【编者按】AlphaGo又赢了!3月15日，备受瞩目的人机围棋大战，最终比分定格在了4：1，韩国传奇棋手李世石仅胜一场。

　　AlphaGo又赢了!3月15日，备受瞩目的人机围棋大战，最终比分定格在了4：1，韩国传奇棋手李世石仅胜一场。这场较量让机器学习和人工智能的话题重回主流视野，AlphaGo在比赛中展现出来的远超人类的策略评估和执行能力令人惊叹。

　　而事实上，在投资界，人工智能早已愈行愈远。早在上世纪70年代，将计算机技术运用于投资的实践就已经开始，并直接带来量化投资的流派，即利用现代统计学、数学方法，借助计算机处理海量数据和信息，并严格按照机器所构建的数量化模型来指导投资决策，以获得稳健的持续的投资收益。金融市场一直流传着数学家西蒙斯“用公式打败市场”的故事，其创建的文艺复兴科技公司旗下的大奖章基金，以过去20年每年平均35%的净回报，雄霸华尔街。

　　35%，这个数字乍听或许并不惊人，但持续20年的稳定回报，其复利是极其可观的。这意味着最初投入10万美金的投资者，在20年后，这笔投资变为40427358.89美金。而如果按照一年80%的收益，一年20%的亏损计算，10万美金的投资在20年后的收益仅为3833800美金，不到前者的十分之一。

　　在海外成熟市场中，对冲基金经常采用的量化投资方法大致分为股票多空，宏观对冲，统计套利以及事件驱动等。不过，量化投资最大的问题是，除了少数专业的投资机构，对于普通人而言，AlphaGo级别的装备未免遥不可及。此外，数据、编程环境、专业策略框架等装备限制，也阻碍了很多普通人进入这一领域。而现在，国内就有创业公司瞄准了量化投资的这个“痛点”掘金。

　　汇集证券行业知名公司骨干的宜发所打造的证券交友平台——股哥APP，已经向个人用户免费推出智能投顾机器人“股哥”，其目标是：每个投资者都可以DIY属于自己的个性化机器人。

　　举个例子，在例如股哥的互联网化的量化平台出现以前，一个类似于文艺复兴公司的量化团队往往得经历这么一整套量化投资的开发流程——

　　首先是数据：数据是构建模型的原材料，众多因子数据需要团队成员计算和维护，另外还需要研究员不断开发出新的模型;

　　然后是回测框架：每个公司都有一个自定义的回测框架，研究员需要开发并维护回测框架，然后对因子数据进行回测验证;

　　接下来是构建策略：投资经理根据数据和回测结果来构建自己的投资组合;

　　再然后还要进行模拟交易：构建好策略之后并不能够直接上实盘，还需要模拟交易一段时间，在模拟环境中查漏补缺。

　　最后，一切工作就绪后，交易员才能在投资经理的指导下逐步建仓，开始实盘投资。

　　以上五个步骤看似简单，但每一点都对应着巨大的工作量，比如因子的计算与维护，一般都涉及几百个因子，而每个因子的处理方式又各有差异。

　　“而‘股哥’智能投顾供的是包括量化策略、股票池、云托管、实时运行、交易提示、业绩统计的全自动化整体解决方案，从而极大简化了量化投资的步骤，降低了这种投资方式的门槛，使其有机会走入普通的投资人群，让这种很多中国人无缘和不熟悉的投资方式，成为可能。”股哥相关人士介绍说。

　　更重要的是，“股哥”内置的多套高效人工智能体系，可以根据投资者交易偏好，提供短、中、长线三套不同趋势研判指标供参考;帮助投资者优化其证券投资组合，提升投资绩效;根据投资者风险偏好的不同，为用户推送满足其风险偏好和投资需求的全巿场、多策略资产配置方案;没有专业能力的投资者，也可以轻松玩转证券市场。

　　“当然，正如AlphaGo依然是利用人类的智慧开发出来的一样，量化投资的策略模型也需要通过投资者的经验和思考来构建模型，我们还处在人工智能和投资结合的初级阶段。”股哥团队相关人士表示。

　　据悉，传统的量化主要依靠“主信号+约束条件”的办法，目前国内外绝大多数的量化平台都也只能做到这一点。这可以被视作量化的1.0时代。随着量化投资在国外几十年的发展，目前在市场上发布真实产品的量化基金的研发系统已经做得更加细致，包含信号研发、信号组合与模型构建、风险模型、组合管理等等，这是正在进行中的量化2.0时代。

　　据介绍，目前股哥APP提供的平台即是国内最领先的量化2.0时代的平台，而未来，股哥还将发力3.0平台。

　　“在未来的量化的3.0时代，基于大数据和人工智能，计算机将可以自己甄别和产生信号，并由此构建稳健赚钱的投资策略。”股哥相关人士说，“这并非是天方夜谭，毕竟，全人类最聪明的大脑一起去开发出人工智能，绝不会仅仅让他去下围棋的。股哥的目标就是，做国内最好的量化平台，未来在投资领域，将会是个全民量化的时代!”