張曉燕：金融科技賦能智慧財(cái)富管理

文/清華大學(xué)五道口金融學(xué)院副院長(zhǎng)、清華大學(xué)國(guó)家金融研究院副院長(zhǎng)張曉燕

滿足人民群眾日益增長(zhǎng)的財(cái)富管理需求，是新時(shí)代中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者面臨的歷史機(jī)遇。本文認(rèn)為，個(gè)人投資者因選股能力較弱，自己進(jìn)行股票投資的回報(bào)率較低，無(wú)法很好地實(shí)現(xiàn)財(cái)富的保值增值，這對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來(lái)說(shuō)是一個(gè)很好的發(fā)展機(jī)遇，且人工智能算法在資產(chǎn)配置方面確實(shí)已表現(xiàn)出了能提升機(jī)構(gòu)投資者資產(chǎn)管理效率的潛力。

中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

近年來(lái)，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的日益增長(zhǎng)，中國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）即將突破1萬(wàn)美元大關(guān)，中國(guó)居民的財(cái)富也在快速積累。根據(jù)《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》發(fā)布的《中國(guó)家庭財(cái)富調(diào)查報(bào)告2019》統(tǒng)計(jì)：2018年我國(guó)家庭人均財(cái)產(chǎn)為20.8萬(wàn)元，比2017年的19.4萬(wàn)元增長(zhǎng)了7.49%。滿足人民群眾日益增長(zhǎng)的財(cái)富管理需求，是新時(shí)代資本市場(chǎng)發(fā)展的重要使命，也是中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者面臨的歷史機(jī)遇。

另外，中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者也面臨著三方面的挑戰(zhàn)：

第一，中國(guó)的機(jī)構(gòu)投資者面臨著內(nèi)在轉(zhuǎn)型壓力。隨著資管新規(guī)要求資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)不得承諾保本保收益、限制非標(biāo)投資等舉措的落地，中國(guó)資產(chǎn)管理行業(yè)正在進(jìn)入一個(gè)規(guī)范化、高質(zhì)量的發(fā)展階段。

第二，中國(guó)的機(jī)構(gòu)投資者也面臨著外資競(jìng)爭(zhēng)威脅。隨著中國(guó)金融業(yè)加快國(guó)際化進(jìn)程，在2020年前中國(guó)將取消外資對(duì)金融服務(wù)企業(yè)所有權(quán)的限制，歡迎金融領(lǐng)域有更多的海外機(jī)構(gòu)參與競(jìng)爭(zhēng)。

第三，金融科技也給傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)投資者帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。全球各國(guó)都不遺余力地大力推動(dòng)人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用，中國(guó)政府也高度重視。2019年8月，中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》中明確指出金融科技發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)之一是合理運(yùn)用金融科技手段豐富服務(wù)渠道、完善產(chǎn)品供給、降低服務(wù)成本、優(yōu)化融資服務(wù)，提升金融服務(wù)質(zhì)量與效率，使金融科技創(chuàng)新成果更好地惠及百姓民生。

個(gè)人投資者實(shí)現(xiàn)財(cái)富的保值增值了嗎

我們的第一個(gè)研究問(wèn)題是，個(gè)人投資者自己是否有能力自己管理資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)財(cái)富的保值增值？為了回答以上問(wèn)題，在我們團(tuán)隊(duì)最新的工作論文中（Jones、Shi、Zhang和Zhang，2019），我們對(duì)2016年到2019年期間中國(guó)某交易所全部5000萬(wàn)個(gè)交易賬戶的近50億條交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。從圖1中可以看到，從成交量角度看，個(gè)人投資者占據(jù)全部成交量的80%。但是從圖2的持股角度看，個(gè)人投資者只占流通股的21%，而機(jī)構(gòu)投資者占17%，剩余60%是公司持股。這說(shuō)明中國(guó)的個(gè)人投資者的一個(gè)特點(diǎn)是非常喜歡交易，而并不喜歡長(zhǎng)期持有股票。個(gè)人投資者的這種投資行為會(huì)導(dǎo)致什么后果呢？他們的投資表現(xiàn)如何呢？通過(guò)對(duì)他們賬戶的分析，我們發(fā)現(xiàn)，平均來(lái)看，由于個(gè)人投資者的選股能力較弱，對(duì)公開信息處理能力有限，導(dǎo)致不同賬戶規(guī)模的個(gè)人投資者都是不怎么賺錢的。

金融科技能否助力機(jī)構(gòu)投資者，幫助居民管理財(cái)富

由上面的研究我們可以發(fā)現(xiàn)，由于中國(guó)個(gè)人投資者的財(cái)富管理能力較弱，如果自己進(jìn)行投資決策的話，很容易在股票市場(chǎng)并不能實(shí)現(xiàn)財(cái)富保值增值的目的。機(jī)構(gòu)投資者作為專業(yè)的資產(chǎn)配置主體，顯然在平衡投資的風(fēng)險(xiǎn)與收益、幫助客戶管理財(cái)富上要做得更好。我們的第二個(gè)問(wèn)題是，金融科技這樣的新興技術(shù)能否助力傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)投資者提高資產(chǎn)配置效率？

機(jī)構(gòu)投資者需要根據(jù)不同客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，幫助客戶進(jìn)行科學(xué)的資產(chǎn)配置，而資產(chǎn)配置的核心問(wèn)題在于需要對(duì)資產(chǎn)的未來(lái)收益率進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)。也就是需要根據(jù)科學(xué)的研究，選擇未來(lái)一段時(shí)間表現(xiàn)好的資產(chǎn)，避開未來(lái)一段時(shí)間的價(jià)格下跌的資產(chǎn)。而股票收益率的可預(yù)測(cè)性一直都是金融學(xué)界研究的焦點(diǎn)。經(jīng)典的有效市場(chǎng)理論認(rèn)為股票市場(chǎng)不能被公開市場(chǎng)信息預(yù)測(cè)，然而越來(lái)越多的研究表明，很多變量（例如，利率、通貨膨脹、投資者情緒、方差風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等）都能顯著地預(yù)測(cè)未來(lái)的股票市場(chǎng)收益率。除了市場(chǎng)收益率，能夠預(yù)測(cè)橫截面?zhèn)€股的收益率預(yù)測(cè)的股票特征更是超過(guò)400個(gè)，被戲稱為“因子動(dòng)物園”。在有了這么多因子后，個(gè)股收益率到底能在多大程度上被預(yù)測(cè)？到底哪些股票特征真正為樣本外收益率預(yù)測(cè)提供了有效信息？人工智能算法能否提高預(yù)測(cè)結(jié)果？機(jī)構(gòu)投資者能否利用金融科技提高股票資產(chǎn)配置賺取超額收益？為了回答以上問(wèn)題，我們的第二篇工作論文（Wei、Wu和Zhang，2019）研究了不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在中國(guó)股票收益率可預(yù)測(cè)性問(wèn)題的答案。

研究中國(guó)股票樣本外收益率可預(yù)測(cè)性的難點(diǎn)有以下三點(diǎn)：

第一，影響股票收益率的因素非常多，且信噪比非常低，在這種面臨高維稀疏矩陣的情況下，傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型會(huì)擬合過(guò)多的噪聲，導(dǎo)致十分難以提取有效信息。

第二，股票預(yù)測(cè)特征變量與股票收益率之間的函數(shù)關(guān)系并不確定，如何捕捉預(yù)測(cè)變量與收益率之間的非線性結(jié)構(gòu)是第二個(gè)難點(diǎn)。

第三，中國(guó)股票市場(chǎng)從成立到現(xiàn)在只有短短的二十幾年，股票市場(chǎng)制度依然處于不斷完善的階段，有著自身的特殊性。在中國(guó)股票市場(chǎng)，構(gòu)造有預(yù)測(cè)能力的股票特征，并探索哪些個(gè)股特征包含的信息含量更高，都是十分有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在降維、懲罰項(xiàng)和泛函數(shù)等技術(shù)上的突破在解決以上問(wèn)題上具有天然的優(yōu)越性，目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成為金融領(lǐng)域中的應(yīng)用前沿之一，特別是在預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)運(yùn)動(dòng)、處理文本信息、改進(jìn)交易策略方面。

我們研究主要發(fā)現(xiàn)有兩點(diǎn)：第一，歷史交易數(shù)據(jù)信息對(duì)下個(gè)月個(gè)股股票收益率依然有預(yù)測(cè)效果，且機(jī)器學(xué)習(xí)算法的樣本外預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。第二，機(jī)器學(xué)習(xí)算法與資產(chǎn)定價(jià)研究結(jié)合有顯著的經(jīng)濟(jì)意義。如表1所示，高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等權(quán)重多空策略資產(chǎn)組合的績(jī)效表現(xiàn)在所有模型中最好，在2010年到2019年10月的樣本外測(cè)試期內(nèi)平均年化收益率為35.76%，平均年化波動(dòng)率14.82%；而基于傳統(tǒng)線性模型，使用中國(guó)三因子（規(guī)模、價(jià)值和市場(chǎng)）股票特征進(jìn)行加權(quán)選股，構(gòu)造股票投資組合的年化收益率為15.60%，平均年化波動(dòng)率為23.79%。同期滬深300指數(shù)的年化收益率為3.48%，平均年化波動(dòng)率為23.97%。圖3顯示了三個(gè)不同投資策略的累計(jì)收益率表現(xiàn)情況，如果在2010年投資1元錢，到了2019年，投資于滬深300指數(shù)能得到1.18元，投資于人工智能基礎(chǔ)算法策略能得到3.30元，投資于人工智能高級(jí)算法策略能得到26.27元。

從我們的兩篇研究中可以得到以下結(jié)論：雖然中國(guó)個(gè)人投資的財(cái)富管理需求正在快速增長(zhǎng)，但是目前中國(guó)的個(gè)人投資者的投資能力有限，自己進(jìn)行股票投資的回報(bào)率較低，無(wú)法很好地現(xiàn)實(shí)財(cái)富的保值增值。這對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來(lái)說(shuō)是一個(gè)很好地發(fā)展機(jī)遇，并且人工智能算法在資產(chǎn)配置方面確實(shí)已經(jīng)表現(xiàn)出了能夠提升機(jī)構(gòu)投資者資產(chǎn)管理效率的潛力。

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