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张家林：“中国的市场信息结构动态变化比较快，有的时候信息公开，它非常接近一个透明的箱子；有的时候非常接近黑箱子，搞不清楚发生了什么，突然第二天就跌停，这个现象本质说明，国内市场信息的结构在动态变化。”只要识别出信息结构来做后续工作，并不是说美国的市场一定有效，中国的市场一定无效，这完全是两回事。
机器人选股在美国市场一路攻城略地，风头无俩，打动了国内市场蠢蠢欲动的心。铺天盖地宣传推广背后，机器人选股到底有多智能，能否在国内土壤上结出丰硕果实，引发业界不同观点。
王丽颖：“以公募的量化投资来讲，所有的模型都逃脱不了核心因子的折实问题以及在市场的反馈问题，这是决定投资非常重要的两个因素，而这两个因素是机器选股根本解决不了的问题。”
本期嘉宾
张家林： 金融四十人论坛常务理事
王丽颖： 东方证券首席财富顾问
主持人：裴蕾
文字实录
机器人如何选股?
“选股多是重复性的工作，利用机器人自动化技术，按照选股的基本技术，用人工方式做出模型和模式，就是机器人选股的基本原理。”从一开始，张家林对人工选股技术进行分析，深入浅出介绍出机器人选股的原理。人工选股是通过对宏观经济、行业、个股进行分析，最终选出适合当前或者今后一定阶段能够投资的个股。从基本技术上，机器人选股来源于最初的证券投资分析最前沿部分。
“机器人选股则更多是抓取主要因子”是王丽颖重要观点。
在她看来，人工选股进行判断和标地的选择时，其方法分为技术面和基本面。基本面指PEPBLE等基础数值，技术面包括金叉、死叉、MACD，黄金分割位等技术指标。这些数据原来是人的主观判断，机器人选股则更多是抓取主要因子，对投资标地进行整体筛选。
“主要因子有多种，例如资金驱动型，以资金的流入流出为主；像传统的筹码分布，主力筹码集中度高不高也是选股逻辑；又如，数据的偏离度、背离度、乖离率等技术指标，都作为筛选的因子。目前最流行的是α策略或多因子策略，它把这些因子综合起来，设一个权重，根据市场的时点选取不同因子的权重，形成综合选股体系。这种方式对于整个市场的波动影响会小一点，对整个市场的趋势趋同性更好一点。”
大数据时代，个股的变化已经远远地超过以前认知的多因子。张家林认为，以前用多因子模型进行分析，现在由于大数据支撑，用的是机器学习。多因子不超过40个指标，包括技术指标、量化指标、宏观经济指标等，但是现在个股更丰富，包括产品、服务、社交关系等外部数据关联。
“这样的数据非常大，以前在证券投资公司一般做Excel表格，就能做出简单的投资分析。大数据时代，简单工具化处理已经不行，必须要用机器的手段来做，这就是机器学习。”
机器人选股趋同性隐患 易引发羊群效应
然而，当大量的股民用机器人选股，就会引起趋同问题，这是目前机器人选股面临的困惑。
“目前国内股民大概一亿多，股票逾3000只，如果每个股民都用一个机器人来选股，就会出现一个很大的问题——趋同性。因为如果所有的机器人选股系统都很聪明，它们选出的个股应该是一致的，最后推荐给一亿多股民，所有人都去买，就会产生趋同交易”，张家林分析称，股民买的股票都一样，会增加羊群效应，羊群效应带给市场最大问题就是波动性增大，产生千股跌停千股涨停的现象。
通过《新闻联播》去判断将来哪个板块会热，捕捉相关新闻和股票板块的联动，这是国内股民的必须课程，张家林称，这却让机器人选股遇了难。
“新闻事件传导到个股的价格变化过程是非常复杂的，可以认为是黑箱子，导致结果难以预测。传导机制太复杂，机器学习分析不了，导致的必然结果是单一的信息源，最后产生的结果，一般的概率精确度不超过60%。”
王丽颖对机器人选股的忧虑不仅限于此。
大数据确实有很多优点，比如有软件推出舆情的监测，通过监测股民情绪，对整个市场的趋势进行一个短期研判，有一定的理论基础。但是，股票投资属于对未来的事件研判，机器人通过这种大数据选股，仍有很多信息很难截取。譬如当前大热的雄安新区、粤港澳题材，这种数据是无法截取的。哪怕创造历史的数据，这个概念是有扩展性的，无论机器有多智能，也无法进行全面有效覆盖。
机器人选股在国内市场水土不服？
机器人选股在美国市场上一路攻城掠地，但在特色化的国内证券市场能否有所建树，双方观点不尽相同。
王丽颖持否定态度，“在A股市场，加入再多的量化指标、智能因素，甚至是对未来产生某种有作用的一些因子，通过机器人分析消化，反馈出来的数据跟市场也可能会产生比较大的偏差。”以公募的量化投资来讲，所有的模型都逃脱不了核心因子的折实问题以及在市场的反馈问题，这是决定投资非常重要的两个因素，而这两个因素是机器选股根本解决不了的问题。“所以，我们更多的是通过机器进行数据的筛选，然后人工来进行折实。”
张家林则是肯定观点持方，在他看来，机器人选股在中国水土不服这个观点并不正确。
“无论是机器人选股还是人工选股，非常重要的因素是市场的信息结构。美国市场和中国市场，不同的是市场的信息结构。而信息结构是由证监会的制度、中国的文化和特定的投资人产生。只要识别出信息结构，基于此来做后续的工作，所以并不是说在美国市场一定有效，在中国市场一定无效、不能用这些技术，这完全是两回事。”
在美国，描述市场的信息结构两个极端，叫EMH有效市场，发达国家的市场接近EMH有效，特别不发达的国家接近于拍卖市场或简单市场信息。一点信息都没有的是黑箱子，有效市场可以认为是个透明的箱子，而中国市场的结构非常复杂，处于在两个市场的中间地带。中国的市场信息结构动态变化比较快，有时，它非常接近一个透明的箱子，信息非常公开；有时非常接近黑箱子，搞不清楚发生了什么事情，突然第二天就跌停，这个现象本质说明国内市场信息的结构在动态变化。
因此，不管是机器人还是人工智能，如果将来能够迅速地捕捉这种变化，对于将来的分析是非常有益的。国内市场结构是由很多因素来决定的，目前来讲还比较难改变，作为投资者来应该去善于发现，或者利用一些技术，来精准地识别信息结构的改变。
A股突发波动或与机器人选股有关
进入2015年，股灾成为经常被提起的字眼。据王丽颖观察，A股市场很多莫名其妙的突发波动，其实跟机器人选股有很大的关系。尤其表现在个股的急涨急跌，深层次追究，有可能与数据的筛选有一些关联。
机器选股将会对市场造成人为的影响，这样的影响对于市场未来的发展到底有多大尚未清楚，介入监管就变得十分迫切。“什么样的用户适用机器人选股，用户数量达到多少，用户资金量是什么规模，都需要有效统计并监管。监管部门应该建立一套监控监督系统，随时截取数据，通过数据分析对于市场的人为影响”，王丽颖说道。
机器人选股前景美好又艰难
机器人选股本土化美好可期，同时也曲折漫长，尤其是近期的发展或将非常艰难。
首先，量化投资的精确与传统人工选股的“少许”态度截然相反。人工选股就像做中餐，可以盐少许，油少许，但在做量化投资的时候，机器人不可能理解少许的含义，一定要给它确定的代码和含义，才能够实现操作。
市场投资标地的土壤不同，很难开出相同效果的花。王丽颖对此表示，“在西方，除了市场大的环境因素，更多的应用机器人筛选的是ETF的产品，这部分参与量化投资的投资者，期望的是长期稳定的收益。而在国内的选股逻辑，希望在个股筛选出一个远远超过市场平均涨幅，最好是每天都会涨停标地，或者每天都上涨。国内市场的适用人群预期完全不同于国外，因此，把机器人选股带到国内市场中，适应的过程就很漫长。”
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首播：周一23:30 第一财经
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