<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE wml PUBLIC "-//WAPFORUM//DTD WML 1.1//EN" "http://www.wapforum.org/DTD/wml_1.1.xml"><wml><card  id="index"  title="清华金融评论  &raquo; Blog Archive   &raquo; 程飞：金融科技助力资产配置"  ><p>
			标题：程飞：金融科技助力资产配置<br/>
			时间：2017年2月27日 (上午10:34)<br/>
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            标签：<a href="index-wap.php?tag=%e7%a8%8b%e9%a3%9e">程飞</a><br/>
			作者：清华金融评论<br/> 
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本文由《清华金融评论》与况客联合推荐

文/金石财策产品总监程飞

资产配置的概念由来已久，但以往国人很少讲。今天，资产配置在投资理财界的风靡与宏观环境的变迁密不可分。

当前，中国经济进入“L”型发展阶段，过去单边资产的趋势性投资机会已不再。经济增速放缓，各类资产波动增大，收益率持续走低，加之国内外“黑天鹅”事件不断，英国退欧、股灾、熔断、债券违约等极端风险事件都给经济带来更多的不确定性。

处于当今的市场环境中，个人投资者在投资方面面临着很多困难：

1.资产波动加大

经济下行，各类资产剧烈震荡，个人投资者的焦虑难抑。而多元资产配置可以有效分散投资风险，减少组合收益率的波动，帮助投资者实现稳健。

 2.资产配置对专业性要求很高

如何根据个人风险承受能力、目标和风险偏好选择投资产品？配置哪些产品？配置多少？何时买入？何时卖出？对普通个人投资者而言，这些问题实践起来非常困难，对专业知识、经验及条件的要求很高。

3.人性弱点

人在投资过程中很难克服情绪影响、始终保持理性。带有情绪的投资会引发错误的判断，贪婪和恐惧往往是我们投资失败最重要的根源。

4.产品和服务获取复杂

虽然现在的理财产品极为丰富，但如果要一项项地研究、选择产品来加入投资组合,找不同机构购买，手续繁杂，费时费力。

Fintech的发展为这些难题的解决开启了一扇门 —— 智能投顾。

在海外，金融巨头如花旗、高盛、贝莱德（全球最大的资产管理公司）等都已进入数字化资产配置领域。一批新型金融科技公司如Personal Capital、Wealthfront等迅速崛起，成为这个领域的先锋。

智能投顾的理论依据是由马科维茨提出的现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory，MPT）。该理论归纳了理性投资者如何利用分散投资组合来优化投资，其核心结论为：投资组合风险通常低于组合中每个资产风险的加权平均值。

然而，要想精确计算出最优组合，却非人力所及。智能投顾就是利用现代信息技术，让智能系统自动根据客户偏好，计算出最适合他/她的投资组合。

智能投顾以什么协助资产配置

Fintech的智能投顾研发团队一般由两类群体构成。一类是金融团队，依据MPT设计出有效的资产配置模型，使得投资者不需具备投资专家那样深入的专业知识，就可以获得科学的资产配置方案。

另一类是科技团队，负责将模型通过技术手段加以实现。智能的资产配置离不开大数据和机器学习（人工智能）技术的支持。这里的大数据既包括历史上各种相关的市场经济数据（可谓海量），还包括投资者的相关信息，以便提供个性化的设计方案。

机器学习的优势则在于能够全面挖掘这些数据之间的联系，并能够自我演进。无论本次投资决定正确与否，都会进入样本，成为下次决策的参考，且可自动调整参数，提高模型有效性，即未来决策的正确率。

智能投顾给出的是动态组合方案，可根据市场及投资者的变化进行自动调整，实现资产的再平衡。并且，这种调整具有高度的纪律性，完全依据模型策略，很好地克服了人性的弱点。

此外，智能投顾不仅仅是给出配置方案，更是与各类金融产品的交易相联系，实现方案的落地实施。其产品通常为标准化资产，有效保证投资的安全合规。优秀的Fintech系统会配置“交易优化模块”，选择最佳交易时点，帮助投资者节约交易成本与时间。

智能投顾系统整合了金融产品与服务，帮助客户实现一键全球资产配置，操作便捷。

正是以上所述的诸多特点，让智能投顾在当下备受关注。国内近期已有相对成熟的产品开始走向市场。

如果投资者能很好理解自身风险属性，可以利用Fintech实现投资的智能配置（投资账户的资产配置）。如果其对自身的风险属性无法确定，或有着比较具体的理财需求（通常涉及大类资产的资产配置），建议在专业理财顾问的指导下更好地运用金融科技实现科学理财。

另外，投资者在挑选数字化资产配置服务时需重点关注两点：一是智能模型的真实有效性；二是配置资产的广泛性是否足以有效分散投资风险。

&#160;

本文编辑：王蕾

 

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