AI研究员5重境界

　　品读大佬余老师对于人类主动研究员5重境界,我也斗胆谈一下对AI研究员的看法，大体上有5个层次 ：
　　1、 懂得区分和分解Beta与Alpha，理解各种底层Beta是什么，有能力通过各种不同的视角将原始Beta中不同类型的Alpha进行稳定分离，并理解获取该类Alpha需要付出什么样的代价，并熟练使用线性或非线性、熵增或熵减的统计机器学习工具，求解简单结构的约束下的优化问题，来合成出一个相对稳定的目标组合。本质上是在从Supervised和Unsupervised Learning视角解决历史稳定规律的发掘问题。
　　2、 能够从人类大脑的逻辑知识结构设计问题，有效地将人类成功经验与失败尝试进行经验分离，尝试从某一类优秀人群成功的Alpha策略中抽象分解出共性缺陷，并吸收进AI模型在Online组合运作过程中尝试规避。在投资界，历史成功的经验随着社会的发展在未来未必会持续成立，而人类历史上犯过的错误往往在未来不断被重演，本质上是在从Active Learning视角，去Exploit无数人类成功样本中的共性缺陷，来解决统计机器学习过程中的幸存者偏差问题。
　　3、 能够借助Sampling的方式进行平行时空演绎，将人类成功经验中的实力部分与运气部分进行有效分解，将优秀人类样本的实力部分沉淀进AI模型策略知识库，将运气部分建立场景识别模型沉淀进场景知识库，并在Online组合运作过程中，以可控风险范围内，借助E&E的机制对于两类知识库实现在线更新迭代，本质上是在从Reinforcement Learning视角，去动态调和线上模型的确定性收益引擎与非确定性收益探索之间的矛盾与进化问题。
　　4、 能够将横截面建模与纵向时间序列建模进行有效融合，例如借助POMDP作为界面智慧抽象载体，以久期模型作为串联智慧切片的桥梁，将当下场景高效地建立与历史类似场景的关联映射，进行模型演绎。赫拉克利特有句名言，人不能两次踏入同一条河流,因为无论是这条河还是这个人都已经不同，本质是在求解Sparse Spacial Temporal Space上的Manifold Alignment问题，来超越人脑想象力边界实现时空层面的演绎。
　　5、 能够结合动态场景知识库，理解各个独立时间序列策略上的确定性与不确定性，将主策略在不同真实环境（甚至是历史或者虚拟演绎空间环境）下，借助对抗学习的训练框架，动态分裂成不同属性的子策略，进行演化与优胜劣汰，并以Multi-Agent Learning的框架来动态匹配组合风险收益特征与资金端需求。
　　此外，正好也借着这个机会聊聊智能化财富管理，扯扯主动研究，量化投资，与智能投资服务。
　　业界一直有争议的话题是机器人是不是有一天能够取代人类，但在我们这么多年来实践的实际体验来讲，这其实并不是一个角色取代的问题，而更像是一个角色分工的问题。
　　在AI领域的从业者眼中，人世间最稀缺的瑰宝其实并不是技术，而是人脑智慧。 因为技术总是可以通过人类辛勤的劳动不断进化的，而人类智慧的结构与进化的过程，始终是自然学科中最神秘的领域。因此在当代财富管理行业中：
　　-人类作为造物主的角色，其主动创造智慧，推演未来世界变化的方向上的作用，其实是不可替代的，属于第一产业。
　　-量化投资目前尚不具备智慧创造力，更多的角色其实是对于人类原始智慧这块璞玉，通过技术进行二次加工，使得底层资产在收益的规律性或者风险端的透明度，对于终端投资者来说更加友善而可控，属于第二产业。
　　- 智能投资服务作为对接资金端与资产端的桥梁，并不从事底层资产的研究和生产，而更多是降维提取出千人千面资金端共性和个性的诉求，并以科学而数量化的方式与资产端实现匹配，目标是提升社会资源对接运营效率，属于第三产业。
　　因此，科技发展至今，我们探讨的未来时代的财富管理，并不是去争论人强还是机强，或者智能化究竟应该在资产端革命还是在资金端革命的问题， 而是AI技术在智能化的财富管理中，充当的是第一第二第三产业链之间的信息高速公路，是降维化的可服务前中后台的通用智慧容器。
　　当一个阿姨提着菜篮子，进了一家超市，花钱买了一个瓜，这个瓜究竟是冬瓜、西瓜、南瓜，一目了然。
　　反观我们所处的财富管理行业，好像仍旧处于初始阶段，阿姨们进了财富管理中心，仍然在对着宣传页上基金经理的履历选基金。学历、长相、历史业绩，真的能够推演未来的收益与风险么？
　　反观另一端，资产端的小伙伴们仍然在内卷，主动投资、量化投资、ETF、FOF孰该执牛耳？
　　道阻且长, 行则将至！财富管理行业的确应该迎来一轮供给侧改革了。
　　来源：浙商基金向伟
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