扒一扒智能投顧

文|張仲峪主，本文發佈於2016年9月10日

智能投顧在2016年成為特別受歡迎的話題，此前還沒有引起廣泛的關注，金融科技和基金數據的老兵，摸爬滾打在中美金融數據一線機構十餘年的張仲峪在本期沙龍上談了他對智能投顧的看法。

智能投顧是什麼？

讓我們先看一下智能投顧的定義。這裡選取了在Wiki和百度上的定義：

• A financial adviser (or advisor) is a professional who renders financial services to clients ... A financial adviser may create financial plans for clients or sell financial products, or a combination of both - Wikipedia

• 狹義的投資顧問，特指在證券行業（如證券公司或專業證券投資諮詢機構）為證券投資者（通常為股民）提供專業證券投資諮詢服務的人員 - 百度百科

對比Wiki和百度上給的定義，很明顯，中國式投顧和美國定義的很不一樣。

智能投顧的中美對比

智能投顧的中美對比可以總結如下：

在美國有前兩種，Investment Adviser 和 Broker-Dealer，在中國比較接近的是券商的投資顧問和銀行的理財經理。代客理財在國內是禁止的，所以國內的投資顧問和理財經理都不涉及這塊服務。Broker-Dealer 和投資顧問非常像，會給你建議，但不會幫你做操作。理財經理也會做一些理財建議和投資建議，更多地偏重於基金、黃金或者保險。剛才也順手說了標的，Broker-Dealer 和投資顧問主要投資股票和期貨，另外兩種的投資標的相對廣泛一些。也就是說中國式投顧實際上是「Broker-Dealer」。

再解釋一下客戶關係，誠信義務是指要把客戶的利益放在我的利益之上的義務，交易證券時要先為我所有的客戶同時進行，買賣完了才能給我自己的賬戶買；而且我或者第三方關聯方的利益如果與客戶相衝突，我必須明確給客戶提前披露說明，美國2016年剛通過新的法律，將Broker-Dealer的客戶關係也納入這個方式。在此之前，Broker-Dealer只需要遵循公平交易（就是公平對待所有客戶），盡職提供建議等就可以了。中國的投顧和理財與客戶的關係更靠近後者。但是，我們認為只有遵守誠信義務的客戶關係，才是真正的「投顧」。

從收取費用就可以看出來，後三種主要是銷售費用。這種收取費用的方式下，投顧不用顧及客戶是盈利還是虧損，只要他有交易就可以賺錢了。在美國，從80年代開始銷售費用越來越少，演變成了諮詢費、資管費用，這兩種方式能在一定程度上緩解買賣雙方的利益矛盾，尤其是資管費用把投顧的身份從銷售員轉化為財務管家。

諾獎理論

投顧已經有3、4千年的歷史，古巴比倫時代就有了。但它真正開始發展是80年開始，在美國先發展起來。

1952年，馬科維茨在他的學術論文《資產選擇：有效的多樣化》中，首次應用資產組合報酬的均值和方差這兩個數學概念，從數學上明確地定義了投資者偏好，到1959他把這系列理論寫齊了。 加上稍晚的夏普的理論，奠定了Modern Portfolio Theory（MPT）的基礎，投資的數學化成為了可能，比如如何進行風險分散，以前只知道所有雞蛋不能放在一個籃子里，但現在有了這套理論，他還會告訴你這些雞蛋具體應該怎麼放。它運行了30年，被市場證明是有效的，他們就分享了諾貝爾獎，另外一個哥們和他們沒關係但是也很奇怪地分享了諾獎，很奇怪。

這是一個應用這套理論的軟體工具的截圖，是我在Morningstar工作時負責的：

投研流程

這張圖包括了整個投研流程，藍色代表流程，綠色代表輸入和輸出。

首先要做宏觀經濟學的分析，然後會出來對未來的預測，用這個預測結果去做資本市場假設，做出預期回報和風險。然而歷史業績不能代表未來，單單靠歷史業績做預測是最懶的不靠譜的方法，所以要結合現在的資本市場情況分析。下一步去做資產配置，輸出一個投資戰略（Investment Policy）。大家都知道，指數不可以直接投資，所以只能利用可投資的金融產品來進一步模擬指數投資戰略，也就是說要有一個基金池。然後篩選出標的物，形成個FOF holdings。最後，發生大環境的改變就掉頭回去重新走這個流程。另外，投顧會根據問捲來推測客戶的風險承受能力和意願。

智能投顧－互聯網的逆襲

智能投顧的英文是 Robo-Advisor，其實是機器投顧，它並不智能，因為所有的方法論是和人工智慧沒有關係。下面列出了最大的四家做智能投顧的公司。各有一些優點。矽谷的人很認可智能投顧，所以它們起來的很快。它有許多優點：低門檻，以前要50萬美金，現在5000美金就可以；也不用養那麼多人，運營成本低；同時它偏向於找比較便宜的基金，所以管理費用很低；它會幫助美國大部分人合理避稅；最後它們的UI很漂亮，很容易使用。

再看一下智能投顧的投研流程：

這是和傳統投顧投研流程一模一樣的圖，應用起來就從2B轉移成了2C。它們不會養很多經濟學家，更多是用的是不是很考究的歷史數據，也不會去做複雜的基金篩選，所以成本一下就降低下來了。但問題是，任何一種數學模型都是輸入決定輸出，這個模型有個特點——你的輸入有一點變化，輸出就差別就特別大。所以沒有專業研究產生的輸入的話，輸出結果非常不靠譜。

它山之石可以攻玉？－中美對比

最後對比一下中美的環境現狀。美國大部分都是長期投資，而中國大部分人都炒短線。在養老方面，美國的401（K）提供的投資品幾乎都是基金；中國的養老主要是都想買房子升值或者生娃，沒有人去投資，所有人都預測它跑不過通脹。嚴格意義上的投顧在美國有超過一萬家投顧機構，在中國目前還沒有。在美國，智能投顧是剛需，中產階級希望能夠把投資顧問的門檻降下來；而中國壓根沒有這個行業，任何智能都是扯淡。再說金融市場的MVO，它是有效市場假設的間接性結論，所以要求金融市場最好是有效的，美國可以說是一個準有效市場，而中國則是非有效市場。所以照搬數學的東西在中國做是耍流氓。最後說投資工具，美國的投資人可以投資全球約50萬種基金或類基金產品，而中國的投資工具則做不到。現在好一些了，大部分人可以指定買一些香港的基金，而香港是全球投資的，所以間接幫助大家實現了全球投資。

終上所述，在美國智能投顧的出現和壯大是合理的，而在中國……那就見仁見智了。

謝謝大家。

聲明：上述文字由演講者發言整理而成，演講者保留對發言內容的解釋權。