## 复盘周问答：人工智能对于投资有哪些影响？

> 香帅你好，欢迎来到香帅的北大金融学课。今天给大家比较详细地回答两个问题。
>   · 一个就是同学们很关心的，AI大数据人工智能对于投资的影响的问题；
>   · 另外一个是很多同学提到，最近在IPO中经常听到的一个名词，叫做“绿鞋机制”。
> 首先来看人工智能这个问题。最近很多同学都会特别地关心人工智能，还有AI大数据对于未来金融投资的影响。这个话题其实也是我们在未来课程里还要继续讲解的，今天先给你稍微地讲解一下。

> 高乐高：香帅老师您好，您今天的话题让我想起了美国骑士公司，好像就是通过计算机大数据收集来进行交易的，虽然后来因为一次滑铁卢事件倒了，但是看他之前的数据战绩还是相当厉害的，所以我觉得，是不是机器对于情绪化的人来说，还是有一定的优势呢？

> 红胡子573：人工智能能否对未来形成某种合理预期？如果大家算法一样，就不会有价格差，也就难以产生逾期，对未来的估值还有价值吗？

> 香帅

这两个问题都是挺有代表性的，问题的实质是：人工智能用来投资的优点和缺点，还有收益和风险。

我猜很多同学都有类似的疑问，在数据时代，机器不知疲倦地工作，从数据里边挖掘机会，而且机器又没有情绪，所以一方面它能够吸取我们人类的智慧，另一方面它又克服了我们的恐惧和贪婪，感觉上会比我们的投资要好很多。

那实际上是不是这样？机器做交易有没有问题呢？这些问题是致命的，还是可以改进的呢？

好，在详细解答这些问题之前，我们先来看“高乐高”同学问的骑士资本这家公司。这家公司成立于1995年，它开发了最早的线上交易系统，也就是我们全球最早进行程序化交易的企业之一，早期的经营确实是像这个同学说的，非常成功。

但是到了2012年的时候，有一个程序员在给服务器升级的时候出现了失误，遗漏了一台服务器。结果第二天交易的时候这台服务器当然就出问题了，这一个小的bug导致骑士资本损失了4.6亿，濒临破产，最后是被另外一家公司给收购了。所以总体来说，骑士资本是成也程序化，败也程序化。

那么从这个故事里面，你能得到什么启示呢？我觉得最重要的是，程序化交易对于稳定性的要求特别高，一旦出错，后果是不堪设想的。

什么叫程序化交易？程序化交易就是根据以往的数据挖掘出规律，然后进行稳健性的检验，确认稳健以后形成交易程序，放到计算机上去自动运行。那么这个要害就在于什么呢？在于自动运行。等到第二天开盘的时候，新的数据被自动装载到计算机里，程序运行起来发现了交易信号，就开始进行交易。

所以你想，这个程序一切都不要人控制，如果程序出错，后果是很严重的。刚才的骑士资本就是在程序上出了这么一个错误，最后导致破产的命运。

可能有同学说，这种错误太愚蠢了，小心一点不就行了吗？其实计算机系统远远没有你想的那么稳定，这里面至少有两类错误是很难避免的。

第一类错误叫程序性错误。就是你用计算机的时候，大部分时候没问题，但是有时候会死机，那就是里面蕴含的错误被触发了。

你要记住，任何一个程序大部分时候对，不代表总是对，也不代表未来不出错。因为这只是里面蕴含的错误在过去的运行中没有被触发，但那不代表未来不会被触发。这就像小行星撞地球，过去没发生，不代表未来不会发生；而且程序出错的概率是挺大的，你想一想自己电脑死机的频率就知道了。

还有一类叫稳定性错误。这很有意思，也就是说数据挖掘的交易规律，过去可能是对的，但是未来不一定对。因为金融市场的规律是变化的，甚至是自我毁灭的。

比如说你发现了一个新规律，买A股票、卖B股票会挣钱，你反复检验都是这样子的，然后开始交易。结果发现它不灵了，你知道这是为什么吗？因为这样的交易就是自我毁灭式的。什么叫自我毁灭呢？就是因为这种规律会被越来越多的人发现，越来越多的人这样交易，然后就把A股买高、B股卖低了，所以这个策略就不挣钱了，这就叫自我毁灭。

所以这类稳定性错误其实经常发生，你翻看一下历史经验就知道了，每次金融危机的时候都是那种量化的基金特别容易破产，1998年、2000年、2008年，都是这样。为什么呢？就是因为它们特别地依赖这种历史规律，历史规律只要有一点变化，它们所有的策略都不灵了。

这是第一条，程序化交易对稳定性的要求特别高。那么除了第一条之外还有第二条，是很多程序化交易做不到的，为什么呢？因为投资是关于未来走势的分析，你需要对未来作判断。而未来是充满不确定性的，不是过去的简单重复。

这句话的意思是，基于大数据的人工智能是不可能完全预判未来的价格规律的，因为再大的数据也是历史数据，规律都是历史规律，不包含着未来的新规律，而投资的核心是对未来的判断。这样一来，人工智能所做的事情其实就是有限的了。

投资还是需要人对未来进行分析和预测，而这种分析预测没有固定的规定可行，你与其把它看成是科学，不如把它看作是艺术，所以大数据和人工智能在这个方面就会作用有限了。

这道问题就回答到这里了，简单概括是三句话。第一，人工智能、大数据对投资有重要作用，但是它也有局限性；第二，以人工智能为基础的程序化交易，对于稳定性的要求太高；第三，大数据和人工智能对于处理未来的不确定性作用有限，并不是包治百病的良药。

> 138****2409：唐老师，最近很多公司排队去港股上市，然后我就反复地听到“绿鞋机制”这个名词，想听您说说到底是什么意思？

> 香帅

这个问题其实挺好的，其实“绿鞋机制”的实施，你可以把它看作是IPO过程中，投资银行、投资人、市场之间博弈定价的例子，正好和我们本周的复盘课程形成呼应，所以我稍微详细地讲一下。

第一，“绿鞋机制”是投资银行在承销过程中使用的一种融资调节和价格稳定机制，它的学名叫做“超额配售选择权”。什么叫超额配售呢？就是股票发行中，你如果有供不应求的情况，发行人是有权利要求额外发行15%的股票的。

这个机制有两个作用，一方面在发行特别顺利的情况下，能够为投资银行争取更多利润；另外一个方面，在市场不好的情况下，它能够护盘，稳定股价。

给你讲一下具体操作。现在假设有一家公司，以20块钱的价格发行1亿股，承销商也就是投行，可以要求公司发行1.15亿股。等到上市之后，如果股价涨得很明显，那承销商就可以行使这个超额配售选择权，让公司用20块的发行价增发1500万股，那它自己就从超发中间多赚佣金。

好了，那如果股价走低怎么办呢？它破发了，到17块钱了，这时候承销商就可以出来救驾了。上市公司不增发了，以20块超卖出去的股份怎么办？你想想，这时候市场上只剩下17块了，你完全在二级市场用17块的价格买回来不就行了？这中间不但不赔钱，其实还有3块钱的差价，这就是承销商的利润。

所以你看，无论股价是上涨还是下跌，承销商在这个过程中是不会亏钱的。所以投资银行是很喜欢的，也是从投资银行开始运用的。

那为什么它叫“绿鞋机制”呢？很简单，就是因为当时是美国波士顿绿鞋制造公司在股票发行的时候率先使用，所以它就被称为了“绿鞋机制”。咱们中国也有这种“绿鞋机制”，2006年的时候，我们的监管部门就规定了，只要你的公开发行股票超过4亿股的话，你就可以在发行方案中采用这种超额配售的选择权。

像农行当时就用了，而且还真的替农行挡了不少枪，因为当时是这样子的，农行是2.68元的发行价，发行了200多亿股。当时承销商是中金，为了稳定股价起见，特地超发了30多亿，用绿鞋来进行市场稳定。

果然，上市以后农行的市场表现特别一般，这时候中金和农行就动用了超卖的资金来托盘。如果它们不托盘的话，很快就破发了，托盘守住这个2.68元的发行价，还守了一段时间。

所以说“绿鞋机制”现在也算是IPO定价中很常用的机制了，你看小米在港股IPO的时候也有这个“绿鞋机制”。但是可能有的同学就会问，那是不是有了“绿鞋机制”，我这发行就高枕无忧了呢？

其实不是这样子的，“绿鞋机制”护盘的作用也没那么大。Facebook的承销商是大摩，当时大摩就特别地自信，它们俩就一块儿把发行价定得特别高。结果Facebook上市以后，开盘股价就大跌，这个时候当然就动用了这个“绿鞋机制”，大摩开始疯狂地买入护盘。

问题是当时的成交量很大，一天大概是5.7亿左右的成交量，大摩手上“绿鞋”的配额一共才6300万股，跟这么大的成交量比起来，就算是杯水车薪了。所以尽管头一天收盘的时候它没破发，但是第二个交易日结束就破发了。

所以说最终的价格博弈，还是取决于股票的基本面，“绿鞋”最多只能做一个辅助的工具而已。

> 香帅好了，这就是今天问答的内容，希望你已经对这两个问题有了更深的理解，我们下堂课再见。

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