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近日看一篇报道吹的ai人工智能在金融领域如何了得。
人工智能的基础是大数据。是透过科技去分析巨量的资讯，从而作出更准确全面的观察、追踪甚至预测。从管理及各路资管的角度，利用大数据去捕捉投资机会，是一门艺术。
在高盛所有的四种程序化分析方式中，笔者最感兴趣的是高盛如何加强对资讯的抓取、甄别、以及纠错等各方面能力。
据相关媒体报道，高盛量化投资策略已经接近30年，即透过收集、整理及分析数据，建立投资模型，根据模型作出投资选择。而近10年开始，该行进行大数据分析，即除了分析企业或股价走势等传统数据外，再分析大量其他相关的资讯。
现时，高盛针对近全球2000只股票，利用人工智能(ai)，每只股票分析超过100种数据，有的甚至超过200种，“每一种数据都是微不足道，但加起来就有很大的影响”。
散户之所以输钱，大部分还是第一时间对资讯的把握不准，理解不深，反应迟钝。所谓先知先觉，提前预判，模型操作等手法，其实在香港的一些私募机构之间已经开始应用。
举例来说，笔者多年前曾受邀亲临港岛，某国际衍生品发行商香港阵地，参观了一下其大堂及盘室的规模及情景，不得不佩服庄家“知己知彼，百战不殆”的缘由：你在明处，别人在暗处。更别说什么资讯优先了。(注意：香港市场是允许坐庄的)
据相关报道指出，高盛把大数据分为四大种类：
1、能了解到一家企业是否有高质素营运模式的数据。比如，分析零售行业，可以透过网页点击率、信用卡交易甚至停车场的卫星图像，去了解其盈利趋势。例如从该行的历史数据可以看到，若企业的网页点击次数上升，其盈利亦会在未来有相应增长。(与聪明的人打交道最大的好处，就是能想出策略去解决问题，而不是只阐述表象及困难)
2、大数据寻找基本因素被低估的企业。在高盛的眼中，有许多东西是财务报表没有告诉大家的。如何再去找到更有效的数据才关键。例如一般会披露整体呆坏帐数字，但高盛会更深入地找出每家分行的坏帐，从而构建出更完整的画面。
3、大数据分析行业趋势。包括找出与该企业相关的公司，，或尝试勾画出整个产业链，再从这些相关的公司去分析目标公司的现状。(纵横对比产业链的上下游数据，其实也是分析公司是否说谎，上市公司是否隐藏指标等等)
4、大数据分析市场气氛。高盛发现，当卖方分析员普遍看好的时候，大市快将见顶(这点对卖方机构是一种考验)。高盛更会利用人工智能，透过机器学习，纪录和分析每一个分析员的惯有字眼及语气，以判断是偏向乐观还是悲观。这方法亦慢慢套在分析新闻报道及企业管理层的问答用语。(看到这里，你是否觉得你应该在网络上少发言，免得被对手抓住把柄了呢？)
现时高盛在全球有6只基金采用量化投资及大数据分析的策略，涉及管理资产总值为145亿美元。以过去5年的数据为例，高盛量化全球年化回报为12.8厘，跑赢98%的同类基金；欧洲股票及新兴市场股票基金的年化回报分别为7.71厘及1.84厘，分别跑赢97%及89%的同类基金。
单从交易的角度看，笔者认为，在香港市场由于整体市场流动性偏弱，选择可投资股票标的，就成为大数据管理的第一要素。举例来说，你看看周五创业板成交最多的股票，一天的成交额才2000万港元，基本就可以判定这个板块已经废了，根本没有关注必要。
那么在主板市场呢？每天有300多只股票一分钱都没有成交，这就要求投资者缩小范围，做自己的大数据整理了。每日的功课很多而且艰巨，不然为啥说“炒股与散户无关”呢。
针对资讯的关注度总是最高的。选择什么样的财经媒体做关注？对内地投资者来说是个很大的难题。社区网站评论互动多，但是往往谣言多，废话也多，如何甄别消息的真实、可靠性是需要市场磨炼的。高盛就认为，经过10年以上的努力，他们的资讯量化投资领域建立优势，才开始带来回报。
曾记否，a股投资者还喜欢看电视炒股的时候，殊不知这个地球上的财经消息早已经24小时滚动了。随着互联互通的关联度越来越高，即便是内地a股，与国际市场接轨的同步影响也越来越强。
普通投资者苦于财经媒体在内地稀缺，境外市场的专业分析报道并不多(汉化的更少)。体现在能及时报道的少，写专业分析评论的更少。事件性报道比较多，但对事件进行理性专业分析的并不多(专业机构核心资料普遍是收费的，而且不公开的)。
在内地a股，表现出“喊口号”的资讯多，报道“事后诸葛亮”多。后来自媒体发达后，社交网站上铺天盖地的“瞎糊弄”“写赌技”更泛滥。内地老司机笑谈到：看你关注的号，就基本上能判断你的赚钱能力。
聪明的人比你还努力，比你还用心。“资讯上的优势，是长期跑赢市场的重要关键！”高盛主管直言不讳。
免责申明：文章只提供股友讨论，不得构成投资建议，笔者不持有上述任何港股。股市有风险，投资需谨慎！
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