一位营业部老总沏一壶茶，张口闭口谈老庄之道，这显然并没有什么“违和感”。大客户都熟悉，在A股市场博弈，讲的就是对于“人性的把控”。跳出来，不再因为K线喜形于色或担惊受怕，似乎是胜人一筹的基本要素。
这不，机器人来了，他们带着标准化的理性，将与以往被认为“高智”的基金经理们，一决高下……
本期，《A股样本观察》不妨从阿尔法狗这个话题切入，来看看A股不同玩家的情况。在“股民”大军中，毕竟，还有玩转套利机制的机构，乃至熟稔规则“春江水暖鸭先知”上市公司本身。
谁会是赢家？ （李新江）
本报记者 周伊雪 北京报道
导读
目前，国内也出现了弥财、平安一账通、股市通等主打机器人投顾概念的产品。与国外机器人投顾的投资标的为ETF不同，国内大多数此类产品的投资标的为A股，事实上起到“荐股”的功能，但距离真正的智能机器人投顾还有一段距离。
自AlphaGo凭借4：1战胜棋手李世石后，“人工智能”这个并不陌生的概念似乎在一夜之间成了众人瞩目的焦点。
在围棋领域，AlphaGo已然有所向披靡之势。而基于证券投资与围棋对弈的诸多相似之处，其在资产管理中的应用是否会创造又一个神话？
事实上，已经有机构先知先觉。连日来，华泰证券拟出资8亿美元竞购美国资产管理软件生产商AssetMark—— 一家为投资经理、券商和投资者提供资产管理软件服务的新兴金融科技企业；而银华基金、前海开源基金也顺势推出“阿尔法狗”概念的量化主题基金。“这种趋势会不会改变行业生态？”
4月8日，在人工智能在资管行业的应用及网络安全研讨会上，中国基金业协会会长洪磊表示。该会议由中国基金业协会、中国保险资产管理协会和另类投资者协会（AIMA）共同举办，旨在帮助资产管理行业及时了解高新技术的应用以及防范技术风险。
人工智能时代的量化投资
广发证券发展研究中心执行董事、创新与金融工程研究主管罗军认为，由于人工智能与量化投资有许多共同点，传统的量化投资进入人工智能时代的条件已经具备。
量化投资是指以数学模型代替人为主观判断，利用计算机数据从庞大的历史数据中选择出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略、做出决策。
而人工智能与量化投资的共同之处在于，两者训练方式都是先通过样本数据训练好模型，再将实际数据输入到模型中，进行判断、预测以及决策。
“量化投资计入到人工智能时代的基础条件有两个，一是市场数据庞大，二是计算机软硬件水平飞速发展，能够处理足够海量的数据。”罗军指出。
他表示，传统的量化投资仅基于金融市场数据，在人工智能时代，数据范围将由金融市场数据扩展到其他非结构化数据（例如网络上的文本、图像、交易行为等数据）。人工智能算法可从非结构化数据中提取出有效信息。
事实上，在现实中，已经有著名对冲基金尝试。如英国的对冲基金Derwent于2011年建立了一个规模为4000万美元的对冲基金，利用感知市场情绪，帮助公司投资。
此外，桥水基金、文艺复兴科技公司等知名对冲基金，也已经在近年建立了人工智能团队或者通过人工智能进行投资。
在国内，人工智能在证券投资中的应用刚刚起步。
自去年以来，大数据成为基金市场的热门概念之一，自称大数据基金的产品也层出不穷。从产品介绍看，这类基金主打以互联网大数据为信息源头，以挖掘其中有用信息为主要选股标准。
然而，从这类基金的业绩表现来看，并无过人之处。
“互联网中很多信息来源对于投资帮助很大，但因数量巨大，噪音（干扰信息）也特别多，导致大数据基金的业绩波动普遍较大。在应用数据的过程中，国内大数据基金的模型还有很多待完善的地方。”罗军说。
机器人投资顾问
在资产管理领域，另一个因人工智能概念大热的则是机器人投资顾问（下简称“机器人投顾”）。
机器人投顾是指机器根据个人投资者的风险承受水平、收益以及风险偏好等要求，运用智能算法为投资者提供投资参考。
据花旗集团的最新研究报告显示，机器人投顾管理的资产规模已经从2012年几乎为零增加到2015年底的187亿美元。A.T Kearney也预测，未来5年，机器人投顾的市场复合增长率将达到68%，到2020年，机器人投顾行业的资产管理规模有望突破2.2万亿美元。
从基金公司来看，以机器人投顾闻名的Wealthfront、Betterment两家基金公司截至2015年底，管理的基金规模分别达到29亿美元和30亿美元。
目前，国内也出现了弥财、平安一账通、百度股市通等主打机器人投顾概念的产品。与国外机器人投顾的投资标的为ETF不同，国内大多数此类产品的投资标的为A股，事实上起到“荐股”的功能。距离真正的智能机器人投顾还有一段距离。
“围棋的状态空间为10的117次方，而证券投资的投资组合空间能达到10的500次方。无论是围棋还是证券投资人工智能，面临的主要挑战在于天文数字般的数据处理和分析，以及从中得到最优决策。”在同一论坛上，中国金融四十人论坛常务理事张家林表示。
尽管仍面临诸多挑战，人工智能技术飞速发展已是不争事实，其在资产管理行业的广泛应用也指日可待。人类在科幻电影中的种种想象或将又一次照进现实。
“需要注意的是，当人工智能应用于资产管理行业，再谈及投资风险时，将不仅仅是过去的市场风险、流动性风险、操作风险，同时还要关注技术风险、网络风险和系统失控风险。”中国保险资产管理业协会执行副会长兼秘书长曹德云强调。