来源：道哥侃基
最近，浙商发布了国内首只人工智能公募基金的募集公告，可能有些老基民也听说了。
以前只听说阿法狗下棋，但说到投资，机器人会靠谱吗？所以这篇文章我们就来聊聊这个。
在开始之前，我们先来看看量化投资鼻祖——爱德华索普的故事。
在连续11年收益两位数、成为传奇投资者之前，索普是一个传奇赌徒。他发现玩21点这样的游戏，是有数学规律的，只要算清了不同牌面下赢的概率，在胜算大的时候多下注、胜算小的时候少下注，就能战胜赌场。
因此，他搞出了一个21点制胜模型，并成功战胜了各大赌场。当时各大赌场都把他列入了黑名单禁止入内，据说狠一点的赌场还在他的咖啡里下了毒。
于是索普转战华尔街，一番摸爬滚打后，搞出了个叫“科学股票市场系统”的量化投资策略。这个投资策略给他带来了不菲的回报，也让量化投资走入了大众视野。
在我看来，量化其实可以看做是人工智能的“雏形”。那么，AI投资跟量化有什么不同呢？
从数据量化到AI选股机器人
道哥这次有幸采访到了这只基金的两位拟任基金经理之一——向伟博士。向博PhD师从华人AI领域泰斗杨强教授。他曾在微软、华大基因、华为、百度、通联数据等机构任职，在AI建模方面有15年的研究与实战经验，萝卜投研这个产品就是向博创立的。
虽然是作为拟任基金经理接受采访，但向博表示他“不想发表作为一个人类的投资观点”，更多是想分享“机器人基金经理”的设计理念，希望“得到各位优秀人类的指正”。
偷窥了他的朋友圈，觉得这句话很有意思，分享给大家
这个机器人基金经理是什么？
在AI做投资时，浙商设计训练了300个机器人（AI模型）在各行各业进行投资。其中，每个机器人会以不同的“优秀人类”为学习对象，形成自己的“投资逻辑”。
这些机器人虽然模仿的人类不同、投资逻辑也不同，但它们有共同的目标——“优化夏普率”。机器人间也会有沟通合作、优胜劣汰，可以同时优化基金的收益与风险，提升投资者持有体验。
我结合了向博的采访和招募说明书的内容，将机器人基金经理的投资理念，总结成了3个机制：风险预算机制（分层逻辑 风险预算机制）、夏普率训练机制、优胜劣汰机制。这3个机制如何产生收益？又如何规避风险？下面，请听我一一道来。
风险预算机制：军师、将军、士兵通力合作
人类主动投资可能会有精力、偏好等因素，但“机器人与人类最大的区别就是，机器人是真正在做分散投资”。这个分散，是由不同机器人它们分层分散去做投资，再通过风险预算机制来平衡风险与收益。
这些机器人具体怎么做的呢？它们会有自己的分层，形成了一个“作战阵型”。
顶层的是搞战略的“军师”——宏观性机器人，它会分析各类宏观经济数据、给出一个大概的仓位指引。定好仓位后，它再根据经济周期等因素，判断各板块要怎么配。
中间一层的是“将军”——战术性机器人。比如军师判断要买37%的消费，那么将军就会对白酒、酱油、乳制品等各个细分行业做基本面分析和择时，决定各个行业的资产配置。
最底层的机器人，是负责战斗的“士兵”机器人。比如将军决定买白酒了，问题是买哪几只个股、以什么节奏去建仓或减仓呢？士兵负责的是拆解任务并具体执行。
值得一提的是，人类用来交流的是模糊不确定的自然语言，机器人却是用“统计概率分布”数据，这可以实现精准的沟通。交流的时候也不用客套，直接摆历史数据和看概率分布。
所以简单来说，这样的机制实现了人类几乎不可能做到的分散，而且每个小机器人的资金权重都有限制，可以规避风险。不会像人类经理一样，有个人偏好和个人精力的影响。
夏普率机制：不管黑猫白猫，抓到老鼠就是好猫
我们知道，投资不能只看收益，还要看承受了多少风险，这个收益风险之比就是夏普率。
这里向博谈到了这个产品的立意，“希望业绩表现得稳一点”，因为A股板块轮动等原因，很多基金业绩波动很大，看排名追涨进来的投资者可能买完就开始跌，体验很差。
怎么提高这个投资者体验呢？他们的思路是：努力让这个产品每月大概率在排名前30%，使得投资者无论何时买入这只基金，何时卖出，体验都不会太差。
也就是说，这个产品不追求跑出一个牛逼的净值曲线，可能每月都不会特别冒尖，但在概率连乘的作用下，长期业绩表现应该是很不错的。
优胜劣汰机制：机器人也有丛林法则
这个产品在变动剧烈的A股行得通吗？
可能会是不少人关心的问题。比如16年的供给侧改革，很多传统行业的投资逻辑发生了很大变化，机器懂变通吗？
向博对此的回应是，这些机器人是会进化的。一旦有老机器人的逻辑跑不通了，他们会马上设计新的机器人；如果新逻辑的机器人能持续稳定跑得比老的好，那么老的机器人手上的资金权限、会慢慢转移到新的手上，实现优胜劣汰。
这个机制与进化论中的自然选择很相似，适者生存，无法带来收益的机器人会被慢慢淘汰。
未来已来？
老实说，在采访之前，我觉得AI对金融业的影响肯定是颠覆性的。试想，无数机器人模拟最优秀的投资者为你做投资，他们不会累、不会有主观影响、还可以不断进化，为什么不用呢？
不过向博表示，其实AI发展速度并没有人们想象的那么快，机器取代人类的事情不会那么快发生，但是这些科技发展到一定程度之后，对人们会有新的要求，比如对基金经理的工具使用能力有一定的要求。
另外向博也表示，我们不能停止思考。“未来世界的投资者，想要的基金产品应该是怎样的？未来世界的基金产品，是以何种高效的形式与投资者实现投前、投中、投后的信息沟通的？……”想明白了这些事情，我们才能够善用当今的AI技术。
而谈到国内“AI 金融”的未来时，向博表示其实华尔街也没有跑赢陆家嘴多少，因为国内基金公司对新兴的金融科技态度是很开放的，AI人才中国也有很多，加上人口红利带来的大数据优势等，我们在“AI 金融”方面，弯道超车的机会很大。
