智能投顾类产品思考之慧定投

　　只要给予足够的数据和计算能力，一个外部的实体就能够比我们更加了解我们自己，并且能为我们做出更好的决定。
　　基金定投，不是什么新的概念，就是指以固定方式定期投资于基金，通常时定期定额的，是一种长期的理财方式。
　　而去年下半年，蚂蚁聚宝推出了智能理财服务–＂慧定投＂。这个智能定投服务也是定期扣款，但是会根据行情的好坏，调整投资金额，能自动实现高位少买，低位多买的功能，从而大大降低基金的成本，当股价上涨的时候，更容易获利。
　　这么好的工具，没有人愿意错过，那么＂慧定投＂到底有多＂会＂定投呢？
　　规则
　　＂慧定投＂适用基金类型：股票型基金，指数型基金和混合型基金；
　　实际定投金额的计算方式：采用了均线策略，的设置一个每期基础定投金额，系统将按照当期扣款率计算实际定投金额。
　　实际定投金额=基础定投金额*当期扣款率，60%=<当期扣款率<=210%。
　　当期扣款说明（以指数500日均线为例）：
　　1.T-1日指数收盘价高于500日平均值，T-1日相对涨12%， T日定投扣款90%，也就是所谓的＂高位少买＂。
　　2.T-1日指数收盘价低于500日平均值，T-1日相对跌25%，近10日振幅2%，T日定投扣款190%，也就是所谓的＂低位多买＂。但是如果振幅超过5%了，系统又判断行情在变坏，T日定投扣款90%，又会少买。
　　3.指数过去10日振幅=指数过去10个交易日最高日收盘价/指数过去10个交易日最低收盘价-1。
　　对比
　　单只基金分析
　　基金选择＂慧定投＂时，可以选择沪深300指数，中证500指数和创业版指数的180天，250天和500天均线为基准。
　　沪深300：沪深300指数由沪深两市A股中规模大、流动性好、最具代表性的300只股票组成，样本大多为大蓝筹股。
　　中证500：中证500指数综合反映沪深证券市场内小市值公司的整体状况。
　　创业板指数：创业板指数从创业板股票中选取100只组成样本股，以反映创业板市场层次的运行情况。
　　均线：均线指标实际上是移动平均线指标的简称。N日均线顾名思义就是N天股票成交价格或指数的平均值。180日均线，250日均线和500日均线都是分析股票中长期走势。选取一只偏股的行业混合基金进行＂慧定投＂的历史收益分析，结果如下（5月21日数据）：
　　历史参考收益：近5年定投收益率：
　　历史参考收益：近1年定投收益率：
　　历史参考收益：近2年定投收益率：
　　历史参考收益：近3年定投收益率
　　而选择不同的定投的周期：每周，每2周，每个月，并不会导致收益率的变化。
　　从这只基金的分析看：
　　180日均线的收益率要普遍好于250日均线和500日均线的收益；
　　按沪深300指数的收益要普遍好于中正500指数和创业板指数；
　　令人意外的是，对于这只基金，普通的定投的收益要普遍好于＂慧定投＂的收益；
　　定投排行榜分析
　　蚂蚁聚宝有个＂定投排行＂功能，以5月21日的排行榜为例，来看下＂慧定投＂与普通定投的对比（以沪深300的180日均线为基准）：
　　近5年的收益排名前十的基金：
　　近1年的收益率排名前十的基金：
　　近2年的收益率排名前十的基金：
　　近3年的收益率排名前十的基金：
　　从这个统计结果看，收益排名前十的大部分基金使用＂慧定投＂的结果都要好于普通定投，＂慧定投＂又显得非常的有效。
　　而蚂蚁聚宝＂慧定投＂支持的基金有1600多只，所以不管是单个基金的情况，还是排名前十基金的情况，都属于小样本。那么＂慧定投＂的效果是否又有普遍意义呢？
　　分析
　　虽然，基金销售的时候都要求告知投资人＂基金过去的业绩不代表未来＂，但不管是＂慧定投＂还是普通定投的效果，都是基于对过去的业绩的分析而得出的决策依据。
　　假设＂慧定投＂的机制非常有效，那么可以进一步优化参照均线的选择：
　　选定近N（1,2,3,5）年的历史定投收益率，也表示投资人期望持有基金的期限；
　　系统应该自行算出三个指数和三个均线产生的9个组合中收益最高的组合提供给投资人；
　　然而现在＂慧定投＂并没有这样的机制，只是默认按照沪深300的180日均线。这也是＂定投排行＂收益展示时默认选择的参照基线。没有这么做的原因不得而知，我想主要原因还是在基金这个领域，用过去预测未来，未必有那么准确。选择过去收益最高的基线作为参照，未必就一定那么有意义。
　　作为智能投顾雏形期的产品，＂慧定投＂已经迈出了重要的一步，但是要做到＂智能＂，还要朝以下几个方向演进。
　　对用户（投资人）的深度了解
　　现在常用了解用户的办法就是风险评测问卷：用户的年龄（家庭，收入），资产情况，投资经验，期望收益，投资期限，风险承受能力等都可以获取。但是以此只能做最粗略的信息收集，而且评测的结果和用户真实的行为之间，很有可能是不匹配的。
　　而如果能从某个用户大量的行为数据中，提取出用户真正的偏好。这个时候系统再做决策推荐，就会相对精准。
　　如果用户还没有个性化的数据，那么对于投资这只基金的用户收益情况需要有个宏观的分析，如大部分选择180日均线作为基准的用户，收益情况相对比较好，这个时候系统就优先推荐180日均线给新用户。如果用户基金持有时间都不超过180天，那么在均线选择的时候，系统就会优先推荐180日均线，这样才跟用户的投资习惯比较匹配。
　　要实现这些并不容易，对用户的大数据（以及个性化数据）的采集和深度分析的能力提出了很高的要求。
　　对基金深度了解
　　每只基金都有其独特的风格，如行业混合，中小盘，灵活配置等。如果基金持股是大盘蓝筹为主，那系统应该优先推荐沪深300指数为基线。但是如果后期基金的持仓风格发生了变化，追求成长风格，那定投参照的指数也会相应的自动调整为风格更加一致的中证500指数。
　　一句话，就是不再是基于过去的分析来决定将来怎么选择，而是进行智能的动态调整来选择参照的指数。
　　更加智能的投资机制
　　＂慧定投＂用振幅来调节定投的金额，在低位的时候，如果下跌过快，定投的金额也会减少。但是如果在下跌过程中，整体行情变得十分糟糕，是否有个风险控制机制，一旦触发这个机制，就不再进行投资；而在上涨过程中，如果行情变好，也可以触发某个机制，在高位投入更多的资金。
　　而对于投资的时机，也需要更加智能化，不是＂定期＂，而是＂择期＂，在达到某些条件下就可以触发投资，而在另外一些条件下，即使设置了＂定投＂，也可以不进行投资。
　　未来
　　普通人投资都有点＂盲人骑瞎马，夜半临深池＂的感觉，如果能够借助＂智能＂照亮一下环境（借用罗振宇的话），就能帮助投资人优化投资策略，取得更高的收益。
　　就像汽车一开始还不如马车方便，快捷，但是到了现在来看，我想没有人认为这还是个需要讨论的问题。目前＂慧定投＂还难言智能，但毕竟是难能可贵的一步。这类产品要向进一步向智能化发展，还要迎接两大挑战：决策能力和计算能力。
　　Gartner Group在「大数据」的定义中提到：＂大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力来适应海量的、高增长的和多样化的信息资产。＂
　　也正如人类简史作者尤瓦尔.赫拉利所说＂只要给予足够的数据和计算能力，一个外部的实体就能够比我们更加了解我们自己，并且能为我们做出更好的决定。＂
　　＂慧定投＂会如何发展，我们拭目以待。