2018上半年中美智慧投顧產品表現測評
2011年，智慧投顧起源於美國，指根據個人投資者提供的風險承受水平、收益目標以及風格偏好等要求，運用一系列資產定價模型（如CAPM）及投資組合優化（MPT）等理論模型，為使用者提供投資參考，並根據市場的動態對資產配置再平衡提供建議。
2016年3月當谷歌圍棋人工智慧AlphaGo戰勝了韓國棋手李世石後，中國金融科技領域掀起了智慧投顧的服務創新模式，國內的智慧投顧也多主打機器學習、大資料、雲端計算等概念。
2016年底，智慧投顧產品“摩羯智投”在招商銀行手機APP上線，智慧投顧開始逐漸從實驗性技術轉變為主流趨勢，成為銀行、券商、保險等金融機構的標配型服務。
美國也曾推出以AI為主題的ETF。2017年10月，美國公司EquBot LLC和ETF Managers Group 共同推出全球首支AI ETF （AIEQ US），該ETF主要針對在美國交易所上市的股票運用機器學習方式進行投資配置，其機器學習演算法在著名的IBM Watson Platform上執行。
無論是國內的智慧投顧還是AI ETF Fund，都是以做多股市獲得收益，因此當市場多頭時（如2017年），投資人想通過投資賺錢，似乎不是難事。但當市場有震盪時（如2018年年初），基於機器學習的投資是否還能有平穩的表現，是更多投資者關心的問題。
本文對中美6家智慧投顧公司2018年至今的表現進行分析，試解答哪些智投公司跑贏了市場，以及為什麼。
01美國AI智慧投顧AIEQ表現優於基準
首先來看美國的AI ETF（AIEQ）的表現。
今年美國雖不斷挑起全球貿易戰導致市場波動加劇，但美國股市整體仍然強勁，科技股續創歷史新高。AIEQ以美國標普500指數的總回報作為基準。
收益方面， 今年以來（2017/12/31 – 2018/8/19）美國標普500指數的總回報為7.92%，而AIEQ同期收益為12.36%，為投資人提供了超過基準4%的超額收益（YTD）。
回撤方面， 今年二月全球市場股災時，AIEQ的最大回撤為9.75%，小於標普500的最大回撤-10.10%。
上述兩組資料比較，顯示了基於機器學習演算法的AIEQ在收益與風險控制上相較於基準（標普500指數）有一定優勢。
需注意的是，AIEQ成立時間較短，要判斷機器學習演算法是否能持續產生好於基準的投資表現，需要長期觀察尚可知。
02國內五家智投服務商表現各有千秋
中國市場方面，2018年初時多數經濟學家與投行分析人士認為2018年中國市場基本面向好，年初國內股市也確實全面飄紅，但後續的貿易戰、人民幣貶值、P2P暴雷等多項內、外因素夾雜下，導致上證綜指創下2016年2月後的低點，中證500與創業板則回落至2014年中的水平。此時國內的千人千面、機器學習演算法，是否能像海外的AI ETF一樣提供較佳投資表現？
為解答此問題，本文研究了國內五家智慧投顧服務商的產品，它們分別是銀行系中招商銀行的摩羯智投、工行AI投，第三方財富管理公司宜信的投米RA，初創企業理財魔方（to C 為主），以及金融科技服務商品鈦的璇璣 （to B為主）在2017/12/31-2018/8/19期間的投資表現。
這五家智投服務商均對外聲稱提供全球資產配置服務，但2018年至今的投資結果迥異。
以最積極型客戶的投資組合表現為例，五家機構中，只有璇璣以5.3%的絕對收益（YTD）提供了較好的風險/收益結果，相比滬深300指數同期逾18%的跌幅，是不錯的階段性成績。其餘的智投2018年至今都是負回報，銀行系智投表現墊底。
多家智投機構投資表現產生差距的原因，可以從 趨勢挖掘能力、基金選擇偏好及再平衡有效性 三方面來分析。
其中， 趨勢挖據能力 （即預測市場趨勢）與再平衡有效性（即調倉）是相輔相成的——找準趨勢但不調整配置，對投資者來說也是枉然。幾家智投機構對於機器學習應用的有效性，從各個市場的配置（A股、海外成熟國家股市、海外其他股市、海外債、國內債市、商品與黃金）便可看出端倪。
•A股配置：本文觀察的5家機構中，璇璣在國內A股配置大幅下降，增強國內債市配置，避開了一季度後的A股股災。
招行與投米於二季度也降配了國內股市, 但仍維持高配比，客戶仍承擔一定的損失。
理財魔方則在5月15日之後，解除了對A股的警示，因此其產品無法避開6月的A股股災。
•海外成熟市場：本文觀察的智投機構均未能抓住該市場的配置機會，未能參與美國企業大幅增長帶來的紅利效應。
•黃金:僅投米在二季度超配黃金，但當時適逢美國升息，美元指數大幅回升，黃金相應下跌。因此重配黃金的投米無法在改短時期內提供較佳收益。
•海外其他股市：主要指港股與新興市場。二季度後，海外新興市場資金大幅流出，港股同受A股影響出現回落，因此投米與璇璣的預判效果對於避免虧損起到了正面效應，但理財魔方與招行持續增配港股市場，導致客戶無法累積正收益。
從基金選擇偏好來看，璇璣和投米的基金選擇都比較清晰：璇璣的基金偏向性主要以市場選擇為主，包含景順滬深300、嘉實美國成長、南方原油等基金；投米的基金選擇主要包含以上證50為標的的嘉實基本面50、易方達標普500、與海富通阿爾法對衝——投資者能一目瞭然所選的基金含義。
但是招商銀行的基金主要為偏股混合型或靈活配置型基金，包含南方成分精選、泓德優勢領航、中歐潛力價值A、富國天惠精選成長C。
故單從基金的選擇來看，招行的配置偏向對於基金經理的盡調而形成的組合（MOM，管理人之管理人模式），而非對於市場的解析提供配置。
03結語
對於投資人來說，投資結果好壞的唯一標準是： 相對於基準，投資人是否能在牛市中賺到錢，或在熊市中少虧錢。
所以，無論是模型基於機器學習進行的資產配置，還是基金管理人基於經驗運作的MOM，都只是不同的投資方法，二者就方法論來說並無優劣之分。
中國正孕育著一個龐大的中產階級，他們對理財有強烈的需求。隨著資產新規的推出，剛性兌付將逐漸被打破，這對於投資人以及整個行業面來說，都將是不小的挑戰。
投資人在進行投資的過程中，至少應該明確， 其選擇的是哪一種投資邏輯，承擔的是何種風險，這些風險可能為其帶來怎樣的收益。
目前中國的財富管理市場，投資者對於理財的認知還處於較初級階段，假以時日，未來當投資者對於財富和投資都有了更深的認識，相信會迎來智慧投顧行業的下一個爆發期。
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