Chief Investment Officer:CFA协会报告昭示,投资行业面临转折

Chief Investment Officer网站刊登评论文章,论述了当前投资行业形势,全文翻译如下。

投资行业的非盈利组织CFA协会日前发布了一项新报告,表示投资管理行业正处于关键节点,并将在未来五到十年出现“大规模转型”,会带来“影响深远的变革”。

报告同样发现,“投资行业并没有尽其所能地成为社会的正面力量”。

报告标题为《投资业的未来状态》,其中包含了对1100多名投资管理专业人士的调查。同时还对19名投资行业高管进行了采访。

“这项研究清楚地表达了投资行业的急切需求,必须更快地适应新环境,”CFA协会首席执行官施博文,CFA(Paul Smith)表示,“在相当多的情况下,整个行业都需要接受变革,我们正在进入一个新的环球投资时代。”

报告的主要成果包括:

• 84%受访者预期产业整合;

• 73%受访者认为环境、社会和治理因素会更有影响;

• 70%受访者认为亚太地区的金融中心影响力会增加;

• 70%受访者认为更多的资产会投入到被动投资工具中;

• 63%受访者认为资产管理公司的边际利润会保持不变或收缩;

• 57%的受访者认为投资机构会将投资管理活动内包,以此减少成本。

报告中还提出了几项相关趋势,包括了科技进步、重新定位的客户倾向、新的宏观经济形势、不同的监管制度以及人口结构变化。

报告表示,未来投资行业面临的问题将会更加复杂,例如数字化和商品化的潮流、不断降低的手续费用、可持续性发展的压力、技术为主的业务模型与其他投资创新技术。

CFA协会建议资产所有人、资管经理和投资中介人聚焦以下几点:

• 职业转型:调整心态和实践,将投资行业转化成像法律、医药行业更加职业化的定位;

• 贯彻信托原则:把握并有效贯彻信托职能,避免利益折中与冲突;

• 新环境、新技术:建立能够描绘成功愿景并且坚持职业道德的领导力,增强多样性可以推动更好的业绩与行业文化;

• 加强规范、重塑信任:建立文化和业务模型,在重要节点树立可信度并提高职业水平;

“我们的行业正处于一个关键的转折点,成功或失败尽在一念之间,”施博文表示,“未来五年,行业巨头们所做出的决定不光对它们公司本身产生影响,也会对我们所熟知的整个投资行业带来冲击。”

财富经理采用人工智能 股票经理人职业面临终结

据《金融邮报》报道,金融科技让传统投资行业天下大乱。最近黑石集团宣布将以电脑算法取代人工,为一些股权基金挑选股票——这说明财富管理行业开始意识到风向了。

黑石集团的这一决定关系到其负责管理的超过5万亿的资产,之后世界最大的对冲基金公司桥水基金公司(资产管理规模达1600亿美元)也开始利用软件程序进行自动化日常决策。

计算机量化贸易策略大受欢迎,人工智能技术的大规模应用,这一切都源于技术带来的丰厚回报。

据Eurekahege表示,人工智能和自动学习对冲基金的表现超过了传统计算方法以及全球对冲基金平均表现,两年期年收益率高达10.6%。

这些自动化基金也能够针对风险进行调整,提供更好的回报,波动也更小。

“人工智能在投资管理行业的应用尚属于早期阶段,但我们相信随着稳定性和盈利能力不断上升,终将持续吸引投资者,”加拿大帝国商业银行世界市场部门信息科技分析师Stephanie Price表示。

她还提出,全球排行前25的投资公司中,有一半都采用了一定程度的计算机生成的投资策略,代表了统计模型进化到了深层次的机器学习。

不论是苹果公司的智能助手Siri,还是IBM公司的“沃森”超级计算机,人工智能程序已经在利用大规模数据解决各种棘手问题了。

Cerebellum Capital旧金山分公司CEO David Andre与COO Conrad Gann认为,对于投资者来说,这代表不用再为美国证券交易委员会(SEC)申报和社交媒体的问题烦心,直接在停车场通过手机就可以使用卫星和位置数据。

现在很多数量基金都会从不断增长的资产类别和经济指标中提取大数据,甚至会利用计算机模型跟踪推特和脸书一类平台上的社交情绪。

CFA协会进行的一项研究显示,接受访问的投资管理公司CEO中,只有20%的人认为未来五到十年间,个人分析能力将是一项十分重要的技能。

研究同样还预测,未来损失最大的将是被动型基金,而计算机顾问将成为私人财富管理的核心。

“这项研究清楚的表达了投资行业的急切需求,必须更快地适应新环境,”CFA协会首席执行官施博文,CFA(Paul Smith)表示,“在相当多的情况下,整个行业都需要接受变革,我们正在进入一个新的环球投资时代。”

尽管人工智能有着很多好处,Stephanie仍旧认为人工智能面临的一大障碍是无法做到即时预测,并适应潮流。

“虽然人工智能没有认知偏见,并且能够纯粹地学习市场对特殊事件的反应,但一个单纯的人工智能策略会因为无法学习因果关系,而受到‘无意义学习’的困扰,”Stephanie在一份新发布的报告中如此表示。