楼主: xiaocai_82
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大数据和数学模型,能拯救中国互联网金融吗? [推广有奖]

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传统银行正在丢失版图

互联网的出现和发展不仅改变了人们的理财观念,也深深的影响了传统金融行业的格局。如果说2015年世界银行业有什么潮流的话,关闭分支机构一定算最有代表性的事件。

在私人银行和个人理财最为领先的欧洲,法兴银行已经宣布到2020年要在全法范围内关闭400家分行,里昂信贷的数字是247家。桑坦德将关闭全西班牙13%的分行。在英国,三大巨头也争先恐后加入收缩的浪潮,在2015年,汇丰已经关闭了全英146家分行,而巴克莱和RBS的数字也在100家以上。

跨国银行收缩的浪潮也波及到了中国,2015年,曾经放话要在中国大力扩张的花旗银行关闭了5家支行,包括在2014年刚刚开行的深圳前海支行。此外,包括RBS, 德意志银行,东亚银行及渣打银行在内的一众外资龙头纷纷开启在中国的退出计划。

欧美银行的收缩主要有三方面的原因:

一是受巴塞尔协议的影响,2014年美联储对8家大型银行实施额外规定,要求将资本充足率提高1至4.5个百分点。

二是受大宗商品市场萎靡不振的影响,包括高盛,摩根,富国在内的大型银行2016年一季度普遍录得利润的大幅下跌。

三是网上银行及在线金融服务机构的冲击,使得传统线下支行的服务显得极其没有效率。

银行的收缩无形之中为在线资产管理平台——智能投资顾问——带来了机会。

基于技术和大数据的智能投资顾问出现

在美国,随着大数据技术的发展和人工智能概念的崛起,2009年之后涌现出了以Wealthfront,Betterment,Personal capital,FutureAdvisor为代表的一批“智能投资顾问”或是所谓的“机器人投顾”(Robot Advisor)。

据不完全统计,美国智能投顾平台所管理的资金已经从2012年的几乎为零增加到了如今的近200亿美金。而2015年末贝莱德估值近两亿美金收购FutureAdivisor(由两位工程师初创的微型智能投顾公司)的案子鼓舞了更多人涌入智能投顾的创业大潮。

潮水同样也涌入了中国。

2015年底到现在,已经有近二十个平台打着“智能投顾”或是“机器人投顾”的名号在国内市场上寻求融资,那这个赛道到底是引领时代的浪潮先锋还是继P2P之后的又一个污水滩呢?

先来看一下目前美国市场上最火的Wealthfront和Betterment是怎么玩的。

两者的逻辑都是改变传统的理财顾问销售理财产品的模式,根据客户的个人情况和投资偏好,再利用大数据分析为客户提供多元化的投资组合,这使得投资人可以减少和理财顾问潜在的利益冲突,节约理财成本同时获得更多的收益。

而关于投资标的,Betterment主要将客户的资金投往13个ETF组合,包括6个股票基金和债券基金。而除了股票和债券基金之外,Wealthfront 还增加两只分别针对房地产和自然资源的投资组合。

以下是具体信息:



在这样的投资组合中,大概看出Betterment相比于WealthFront,更注重长期的投资回报的稳健性。

正如Katherine Buck,Betterment Community Manager所说:

“We believe the real estate exposure we have from our equity portfolio is appropriate for our long-term strategic allocation goals. Regarding commodities, we don’t think it’s an appropriate component for a long-term portfolio given the short-term nature of commodity cycles. Research suggesting allocation to this asset class as a diversifier is fairly dated, and recent commodity market behavior suggests it’s pro-cyclical with equities.”

下表可以反映出两家公司的收费和服务情况。



Source: thesimpledollar.com

可见,Wealthfront瞄准的更多是投资额较少的客户,尤其是有更多的优惠给予小额理财的客户。事实上,Wealthfront的主要受众目标也是20到30岁的硅谷高科技从业人员,为了迎合这部分人的需求,它甚至还推出了专业的工具帮助硅谷员工确定如何操作公司的股票期权。

Betterment的 差异性在于针对的目标群体是投资金额在10万美元以上的用户,对于这部分群体,他们提供更精准的家庭退休投资服务计划和避税服务。Betterment的资产总额已经赶超Wealthfront。

为小中产阶级提供家庭理财服务

纵观两个平台,他们都有非常精准的目标群体和商业策略,这样的市场策略某种程度上是非常美国式的,例如避税、养老金账户的管理。而即便目前美国的“智能投顾” 平台发展势头良好,其相对于整体理财市场的份额依然较小——200亿对20万亿——很难明确的看出未来的发展。

传统的私人银行会根据每一个具体的客户的具体情况提供非常针对性的服务。同时客户也会享受到一些溢出服务,比如在活动上和其他高净值的客户的潜在社交可能,或是高尔夫,航空公司头等舱等有吸引力的奢侈品服务等。

而 “智能投顾” 针对这部分真正高净值客户可以说是没有吸引力的。

无论是私银或是投顾提供的产品,背后的逻辑都是基于马尔科维茲的投资组合理论建立模型,在这点上,线上平台的优势可以说并不明显。而目前的数据看来美国的“机器人投顾”们的performance也并没有非常的亮眼。而且,所有的这类平台都诞生于2008年金融危机之后相对的bullish market中,并没有真正经历过熊市的考验。

即便是学习能力惊人的阿尔法GO 在面对特殊情势的时候会突然崩盘,又怎么能证明这些“投资机器人”们在面对黑天鹅频出的金融市场能够保持冷静呢?

所以,目前可以说 “智能投顾”们的最大优势其实是提供了一种去机构化的量化解决方案同时替投资人将服务费用从2%左右降低到了0.5%。而针对的人群,应该是“家庭年收入30万美金”,“有金融知识”,“有理财习惯但没有时间/资格在私人银行享受服务”的较年轻一代。

至于“智能投顾”的辉煌未来,一方面取决于他们面对潜在熊市时能否真正替投资者保值,另一方面取决于是否可以建立一支不亚于对冲基金的技术团队和不亚于优秀互联网公司的产品研发团队。

或许2020年在美国会有两三家针对垂直市场的一统天下的“智能投顾”公司,也或许像FutureAdvisor一样被资产管理巨头收购成为一个类似BlackRock Solution 一样的Solution才是这类公司的真正出路。

总之,无论是哪一种情况,技术永远是有价值的。

智能投顾在中国会不会水土不服?

但是,在美国能玩得好,不代表在中国能存活。

然而,偏偏在金融行业,中美面临着极大的国情差异。

中国市场上存在着巨量的对投资一窍不通但偏偏热爱亲自操盘股票的散户投资者,而经过2015年下半年开始的一波“P2P理财平台”崩盘潮及大量后续舆论的教育,民间对“互联网理财”有着越来越污名化的趋势。很多人都说宁愿在银行买最低回报率的理财产品,也不会放一分钱在网上。

这固然是种极端情绪,然而也确实代表了很大一批人对在线理财平台的看法。

所以,和美国相比,中国的互联网理财平台可能更需要在合规和自我道德约束上下一些功夫,同时,投资者市场的培育和区分定位也是非常重要的。

同时在监管层面,中国的投顾类平台也比美国面临更特殊的局面。

在美国,智能投顾和传统投资顾问一样,受到《1940年投资顾问法》的约束,并接受SEC的监管。智能投顾平台只要持有RIA(Registered Investment Advisor)牌照在平台资金受到监管和托管之后就可以受用户的委托进行投资。2016年3月15日的《Report on Digital Investment Advice》更对智能投顾的算法模型及客户风险能力测评做了前瞻性的描述。

而在中国,投资顾问与资产管理两块业务是被分开管理的。同时,对智能投顾业务,基本没有具体的监管政策和文件。考虑到监管层面对互联网金融反复无常的态度,“智能投顾”所面临的监管压力是不言而喻的。

中国市场上的ETF数量只有一百多只,而公募基金的收益率受股市拖累非常严重,某种程度上说中国市场上的基金管理人和散户投资者一样欠缺足够的知识储备。此外,中国投资人资产配置的意识还不够强烈,投机者要远远多于投资者。这些都制约了智能投顾平台的产品开发和市场拓展。

市场上这一波诞生的 “智能投顾” 公司大多号称要做中国的Wealthfront 和 Betterment。然而,市场环境和客户群体的差异注定导致单纯模仿是无法成功的。

除了CEO,你还需要一个quant

如果简单的参照美国的情况,两年内中国“智能投顾”领域规模大概有至少5000亿元的市场。对于专业的投资人不会更多的考虑“智能投顾”或是“机器人投顾”的概念,而是会更看重早期团队的组成和“智能”到底实现到了哪一步。

很遗憾的是,大多数现有的平台其实在这两点上都做的不够好。

关于团队,除了要有一个对中国投资者行为极其了解的宏观策略制定者,和一个对互联网和金融都很熟悉且可以带来融资的CEO之外,最重要的是要有一个有过quant经验的核心人才。目前阶段的智能其实就是基于大数据的分析,量化模型的搭建及不同投资组合的配比。

有的创业者会觉得这个门槛很低,毕竟中国每年会培养大量熟练掌握编程技术的互联网人才或是大量金融系的毕业生。

然而很可惜的是,这个最初门槛其实也是最难跨越的,因为一个优秀的quant 人才需要深度掌握数学、金融、统计和计算机四门学科最好还要有海外衍生品和结构性产品的开发经验。同时,这样的稀缺人才还要勇于抛弃对冲基金百万年薪的诱惑而愿意跟着CEO过艰难的创业生活。 这样智商情商双高的人物,实在是可遇不可求。

智能投顾是极其专业的工作,挂羊头卖狗肉者肯定会死在沙滩上。



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