爱博网赚中基协交上半年成绩单,直面“基金赚钱、投资

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中国的报道季如火如荼,中国基金会协会(以下简称“中国基金会协会”)也在提交论文。8月21日晚,中国基金会协会发布了2019年上半年工作总结和2019年下半年工作计划,再次明确了自己的立场:“就协会而言,要根据《基金法》和中国证监会赋予协会的职责,围绕三大财务工作任务,全面检查协会的治理、自律管理、自律处罚、行业服务等工作。” 回顾上半年行业发展,据中国基金协会统计,截至2019年6月底,协会自律管理下各类资产管理业务的总存续规模为51.71万亿元,其中公共资金13.46万亿元,证券期货机构私募股权管理计划23.60万亿元,私募股权基金13.33万亿元,资产证券化产品1.46万亿元。共有139名公共基金经理和22,000名员工。共有24304名私人基金经理和247000名员工。 在公共资金方面,自今年以来,公共资金的管理规模持续稳步增长,FOF养老基金和科学委员会基金保持了产生活力,货币市场基金的风险得到有效管理。证券期货机构私募股权管理业务结构不断优化。降低杠杆和移除渠道的效果显而易见。积极管理和服务实体经济的能力增强。与2018年底相比,渠道业务规模下降9.5%,分类产品规模下降41.1%,主动管理比例上升1.94%。 私人股本基金也取得了相当大的进展,并不断促进创新资本的形成。据统计,截至2019年第二季度末,投资于非上市和非上市国内企业、新三板企业和再融资项目的私募股权基金总数达到107,500家,形成实体经济股权资本6.03万亿元。私募股权基金投资52,200个中小企业项目,本金1.97万亿元;投资30,100个高新技术企业项目,本金1.23万亿元;投资9,249个创业科技企业项目,本金1,356亿元。 私募股权基金在科学创新委员会投资方面取得了突出成就。据中国基金会协会统计,截至2019年6月底,在向科学创新委员会提交上市申请的141家科技创新企业中,有117家获得私募股权投资(4家企业完全退出),约占83.0%,主要投资399亿元。在首批25家科技板企业中,共有23家企业接受了私募股权投资,占总数的92.0%。投资产品231项,资金约128亿元。 尽管上半年基金行业持续发展,但中国基金协会基于国家战略高度,清楚地看到基金行业发展中仍存在几个根本性问题。首先,公共基金无法摆脱“基金赚钱,投资者赔钱”的恶性循环。它们的专业价值没有得到充分开发,怎么才能赚钱,投资工具的属性被弱化,缺乏从投资者需求到大资产配置再到最终资产组合管理的完整生态。 据统计,截至2018年底,股票型和部分股票型基金的总规模仅占13.1%,而公募基金的市值仅占流通a股市值的3.6%,占总市值的比例较低。 基金如何真正发挥其价值需要反思。正如中国基金会协会会长洪磊最近所说,“该基金的价值在于凭借其自身的专业能力为投资者找到最佳资产。” 第二,证券期货资产管理业务未能坚持资产管理的本质属性,这并没有充分体现在投资者寻求最佳投资目标的资产管理的来源和使命上。“一些资产管理业务已经演变成银行财务管理和信托计划的替代品。资金的来源和方向受到银行资本利用需求的限制。他们没有发展独立的管理能力来筹集投资。卖方主导的买方业务和单一投资组合的问题十分突出。他们面临着切断渠道和降低杠杆的压力。”中日协会在分析中说。 第三,私人投资基金在促进创新资本形成和服务中小微型企业方面发挥了重要作用。然而,其中仍隐藏着许多“伪资产管理”业务,甚至非法集资和融资业务。总体而言,开发质量不高。 第四,该行业缺乏尊重法律、职业和信贷的文化。一些机构和员工风险合规意识薄弱,职业道德和职业标准较低。 展望下半年,中国基金协会表示,将正视行业问题,重塑资产管理行业的辉煌。一是强化民众立场,坚持推动资产管理业务始终遵循其本源和使命,包括围绕受托人受托责任完善行业行为准则,解决私募股权基金“伪资产管理”和利益冲突问题,解决证券期货经营机构资产管理业务转型问题。 二是坚持市场导向,努力推进专业化分工和市场化信用体系建设,包括推动重大资产配置业务发展,引导短期理财资金向重大资产配置资金转变,推动养老保险资金向重大资产配置业务发展,推动FOF公私产品的市场化配置。 三是坚持法治,努力优化行业生态和制度环境。中国基金会协会指出,以前期费用和后期佣金为代表的销售率机制是损害投资者利益、导致公共资金异常发展的重要原因之一。因此,有必要大力推进行业费率改革,摒弃以销售为导向的收费模式,按所有权金额收费。在市场竞争机制下,筹资经理和投资经理会自发形成不同层次的管理层持股。 四是坚持专业治理,努力建设专业高效的现代行业协会,包括不懈努力推进内部管理流程再造,推进人才队伍和专业能力建设,推动严格的党内管理和纪检监察作用。

网赚日结人工智能投资能“躺”着赚钱吗

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最后,人工智能投资决策过度依赖于历史数据,而人类的主动决策优势则更加显著。围棋对弈领域不会发生大的不可预测的风险事件,而在投资领域,这种事情时有发生。对于这些事件,以前没有发生过,没有历史数据进行学习,机器就会束手无策,而人则可以进行系统的分析。当面对罕见风险事件,人类的决策优势更加显著。

总结而言,在规则透明稳定,历史数据丰富可靠,无大型风险事件发生的领域,机器不受主观情绪、偏见的影响,在实时信息的接收、分析、决策的环节中,其时效性、准确性、一致性均要高于人类,相对更有优势;而在缺乏历史数据,规则不透明,风险事件时常发生的领域,人的决策会更有优势。因此,怎么才能赚钱,在投资领域,单一机器和人都无法占据优势,未来不该是人与机器对立的局面,而是强强联合。

目前来看,人工智能已经应用于研究、投资决策、交易执行等各个方面。

研究方面,通过人工智能阅读研究报告和公司报表,可以大大提升研究效率。例如最近正在出的上市公司2018年年报和2019年一季报,如果每一家公司都认真看报表然后总结,人工覆盖面非常有限,而如果用机器去读这种非结构化的文本数据,则可以快速总结要点,提取需要的核心内容,辅助研究员解读报表。

投资决策上,人工智能技术目前主要从信息处理和知识学习两方面应用于投资决策:一方面依靠人工智能的信息处理能力,通过人工智能方法高效地获取和处理非结构化数据,主要包括微信数据,搜索数据,淘宝、京东交易数据等;另一方面依靠人工智能的知识学习能力,通过人工智能方法进行资产的收益预测和资产的交易。

交易层面,人工智能构建的交易策略更擅长从复杂的历史数据中寻找规律、学习知识,将更广泛、更复杂的因素纳入走势预测的分析中,用来指导未来的交易决策;此外,程序化交易能够显著提高投资策略的执行效率、降低冲击成本,并且在一定程度上提高投资组合的收益。人工智能时代的自动交易包含了自动化和智能化,更强调从市场数据中学习,通过对大量历史数据的学习,构建预测模型,优化交易算法,获得最佳的交易表现。

总之,机器和人在投资领域各有优势,机器不会取代人,人也离不开机器,人机结合或许会取得更大的突破。

网赚日结人工智能投资能“躺”着赚钱吗每一位人工智能投资经理都希望创建一个全自动的投资交易系统,实现他躺着赚钱的梦想。阿尔法围棋的滚动胜利进一步增强了他对这个梦想的憧憬。不幸的是,迄今为止还没有制造出这样的机器。[人工智能在各个领域的应用方兴未艾。在投资领域,特别是在二级市场的应用引起了人们的兴趣。面对人工智能投资的兴起,有人认为人工智能时代即将到来,并将最终完全取代投资领域的人。一些人对此嗤之以鼻,认为这只是一个噱头。那么如何正确看待人工智能在投资领域的应用呢?事实上,围棋与二级市场大不相同。总之,围棋是一个有边界的相对固定的市场,而二级市场是一个没有边界的动态市场。 首先,人机象棋本身毫无意义。机器是人们用来提高效率的工具。人机象棋就像人和飞机之间的长跑。对于机器来说,丰富可靠的数据是计算机程序做出更好投资决策的先决条件之一。通过测试和分析大量数据,找到了某些规则,并编写代码使机器能够忠实地执行它们。阿尔法围棋(AlphaGo)能够粉碎围棋世界,不是因为它的技术有多好,而是因为它巨大的服务器资源和计算效率,可以整合世界上所有的棋谱、所有的围棋游戏和所有的围棋人物的玩法,通过计算下棋。在投资领域,虽然有历史数据,但也有很多噪音,而且一些上市公司可能会在财务数据上作弊,导致他们的数据可靠性远远低于象棋。 其次,为了使机器发挥主导作用,规则必须透明和稳定。例如,围棋虽然在不同的国家和地区之间可能有细微的差异,但总体上是稳定的,尤其是在同一个游戏中,规则不会改变。然而,投资领域是不同的。监管政策和经济外部环境都将发生巨大变化。例如,从2016年到2018年,无论监管并购的收紧、经济环境中最后一个经济周期的复苏,还是外部环境中来自北方的资金流入,市场生态都将发生巨大变化。然而,在历史数据中表现良好的交易程序很难适应这一新变化。 最后,人工智能投资决策过度依赖历史数据,而人类的积极决策优势更为显著。围棋游戏领域不会有大的不可预测的风险事件,但在投资领域,此类事件时有发生。至于这些事件,它们以前从未发生过。没有历史数据可以学习,机器将无能为力,而人们可以进行系统的分析。当面对罕见的风险事件时,人类拥有更显著的决策优势。 总之,在规则透明稳定、历史数据丰富可靠、没有大规模风险事件发生的地区,机器不受主观情绪和偏见的影响,在接收、分析和决策实时信息的过程中,机器的及时性、准确性和一致性高于人类,它们具有相对较多的优势。然而,在缺乏历史数据、规则不透明以及风险事件经常发生的领域,人类决策将具有更多优势。因此,在投资领域,无论是单个机器还是人都无法利用它。未来不应该是人和机器相互对立的局面,而是一种强大的结合。 目前,人工智能已经应用于研究、投资决策、交易执行等方面。 在研究中,通过人工智能阅读研究报告和公司报告可以大大提高研究效率。例如,最近发布的上市公司2018年年报和2019年季报显示,如果每家公司仔细阅读并总结报告,人工覆盖范围非常有限,而如果使用机器来阅读这种非结构化文本数据,关键点可以快速总结,所需的核心内容可以提取出来,研究人员可以得到协助来解读报告。 在投资决策中,人工智能技术目前主要从信息处理和知识学习两个方面应用于投资决策:一方面,它依靠人工智能的信息处理能力,通过人工智能的方法高效获取和处理非结构化数据,主要包括微信数据、搜索数据、淘宝网、JD.com交易数据等。;另一方面,它依靠人工智能的知识学习能力,通过人工智能方法预测资产和交易资产的收益。 在交易层面,人工智能构建的交易策略更善于从复杂的历史数据中发现规则和学习知识,并将更广泛和更复杂的因素纳入趋势预测分析,以指导未来的交易决策。此外,程序化交易可以显著提高投资策略的执行效率,降低影响成本,并在一定程度上提高投资组合的回报。在人工智能时代,自动交易包括自动化和智能,更强调从市场数据中学习。通过学习大量历史数据,构建预测模型,优化交易算法,获得最佳的交易性能。 简而言之,机器和人在投资领域都有自己的优势。机器不能代替人,没有机器,人就无法生存。人和机器的结合可能会有更大的突破。

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