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　　毫無(wú)疑問(wèn)，中國(guó)金融科技的發(fā)展處于跑步前進(jìn)的狀態(tài)，從監(jiān)管層對(duì)金融科技的開(kāi)放態(tài)度，到企業(yè)在金融科技領(lǐng)域的實(shí)踐，以及國(guó)內(nèi)龐大的市場(chǎng)，都預(yù)示著中國(guó)在金融科技領(lǐng)域的強(qiáng)勁動(dòng)力與美好前景。

　　然而，金融科技的發(fā)展仍處于起步階段，各方在金融科技的實(shí)踐仍面臨著諸多的挑戰(zhàn)。

　　1、數(shù)據(jù)與金融的邏輯

　　數(shù)據(jù)是金融科技的空氣，金融科技的發(fā)展離不開(kāi)廣泛、真實(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。然而，金融世界中存在著海量的數(shù)據(jù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的接收和處理是金融科技在應(yīng)用過(guò)程中的一大挑戰(zhàn)。

　　很多人提到大數(shù)據(jù)，第一反應(yīng)是數(shù)據(jù)越多越好，可是與金融有關(guān)的模型中接收的數(shù)據(jù)是不是越多越好？這仍是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。

　　被后人稱(chēng)為“計(jì)算機(jī)之父”和“博弈論之父”的馮·諾依曼曾經(jīng)做過(guò)一個(gè)非常形象的比喻，用四個(gè)參數(shù)我就能夠擬合出一頭大象，用五個(gè)參數(shù)我可以讓它的鼻子擺動(dòng)。這說(shuō)明從擬合的角度看，如果你給一個(gè)模型足夠多的數(shù)據(jù)，是能夠解釋一切的，但這是否符合金融自身的邏輯，還存在疑問(wèn)。

　　如果使用不當(dāng)，精確的數(shù)據(jù)挖掘也會(huì)造成荒謬的結(jié)果。一個(gè)很有趣的例子發(fā)生在1990年，一家對(duì)沖基金發(fā)現(xiàn)孟加拉國(guó)生產(chǎn)的黃油，加上美國(guó)生產(chǎn)的奶酪以及孟加拉國(guó)羊的數(shù)量與標(biāo)普500指數(shù)從1983年開(kāi)始具有99%以上的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性。

　　然而統(tǒng)計(jì)奶酪的生產(chǎn)會(huì)是一個(gè)預(yù)測(cè)標(biāo)普500指數(shù)的好方法嗎？相信沒(méi)有一個(gè)頭腦正常的交易員會(huì)做出這樣的選擇，但是在機(jī)器看來(lái)，這是一個(gè)可能是個(gè)再正常不過(guò)的判斷。

　　

　　一副關(guān)于過(guò)度擬合的漫畫(huà)

　　面對(duì)這個(gè)問(wèn)題，需要我們?cè)谶x擇數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的時(shí)候必須做到非常的謹(jǐn)慎，并不是所有的金融數(shù)據(jù)都要拿來(lái)分析，才能得到一個(gè)準(zhǔn)確的結(jié)果。

　　金融市場(chǎng)存在著各方的博弈和許多的偶然性，在這樣的情況之下，判斷某一資產(chǎn)的價(jià)格存在著許多的“噪音”，如何分辨數(shù)據(jù)中的“噪音”，我們采用的數(shù)據(jù)要怎樣開(kāi)發(fā)利用才能使其發(fā)揮最大的功效，更多的數(shù)據(jù)和更完善的模型，應(yīng)該在符合金融邏輯的前提下發(fā)展。而不應(yīng)該是簡(jiǎn)單地把數(shù)據(jù)扔進(jìn)模型，然后用輸出的結(jié)果去做預(yù)測(cè)。

　　2、機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)

　　上面提到的數(shù)據(jù)應(yīng)用，與機(jī)器學(xué)習(xí)是分不開(kāi)的。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)模型自動(dòng)優(yōu)化，即使是作為模型設(shè)置者有時(shí)也不知道機(jī)器即將呈現(xiàn)的模型是什么樣子，這完全是根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)自動(dòng)決定的。

　　當(dāng)我們用過(guò)去二十年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，形成一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓機(jī)器在不斷學(xué)習(xí)的過(guò)程中，提高根據(jù)已知變量預(yù)測(cè)未來(lái)狀況的能力。給機(jī)器學(xué)習(xí)提供哪些“好數(shù)據(jù)”，運(yùn)用怎樣的訓(xùn)練方法才能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，可以說(shuō)，在今后很長(zhǎng)的一段時(shí)間里，提高和利用機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力會(huì)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

　　3、底層資產(chǎn)缺乏

　　巴菲特最常為普通投資者推薦的投資方式就是跟蹤市場(chǎng)指數(shù)的被動(dòng)型基金，也就是ETF。買(mǎi)入ETF就相當(dāng)于買(mǎi)入一個(gè)指數(shù)投資組合，可以有效分散風(fēng)險(xiǎn)。投資者如果買(mǎi)入跟蹤滬深300的ETF，就相當(dāng)于持有了滬深市場(chǎng)300支績(jī)優(yōu)股，分散風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)可以享受指數(shù)成長(zhǎng)帶來(lái)的收益。

　　ETF另一個(gè)重要的優(yōu)勢(shì)是交易成本低。Robo-adviser的先驅(qū)Betterment和Wealthfront之所以可以把費(fèi)率降至0.25%，也正是因?yàn)檫@兩家公司資產(chǎn)配置的底層資產(chǎn)選用的都是ETF。

　　截至2016年底，美國(guó)市場(chǎng)交易的指數(shù)基金有近2000只，指數(shù)基金的規(guī)模規(guī)模超過(guò)2.2萬(wàn)億美元，單日交易量超過(guò)900億美元。而且種類(lèi)非常齊全，數(shù)量多達(dá)一千多種，不僅有跟蹤大盤(pán)指數(shù)的產(chǎn)品，還有跟蹤各個(gè)行業(yè)指數(shù)的、追蹤債券、商品甚至其他國(guó)家股指的產(chǎn)品。正是完備的ETF市場(chǎng)，為大類(lèi)資產(chǎn)的配置提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，從而支撐起了美國(guó)Robo-adviser領(lǐng)先全球的發(fā)展。

　　而國(guó)內(nèi)ETF產(chǎn)品的缺乏，卻成了國(guó)內(nèi)Roboadviser發(fā)展的一大挑戰(zhàn)。中國(guó)的資本市場(chǎng)起步較晚，目前中國(guó)只有150只ETF，大量的ETF規(guī)模常年在1億元人民幣以下徘徊。

　　許多ETF單日交易量甚至不足1萬(wàn)元，隨時(shí)面臨著被清盤(pán)的境地。這樣的ETF市場(chǎng)是無(wú)法為資產(chǎn)配置提供完備的底層資產(chǎn)。而如果國(guó)內(nèi)投資者以海外的ETF作為投資標(biāo)的，投資者還要受到外匯管理政策的限制。國(guó)內(nèi)的Roboadviser企業(yè)只得借助公募基金市場(chǎng)，雖然品種、規(guī)模都適合成為資產(chǎn)配置的標(biāo)的，但是公募基金在交易的成本和靈活度上與ETF仍存在著一定的差距。

　　4、熱炒概念顧擾亂市場(chǎng)

　　AlphaGo戰(zhàn)勝李世石之后，人工智能概念在國(guó)內(nèi)就形成了席卷之勢(shì)，打著人工智能旗號(hào)的各種理財(cái)平臺(tái)開(kāi)始大行其道。尤其是最近一段時(shí)間，智能投顧這個(gè)說(shuō)法在中國(guó)有被濫用的趨勢(shì)。

　　嚴(yán)格意義上的智能投顧也就是國(guó)際上通行的Roboadvisor，是指以馬科維茨的資產(chǎn)配置理論為基礎(chǔ)，投資的標(biāo)的必須是經(jīng)濟(jì)學(xué)上嚴(yán)格定義的大類(lèi)資產(chǎn)。并且運(yùn)用量化和計(jì)算機(jī)技術(shù)幫助用戶自動(dòng)配置資產(chǎn)，同時(shí)應(yīng)該具備動(dòng)態(tài)再平衡功能。最重要的是，這樣的系統(tǒng)為投資者追求的是長(zhǎng)期穩(wěn)健的beta收益。

　　在國(guó)內(nèi)“投顧”的概念主要是指給客戶提供個(gè)股投資建議的顧問(wèn)，與進(jìn)行資產(chǎn)管理Roboadvisor在概念上有著較大的差距。

　　也正是因?yàn)楦拍畹牟煌?，?dǎo)致許多打著智能投顧旗號(hào)的產(chǎn)品，開(kāi)展的是推薦股票的業(yè)務(wù)，也有的投資標(biāo)的千奇百怪，甚至包括了大量的非標(biāo)資產(chǎn)，這樣的智能投顧，會(huì)給國(guó)內(nèi)剛剛起步的智能投顧市場(chǎng)和消費(fèi)者的利益都帶來(lái)?yè)p害。

　　5、用戶投資理念

　　據(jù)中登公司的數(shù)據(jù)顯示，截止2016年底，A股市場(chǎng)的投資者數(shù)量合計(jì)11906.67萬(wàn)戶，其中，自然人數(shù)量高達(dá)11873.70萬(wàn)戶?？梢?jiàn)國(guó)內(nèi)的投資市場(chǎng)仍是散戶為主，許多投資者對(duì)大類(lèi)資產(chǎn)配置的接受度仍不高。

　　同時(shí)中國(guó)的財(cái)富管理市場(chǎng)也在快速的成長(zhǎng)中，如何抓住這個(gè)機(jī)遇，與投資者進(jìn)行充分的溝通，讓投資者充分接受資產(chǎn)配置的理念，是從業(yè)者面臨的又一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。

　　金融科技從弱小到壯大，需要從業(yè)者不斷艱辛的付出，也許未來(lái)在不同的階段還會(huì)面臨著更多難以預(yù)料的挑戰(zhàn)。只要我們金融科技的從業(yè)者在合法合規(guī)的框架內(nèi)處理和解決問(wèn)題，相信金融科技的前景會(huì)非常光明。

（文章來(lái)源：鈦媒體）