，中国智能投顾的交易量不大，暂时还不存在这个问题，但是当中国开始使用大量的智能投顾的模型，万一模型上有BUG，或者其他技术上的原因，一定对市场有一个冲击。
《21世纪》：智能投顾的发展代表了什么样的趋势?
李勇：智能投顾的发展是科技进步的必然结果。在一定的情况下，设计好模型是可以打败人类的，就像Alpha Go。再有，技术带来的很大好处就是费用低廉。为什么智能投顾在美国这几年这么火?一方面是技术的发展，第二就是经济形势对整个资产管理行业带来的冲击，如果大量使用投资人员，对于对冲基金来说人力成本是很高的，现在风险溢价超额收益非常小，债券的收益也非常低。做投资挣不到那么多钱，所以必须要控制人力成本。所以使用智能投顾可以减少人力成本，费用很低廉。
《21世纪》：智能投顾可以实现哪些传统投顾无法实现的需求?
李勇：这要看从哪个角度来讲，因为每种投资方式追求的收益率和投资方式是不一样的。智能投顾最大的价值还是在稳健资产的配置上。从美国的经验来看，智能投顾最大的市场还是在于分散风险，获取一个稳健的收益，而不是追求短期内非常高的收益率。
从大类配置的角度来说，目的是追求风险和收益匹配的状态，人工智能模型是完全可以满足这个需求的。可以通过资产配置的分散达到风险分散，模型完全可以做得到。但仅仅追求高收益率，可能人工选股更加实际。
《21世纪》：为什么使用智能投顾追求短期内的高收益不太现实?
李勇：任何一个模型追求的是规律，比如说趋势性的规律，规律是一个长期的。比如说我们中国市场，受到政策性因素的影响多一些，导致短期内模型的参数经常发生变化，所以很难短期预测。模型都是建立在大样本的基础上，所以智能投顾还是要追求稳健性的资产配置。 自从Alpha Go(阿尔法狗)战胜围棋高手李世石之后，人工智能应用越来越受到关注，金融业因为智能投顾的出现，被市场认为是出现下一个“阿尔法狗”的领域。
“金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚兴起。”针对目前智能投顾的发展，日前，中国人民大学金融学教授、青年长江学者、致善量化金融书院理事长、人民大学国发院宏观预测中心主任李勇博士接受21世纪经济报道记者专访。
作为长期致力于量化投资和资产配置研究的专家，李勇教授是我国量化投资研究的前沿学者。其认为2013年后众多智能投顾公司在国内涌现，但另一方面中国智能投顾目前的法律界定仍很模糊，未来发展存在法律风险。
法律风险成主因
《21世纪》：智能投顾的概念指的是什么?
李勇：智能投顾不是一个窄的概念，凡是通过量化方法来进行投顾的都可以统称为智能投顾。智能投顾又称之为机器人投顾，实际上不是机器人，本质上还是背后的量化模型在起作用。
《21世纪》：为什么智能投顾会在量化领域兴起呢?
李勇：2013年以前中国资本市场的方式中基本上还是主观选股。之后，量化的产品引进中国，所以我们把2013年称为量化投资的元年。
中国的一些公募基金公司引进的一些从华尔街回来的量化投资的团队，通过对冲的工具来做投资，又分为阿尔法策略和贝塔策略。
量化投资最主要的还是与数据、模型有关，背后还是通过数据和模型来做投资。把这些投资方法运用到互联网上，让模型自动运行，这就可以作为智能投顾的方法了。智能投顾在国外市场中最重要的模型就是资产配置模型，把它和互联网结合，就可以变成智能投顾模型。金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚起步。目前国内许多第三方理财公司开发的智能选基金的实用工具和一些做智能投顾的公司，很多都是海外创业者回来创办的公司。
《21世纪》：目前国内智能投顾的发展遇到的困难有哪些?
李勇：目前在中国智能投顾发展最大的问题，我觉得是法律风险问题。因为2015年股灾之后一个很大的问题就是P2P，P2P和智能投顾既容易区分，又很容易搞在一块。公募基金和私募基金都有很好的监管，但是智能投顾面对着大量的散户，把小额的钱集中在智能投顾公司的身上再去做投资，就难以区分智能投顾公司是公募基金还是私募基金。这里面的概念非常模糊，所以存在一个问题，就是从法律上界定智能投顾到底是一种什么样的行为。
以前在2014、2015年的时候，有些所谓的智能投顾实际上成为了一个变相的P2P平台。比如说，做私募基金的，要求一个100万以上的高净值客户才能接受投资，但是通过智能投顾的幌子搞一个平台，把这100万的产品份额分成很多份。现在监管越来越严，这种方式是不认可的。这种拆细的方到底是属于私募还是公募还是金融创新?或是是第三方销售?这存在着法律上的界定问题。从监管角度来说，到底要用什么样的监管，可能是我们现在面临的很重大的问题，目前针对智能投顾还没有规范性的系统意见出台。
短期内的高收益不现实
《21世纪》：智能投顾会不会带来一些新的投资风险?
李勇：我觉得很可能。当交易量很大的时候，如果模型出现BUG，会对市场有一个很大的冲击。当年光大乌龙指事件对市场就有很大的冲击，但现在，中国智能投顾的交易量不大，暂时还不存在这个问题，但是当中国开始使用大量的智能投顾的模型，万一模型上有BUG，或者其他技术上的原因，一定对市场有一个冲击。
《21世纪》：智能投顾的发展代表了什么样的趋势?
李勇：智能投顾的发展是科技进步的必然结果。在一定的情况下，设计好模型是可以打败人类的，就像Alpha Go。再有，技术带来的很大好处就是费用低廉。为什么智能投顾在美国这几年这么火?一方面是技术的发展，第二就是经济形势对整个资产管理行业带来的冲击，如果大量使用投资人员，对于对冲基金来说人力成本是很高的，现在风险溢价超额收益非常小，债券的收益也非常低。做投资挣不到那么多钱，所以必须要控制人力成本。所以使用智能投顾可以减少人力成本，费用很低廉。
《21世纪》：智能投顾可以实现哪些传统投顾无法实现的需求? 李勇：这要看从哪个角度来讲，因为每种投资方式追求的收益率和投资方式是不一样的。智能投顾最大的价值还是在稳健资产的配置上。从美国的经验来看，智能投顾最大的市场还是在于分散风险，获取一个稳健的收益，而不是追求短期内非常高的收益率。
从大类配置的角度来说，目的是追求风险和收益匹配的状态，人工智能模型是完全可以满足这个需求的。可以通过资产配置的分散达到风险分散，模型完全可以做得到。但仅仅追求高收益率，可能人工选股更加实际。
《21世纪》：为什么使用智能投顾追求短期内的高收益不太现实?
李勇：任何一个模型追求的是规律，比如说趋势性的规律，规律是一个长期的。比如说我们中国市场，受到政策性因素的影响多一些，导致短期内模型的参数经常发生变化，所以很难短期预测。模型都是建立在大样本的基础上，所以智能投顾还是要追求稳健性的资产配置。
“金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚兴起。”针对目前智能投顾的发展，日前，中国人民大学金融学教授、青年长江学者、致善量化金融书院理事长、人民大学国发院宏观预测中心主任李勇博士接受21世纪经济报道记者专访。
作为长期致力于量化投资和资产配置研究的专家，李勇教授是我国量化投资研究的前沿学者。其认为2013年后众多智能投顾公司在国内涌现，但另一方面中国智能投顾目前的法律界定仍很模糊，未来发展存在法律风险。
法律风险成主因
《21世纪》：智能投顾的概念指的是什么?
李勇：智能投顾不是一个窄的概念，凡是通过量化方法来进行投顾的都可以统称为智能投顾。智能投顾又称之为机器人投顾，实际上不是机器人，本质上还是背后的量化模型在起作用。
《21世纪》：为什么智能投顾会在量化领域兴起呢?
李勇：2013年以前中国资本市场的方式中基本上还是主观选股。之后，量化的产品引进中国，所以我们把2013年称为量化投资的元年。
中国的一些公募基金公司引进的一些从华尔街回来的量化投资的团队，通过对冲的工具来做投资，又分为阿尔法策略和贝塔策略。
量化投资最主要的还是与数据、模型有关，背后还是通过数据和模型来做投资。把这些投资方法运用到互联网上，让模型自动运行，这就可以作为智能投顾的方法了。智能投顾在国外市场中最重要的模型就是资产配置模型，把它和互联网结合，就可以变成智能投顾模型。金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚起步。目前国内许多第三方理财公司开发的智能选基金的实用工具和一些做智能投顾的公司，很多都是海外创业者回来创办的公司。
《21世纪》：目前国内智能投顾的发展遇到的困难有哪些?
李勇：目前在中国智能投顾发展最大的问题，我觉得是法律风险问题。因为2015年股灾之后一个很大的问题就是P2P，P2P和智能投顾既容易区分，又很容易搞在一块。公募基金和私募基金都有很好的监管，但是智能投顾面对着大量的散户，把小额的钱集中在智能投顾公司的身上再去做投资，就难以区分智能投顾公司是公募基金还是私募基金。这里面的概念非常模糊，所以存在一个问题，就是从法律上界定智能投顾到底是一种什么样的行为。
以前在2014、2015年的时候，有些所谓的智能投顾实际上成为了一个变相的P2P平台。比如说，做私募基金的，要求一个100万以上的高净值客户才能接受投资，但是通过智能投顾的幌子搞一个平台，把这100万的产品份额分成很多份。现在监管越来越严，这种方式是不认可的。这种拆细的方到底是属于私募还是公募还是金融创新?或是是第三方销售?这存在着法律上的界定问题。从监管角度来说，到底要用什么样的监管，可能是我们现在面临的很重大的问题，目前针对智能投顾还没有规范性的系统意见出台。
短期内的高收益不现实
《21世纪》：智能投顾会不会带来一些新的投资风险?
李勇：我觉得很可能。当交易量很大的时候，如果模型出现BUG，会对市场有一个很大的冲击。当年光大乌龙指事件对市场就有很大的冲击，但现在，中国智能投顾的交易量不大，暂时还不存在这个问题，但是当中国开始使用大量的智能投顾的模型，万一模型上有BUG，或者其他技术上的原因，一定对市场有一个冲击。
《21世纪》：智能投顾的发展代表了什么样的趋势?
李勇：智能投顾的发展是科技进步的必然结果。在一定的情况下，设计好模型是可以打败人类的，就像Alpha Go。再有，技术带来的很大好处就是费用低廉。为什么智能投顾在美国这几年这么火?一方面是技术的发展，第二就是经济形势对整个资产管理行业带来的冲击，如果大量使用投资人员，对于对冲基金来说人力成本是很高的，现在风险溢价超额收益非常小，债券的收益也非常低。做投资挣不到那么多钱，所以必须要控制人力成本。所以使用智能投顾可以减少人力成本，费用很低廉。
《21世纪》：智能投顾可以实现哪些传统投顾无法实现的需求?
李勇：这要看从哪个角度来讲，因为每种投资方式追求的收益率和投资方式是不一样的。智能投顾最大的价值还是在稳健资产的配置上。从美国的经验来看，智能投顾最大的市场还是在于分散风险，获取一个稳健的收益，而不是追求短期内非常高的收益率。
从大类配置的角度来说，目的是追求风险和收益匹配的状态，人工智能模型是完全可以满足这个需求的。可以通过资产配置的分散达到风险分散，模型完全可以做得到。但仅仅追求高收益率，可能人工选股更加实际。
《21世纪》：为什么使用智能投顾追求短期内的高收益不太现实?
李勇：任何一个模型追求的是规律，比如说趋势性的规律，规律是一个长期的。比如说我们中国市场，受到政策性因素的影响多一些，导致短期内模型的参数经常发生变化，所以很难短期预测。模型都是建立在大样本的基础上，所以智能投顾还是要追求稳健性的资产配置。 自从Alpha Go(阿尔法狗)战胜围棋高手李世石之后，人工智能应用越来越受到关注，金融业因为智能投顾的出现，被市场认为是出现下一个“阿尔法狗”的领域。
“金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚兴起。”针对目前智能投顾的发展，日前，中国人民大学金融学教授、青年长江学者、致善量化金融书院理事长、人民大学国发院宏观预测中心主任李勇博士接受21世纪经济报道记者专访。
作为长期致力于量化投资和资产配置研究的专家，李勇教授是我国量化投资研究的前沿学者。其认为2013年后众多智能投顾公司在国内涌现，但另一方面中国智能投顾目前的法律界定仍很模糊，未来发展存在法律风险。
法律风险成主因
《21世纪》：智能投顾的概念指的是什么?
李勇：智能投顾不是一个窄的概念，凡是通过量化方法来进行投顾的都可以统称为智能投顾。智能投顾又称之为机器人投顾，实际上不是机器人，本质上还是背后的量化模型在起作用。
《21世纪》：为什么智能投顾会在量化领域兴起呢?
李勇：2013年以前中国资本市场的方式中基本上还是主观选股。之后，量化的产品引进中国，所以我们把2013年称为量化投资的元年。
中国的一些公募基金公司引进的一些从华尔街回来的量化投资的团队，通过对冲的工具来做投资，又分为阿尔法策略和贝塔策略。
量化投资最主要的还是与数据、模型有关，背后还是通过数据和模型来做投资。把这些投资方法运用到互联网上，让模型自动运行，这就可以作为智能投顾的方法了。智能投顾在国外市场中最重要的模型就是资产配置模型，把它和互联网结合，就可以变成智能投顾模型。金融科技中最主要的产品表现就是智能投顾，算得上是一个风口，但是在中国也才刚刚起步。目前国内许多第三方理财公司开发的智能选基金的实用工具和一些做智能投顾的公司，很多都是海外创业者回来创办的公司。
《21世纪》：目前国内智能投顾的发展遇到的困难有哪些?
李勇：目前在中国智能投顾发展最大的问题，我觉得是法律风险问题。因为2015年股灾之后一个很大的问题就是P2P，P2P和智能投顾既容易区分，又很容易搞在一块。公募基金和私募基金都有很好的监管，但是智能投顾面对着大量的散户，把小额的钱集中在智能投顾公司的身上再去做投资，就难以区分智能投顾公司是公募基金还是私募基金。这里面的概念非常模糊，所以存在一个问题，就是从法律上界定智能投顾到底是一种什么样的行为。
以前在2014、2015年的时候，有些所谓的智能投顾实际上成为了一个变相的P2P平台。比如说，做私募基金的，要求一个100万以上的高净值客户才能接受投资，但是通过智能投顾的幌子搞一个平台，把这100万的产品份额分成很多份。现在监管越来越严，这种方式是不认可的。这种拆细的方到底是属于私募还是公募还是金融创新?或是是第三方销售?这存在着法律上的界定问题。从监管角度来说，到底要用什么样的监管，可能是我们现在面临的很重大的问题，目前针对智能投顾还没有规范性的系统意见出台。
短期内的高收益不现实
《21世纪》：智能投顾会不会带来一些新的投资风险?
李勇：我觉得很可能。当交易量很大的时候，如果模型出现BUG，会对市场有一个很大的冲击。当年光大乌龙指事件对市场就有很大的冲击，但现在，中国智能投顾的交易量不大，暂时还不存在这个问题，但是当中国开始使用大量的智能投顾的模型，万一模型上有BUG，或者其他技术上的原因，一定对市场有一个冲击。
《21世纪》：智能投顾的发展代表了什么样的趋势?
李勇：智能投顾的发展是科技进步的必然结果。在一定的情况下，设计好模型是可以打败人类的，就像Alpha Go。再有，技术带来的很大好处就是费用低廉。为什么智能投顾在美国这几年这么火?一方面是技术的发展，第二就是经济形势对整个资产管理行业带来的冲击，如果大量使用投资人员，对于对冲基金来说人力成本是很高的，现在风险溢价超额收益非常小，债券的收益也非常低。做投资挣不到那么多钱，所以必须要控制人力成本。所以使用智能投顾可以减少人力成本，费用很低廉。
《21世纪》：智能投顾可以实现哪些传统投顾无法实现的需求? 李勇：这要看从哪个角度来讲，因为每种投资方式追求的收益率和投资方式是不一样的。智能投顾最大的价值还是在稳健资产的配置上。从美国的经验来看，智能投顾最大的市场还是在于分散风险，获取一个稳健的收益，而不是追求短期内非常高的收益率。
从大类配置的角度来说，目的是追求风险和收益匹配的状态，人工智能模型是完全可以满足这个需求的。可以通过资产配置的分散达到风险分散，模型完全可以做得到。但仅仅追求高收益率，可能人工选股更加实际。
《21世纪》：为什么使用智能投顾追求短期内的高收益不太现实?
李勇：任何一个模型追求的是规律，比如说趋势性的规律，规律是一个长期的。比如说我们中国市场，受到政策性因素的影响多一些，导致短期内模型的参数经常发生变化，所以很难短期预测。模型都是建立在大样本的基础上，所以智能投顾还是要追求稳健性的资产配置。
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