（大公報記者　王嘉傑　報道）以往股票投資，不外乎靠自己研究，或是交給專業人士操作。而隨着金融科技及人工智能（AI）崛起，市場出現「理財機械人」的第三種投資方法，透過AI的深度學習，以獲得能夠跑贏大市的回報。由於入場門檻較一般基金為低，近年不少新手投資者都有興趣使用，以協助制定自身的投資策略，但到底與傳統的投資策略有何不同？

「AI的投資方法可否令我發達？」相信是大部分投資者都會有此疑問。智能投資平台Kristal.AI聯合創辦人及香港區總經理Vivek Mohindra表示，投資往往是高回報，高風險，AI投資亦不例外，如果想透過買股票賺取一倍的回報，伴隨的就會是虧損一半的風險。因此，投資者不要只使用高回報的投資策略，而忘記投資市場中的風險。

雖然AI投資是融合了新科技，但卻不一定讓用家在感觀上帶來衝擊。Mohindra表示，投資者使用AI投資時，要有一個心態，就是能夠忍耐悶，因為AI投資的特點是幫投資者「悶着賺錢」，如果想尋求刺激的賺錢方法，最好是去「馬場」，而不是選擇「理財機械人」的投資意見。他強調，公司的投資目標是幫助客戶在長期回報上跑贏大市，而不是透過高頻交易，在波幅中賺取大錢。

遇突發情境 人為操盤易犯錯

Mohindra又舉早幾年前，以AI算法去下圍棋的Alpha Go為例子，如果只看Alpha Go下的一手棋，旁觀者可能覺得沉悶，但下着下着，慢慢地會發現當中的優勢建立，並從棋局中取勝。AI投資亦是類似，慢慢一步一步將優勢建立出來。

談到風險控制，Mohindra指出，普通投資者面對突如其來的情況，往往會出現不理性的買入或是沽貨，容易做錯的決定。AI投資其中一優勢是去人性化，即使面對突發情況，只要符合本身的算法，AI都會作出算法中最合理的決定，因而能夠平衡到風險。

投資多元化 從ETF到虛幣

雖然現時「理財機械人」在香港未算普遍，一般散戶仍依靠新聞或是電視上的分析員，然後自行判斷，但是理財機械人，在歐、美市場大行其道，近年在亞洲也開始受重視。Mohindra表示，對於新手投資者，公司的理財機械人會建議以不同ETF作為投資組合，至於是專業投資者，可投資組合的種類會較多，例如虛擬貨幣、對沖基金等一些較高風險的投資產品，亦會是機械人推薦的投資產品。

至於未來的AI投資的發展，弘量研究算法專家雷震認為，AI投資的強項會在宏觀的分析，一次過處理大量股份和指數的變化，從而作出投資部署，這是人類難以辦到的。同時，AI投資亦會研究在中短期內，面對波動市下的投資回報。

基金經理有秘技 電腦難取代

現時全球的管理資產規模（AUM）估計有100萬億美元，當中由AI負責管理的比重愈來愈大，未來AI投資能否取代到傳統基金經理？

弘量研究算法專家雷震認為，AI投資不會取代到傳統的投資顧問，反而是能夠互相幫助。他指出，AI的強項是能夠一次過分析大量的股份或指數，做一個宏觀的投資建議，但如果是單看一間公司或行業，則由有經驗的分析員提供的投資建議會較優勝。

與上市公司交流更深入

雷震指出，資深投資顧問，能夠非常深入了解個別公司或行業，並且能夠與公司管理層見面，因此所收集到的信息會多於AI表面的公開資料；此外，人類的第六感有機會做出意想不到決定，並取得豐厚的回報，這些都是AI投資所不能夠做到的。不過，AI強項是處理大量數據，包括市場數據整理、價格走勢分析，甚至關鍵字篩選分類等等，電腦必然比人類快速得多。

AI投資的動作快速，只會根據預先設定的應對方案，而非按心情做決策，並且能不眠不休工作，但對於可否創造到最高的收益，則仍是未知之數。長遠而言，雷震不認為AI投資會取代到人類的基金經理，相信AI投資只是其中一個投資工具。

事實上，AI投資顧問最初在美國的金融科技公司興起，後來連傳統基金公司亦加入，包括領航、嘉信等。在香港，專門提供AI投資顧問有Aqumon、Kristal.AI及SoFi Chloe，近年不少券商亦提供AI財富管理服務，如光大新鴻基旗下的鴻財網、時富金融、8 Securities等，相信未來使用AI投資的投資者會愈來愈多。

兩萬元進場 300種組合挑最佳方案

德勤報告估計，全球由機械人投資顧問所管理的資產規模（AUM）會由今年的2.2至3.7萬億美元，增至2025年的16萬億美元。由於市場迅速增長，國際投行早已部署相關的AI投資領域。

其中瑞銀於2016年推出由機械人投資顧問打理的退休資產規劃服務，對象更是其高資產客戶。投資者可以全天候監控系統投資組合的風險與機會。瑞銀表示，機械人投資顧問一般會透過網路問答來決定客戶的投資屬性，再提供3至5種投資組合，優點是簡化了投資決策，但可能缺乏針對個別客戶需要的客製化方案。

因此，瑞銀保留「真人」顧問及客製化建議，但開戶門檻不低，至少25萬美元。該行指出，對比冷冰冰的機器人，許多高資產客戶仍需要有「溫度」的溝通和互動。瑞銀相信，科技進步能讓優質投資建議更為大量化及客製化，但同時投資顧問不能只有機器般的有紀律，也要有人性化的服務。

管理費低 合不常投資人士

另一方面，領航投資的AI投資顧問則瞄準年輕投資者，讓他們及早訂立儲蓄，以至退休計劃。不過，領航的投資建議暫不涉及香港人最關心的買樓計劃，亦不包括稅務和保險計劃。而領航的入場費僅為3000美元（約2.34萬港元），當客戶提供個人基本資料和回答風險屬性問題後，演算法會從300種「生命周期資產配置」選擇一種，並提供不同的股債配置比重，而隨着時間改變，投資者有不滿意也可拒絕電腦建議，每年服務費為0.15%。

Kristal.AI會同時為高資產客戶和零售投資者提供AI投資服務，Vivek Mohindra表示，兩者的算法其實是一樣的，高資產客戶不會享有較新的技術，分別只是基於監管規則，部分投資選項只限用於專業投資者。他相信，未來的AI投資用家會愈來愈多，尤其是一些不常投資的人士，他們更需要AI投資顧問，以及這種低管理費的投資方法。

首隻AI ETF上市三年 回報未見驚喜

AI投資預期在未來10年將改變人們的投資習慣，但回報暫時仍未見明顯優勢，同時有研究發現，若人工智能演算法，加上常見的選股限制和交易成本限制，回報更會顯著下降。

在2017年，基金公司貝萊德公布，裁掉超過40名主動型基金部門的員工，原因是AI已能勝任選股工作。此舉令市場認為，人類基金經理將會被取代，但在3年後，AI投資回報卻未有明顯跑贏大市。以首隻使用AI選股的ETF ——AI Powered Equity ETF（US：AIEQ）為例，2017年10月於公開市場上市，至上月底有49%的回報，但遠低於同期納指的約90%，也不及標普500的50%，只能跑贏道指的38%。

倘設投資限制 回報顯著下降

香港中文大學曾作題為《從預測股票收益審視經濟約束對機器學習的影響》的研究，指出AI的深度學習方法，成功獲得每月高達0.75%至1.87%的價值加權及風險調整後收益，反映機器學習在賺取投資回報方面十分成功。此外，AI投資策略亦顯示出較低的下行風險，即使在大跌市（如1987年的美國股災、2000年的科網股泡沫爆破、2008年的金融危機等），價值加權回報每月仍達3.56%，同期市場回報則為負6.91%。

然而，如果加入常見的基金公司限制，包括不投資細價股和陷入財務困境的企業等先決條件，AI投資回報便會大受影響。研究發現，若剔除因為市值太低而難於交易的細價股，AI投資組合回報會下跌62%；若剔除未能獲得標普長期發行人信用評級的股票，回報會下跌68%；若剔除信用評級下調陷入財務困境的不良企業，回報更會下跌80%。

負責研究的中大商學院金融學系助理教授程斯表示，機器學習提供加深了解資產定價的機會，但在評估各種新方法的成效時，考慮常見的經濟約束條件也至關重要。在推廣機器學習模型到不同的場景前，也應確認有關模型是否適合實際的情況及規則。