DAFEX达菲金小雅：如何理解顾+投+智能=智能投顾

智能投顾已经成为金融行业炙手可热的概念，本文对这个处于“风口”上的行业进行了理性的思考，分析了智能投顾与赚取高回报的神秘机器人、程序化交易相关的量化交易以及智能客服这三者的区别，认为智能投顾必须包含“投资”和“顾问”两方面的内容，从“顾+投+智能”三要素结合的角度出发，既要像投资经理一样为客户在财富管理上做出“靠谱”的财富回报，也要像理财顾问一样为客户表现出人性化“温暖”的沟通和体贴陪伴。

智能投顾的“投顾”，必须包含金融中的“投资”和“顾问”两方面的服务内容。如果没有这些功能，只是把产品像超市一样堆积在网络页面和手机软件中，本质只是电子渠道销售而已，离真正的智能投顾相差甚远，有盗名之嫌。因此，要判断一个智能投顾产品的好坏，必须要从理论上的“顾+投+智能”三要素结合出发。

智能投顾不等于赚取高回报的神秘机器人

因Alpha Go通过机器学习在围棋中战胜人类选手，全社会对机器学习投去神秘甚至畏惧的眼光，尤其是其深度学习能力。智能投顾也因此被戴上神秘而强大的光环，众多投资者希望借助机器人在金融市场中交易，尤其是类似股票交易的可自动化交易的领域，希望机器人能像“收益收割机”一样获取源源不断的超高额回报。

即使自己不能像科学家一样造出类似的东西，也希望市场有机构能提供类似的机器人，让机器人执行其投资指令或投资建议，让自己获得超额收益。如果能这样，那么客户愿意付费去采购这样的机器人，这个神秘的机器人就是期待的“智能投顾”。

但这一逻辑却存在深刻悖论。因为智能投顾是科技专家造的，如果他们能够造出如此神秘高端的智能投顾机器人，那为什么科技专家不直接将此机器人用于自有资金的市场交易并通过资产管理获取回报，而要依靠出售机器人的投资建议给他人，来获取此类回报？

因此，只能推出智能投顾不可能是赚取高回报的神秘机器人这一结论。如此以来，既然智能投顾难以赚取超高回报，那么赶上风口的神秘感一定会褪去。当潮水褪去时，客户的信任感将大打折扣，该类智能投顾将从神坛上跌落下来。这也说明，目前的证券投资，尤其是股票投资市场中，智能投顾的理念是需要重新定义和反思的。

从技术上看，机器学习可以分为多种做法，例如通常所说的符号主义、联结主义、行为主义、进化主义、贝叶斯派等派别。但不论如何，哪怕是深度学习也尚且不能完全解构金融市场的多重复杂混沌属性。金融市场不同于人造的某类固定规则下的博弈，例如围棋象棋、德州扑克等游戏规则透明固定，存在明确的推理基础，而金融市场的因子相互依存，资金因素、情绪因素、政策因素、工具因素、参与者反身性因素等每个方面都既是市场的自变量又是因变量，相互转化、相互依存，在时间序列中形成不可完全重复的动态混沌结构。

这些复杂性，使得现阶段的机器学习尚不能精准处理这些理性逻辑链条和非理性情绪因子，难以发挥确定的作用。当然，并不能否认机器学习在金融市场的作用。从交易信号看，机器学习是可以作为辅助信号和储备信号的，是资产管理投资交易的参照性工具，是一种新式方法论。

智能投顾不等于程序化交易相关的量化交易

量化交易在狭义上又可以称为程序化交易。美国从20世纪60、70年代开始将程序化交易应用于金融市场，尤其是对于一些逻辑可以触达，但手工执行难以到达的交易，机器程序交易具有巨大的便利性。

除了严格的下单、成交、批处理、技术指标等以外，程序化交易还可以实现止损、止盈、趋势跟踪等辅助交易目的，尤其是在时间较短的高频领域，通过市场微观结构理论，可以在秒钟级甚至毫秒级以内实现订单的买卖，获取波动率极低的高性价比收益。

但这些程序性量化交易并不能称为核心范畴内的智能交易，尽管具有较多自动化，但不涉及如图像识别、声音处理方面的感知智能，也不涉及语言文本、逻辑推理的反向学习、深度学习、有监督无监督的机器学习等。

机器学习的魅力在于根据已有的输入条件、在已明确的目标下，依据特定的规则，获得信息处理的模型过程参数或函数。量化交易在于根据已有的逻辑和数据前提，通过历史回测和多次模拟，得到想实现的业绩目标。

量化投资需要的数据信号以及信号之间的钩稽梳理合成，往往是在投前离不开逻辑假设，在投后又需要业绩归因。如果没有逻辑，黑箱化，不可解释或只是关注技术上的回测效果，可能是过度拟合，且是失真的。

因此，当没有搭建机器学习平台构建深度学习因子时，机构追求此类方式的交易需求较为强烈，但当机器学习和深度学习构建之后，面对机器学习给出的成百上千个“优质”模型，机构反而不会拿真金白银去实盘每一个策略。原因就在于，机器学习的不可解释性和金融市场条件之间的复杂因果性。

在不清楚自身的风险敞口类别和暴露程度时，作为谨慎的基金经理，必须只认可其作为补充交易信号，而不能作为充分性的自动化量化交易信号依据。也就是说，机器学习在金融市场的交易远远没有成熟，金融市场的资产管理交易复杂程度远高于规则清晰的棋艺游戏类推理和有监督的深度学习，但把机器学习的金融交易作为辅助信号是有必要的。

智能投顾不等于形似而神不似的智能客服

除了智能投顾的“投”与量化交易、程序化交易有相似之处，智能投顾的“顾”，即客户服务方面，如果用人机交互的对话系统的问答方式，与目前市场火热的“智能客服”也有相似之处。

智能客服，是指利用NLP（神经语言程序学）自然语言处理技术，结合语料问答和知识图谱，提供类似人工客服的应答系统。以往电信、政府、银行等众多的服务性机构在传统业务中会雇佣大量的人工客服团队，而智能客服通过技术化处理省略掉大部分人工客服，提高服务效能。

但目前的智能客服主要是由技术专家结合行业客户一起研发，技术专家输出技术，行业客户提供知识点。而智能投顾是在投资和财富管理领域中发挥财富顾问的作用，通过熟悉客户、认知客户，以此建立需求的起点，在人机交互中洞察客户，更“懂”客户，并以此服务客户的投资全过程。

在这样的时代背景下，DAFEX达菲专注于金融市场，把握智能革命的发展趋势，将智能的元素植入到资本市场的投资之中，至今注册使用的用户已逾数万，盈利率创历史新高，为投资理财者实现了简单、稳定的投资目标。从技术层面看，DAFEX达菲人工智能(AI)本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策的能力。基于传统的计算方式，机器只能按照预先编写的程序处理信息，一旦出现没有预设的情况，或者需要结合大量上下文的判断，机器就无能为力了。而人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”，让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”，通过自学的方式获得判断的规则。

达菲（DAFEX）一直致力于深研的人工智能交易系统 – 小菲达人（AIT），成功结合了全球多个人工智能识别研究中心为用户们提供以区块链及人工智能技术为主的金融交易平台，也是目前最受欢迎的顶级人工智能交易平台。 这个在全球热化的数字资产新趋势，达菲人工智能交易系统 – 小菲达人可说是重新定义了金融业的传统模式，更是货币投资的行业中提高交易效率及全面技术分析的重点话题。

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