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香帅的北大金融课,延展话题

文章作者:理财保险 上传时间:2019-07-30

第一,互联网是没有办法自动甄别信息的真伪的。比如说,你在要求借款人填表的时候,有哪个借款人会主动地说自己不诚信呢?除了极个别超级互联网公司之外,网上留下的这些零碎信息,根本就达不到征信的要求。互联网可以传递真实信息,也可以传递虚假信息,这两种信息对于互联网来说是完全一样的。所以说,识别借款人资质的工作不是说有了互联网就可以自动完成的。

P2P投资靠谱吗?

P2P 平台频繁出事的原因是它背后的金融逻辑不对。银监会,是怎么定义 P2P 平台:它就是“网贷平台,就是金融信息中介,你不得直接或者间接地吸纳存款资金,不得非法集资”。贷款业务的核心是去了解借款人的资质,包括他的还款能力、还款意愿。这个业务很难通过线上完成。

第一,互联网是没有办法自动甄别信息的真伪的。

第二,作为信息中介,你就只能收取信息中介费,这个费用是很低的,你没有办法通过吸收存款来赚取存贷差。

第三,就是 P2P 做的小额和微额贷款,本来就是传统银行不愿意做的高风险、高成本业务。

把握一个原则:一个 P2P 平台要成功,必须有海量的高质量数据,有有效的风险识别技术和强大的算法

本周开始讲讲形形色色的投行创新业务,看它们是怎么改变金融市场生态的。

    (1)规模大、实力强;

当然,现在也有人说,区块链技术可能会使得这种 P2P 的成功概率加大,这种可能性是存在的。但是,就像我在第五周的课程里讲过的,区块链其实找到落地场景的路还很长,从眼下投资的角度,尤其在目前中国金融严监管的大背景下,大部分 P2P 投资的风险可能比你想象的要高。

智能投顾?

根据大数据来对每个客户进行动态的风险测评,然后再根据每个客户的风险偏好推荐最合身的证券投资组合。

对金融服务机构的要求:

1.首先得拥有海量的个人实时数据。

2.得有极强的大数据分析能力。

3.还必须有大量的像行为金融学、心理学、计算机编程方面的高级的专业人士。

绝大部分号称智能投顾的公司,完全不具备以上条件,智能投顾现在很大程度上还停留在一个噱头的阶段

延展话题:如何正确认识形形色色的“金融创新”?

本周,一直在讲投行的金融创新。我们讲了三个重要的投行金融创新,零售经纪、垃圾债券和量化交易。这些创新都曾深刻地改变了全球金融市场的面貌,也改变了投行的形态。但是,就像我们在前面课程里说过的,创新,可以是天使,也可以是魔鬼。

尤其在中国这种金融市场薄弱、金融知识匮乏的市场里,很多创新都容易流于概念的炒作。

比如说2014年人人都在聊互联网金融,2017年个个都在谈币圈,或者是区块链的创业。听上去似乎总有一款创业适合你。那是不是这样呢?

今天就来和你聊聊这几年非常火的几款金融创新,看看到底哪些有潜力,哪些又是海市蜃楼。

  • ##### “智能投顾”这个投资顾问到底智能吗?

先来看看,现在最火的“智能投顾”吧。从 AlphaGo 开始,人工智能就成了最时髦的名词,很多机构都说自己要为客户提供智能投顾业务,然后打着智能投顾的名头来募资,智能投顾这个名词听上去非常地时髦。

其实,说透了,就是根据大数据来对每个客户进行动态的风险测评,然后再根据每个客户的风险偏好推荐最合身的证券投资组合。其实这背后的金融理论一点也不科幻,一点也不尖端,这就是1952年马格维茨提出的投资组合理论(Portfolio Theory),马格维茨凭这个理论在1990年拿了诺贝尔奖。

这个理论其实说的就是如何根据每个人的风险偏好,在千万个证券里面计算出你的最优投资组合。

看上去,现在我们个人的数据沉淀这么多,大数据的计算能力这么强,这个模式在理论上好像是可以成立的。但是你要考虑到,这对金融服务机构有非常高的要求。

  1. 首先得拥有海量的个人实时数据。

  2. 得有极强的大数据分析能力。

  3. 还必须有大量的像行为金融学、心理学、计算机编程方面的高级的专业人士

你现在放眼市场是那个,有几个机构能够做到?像腾讯、阿里、平安等少数几家超级企业,可能具备这个潜质,但是仍然需要很长很长的时间去挖掘数据,理解人性,修正模型。其实就算这几家企业真正地做到智能投顾,还路漫漫其修远兮。

至于绝大部分号称智能投顾的公司,完全不具备以上条件。我都想不出他们能拿出什么智能,又怎么做你的投资顾问。所以,我觉得智能投顾现在很大程度上还停留在一个噱头的阶段。

  • ##### 机器人怎么选股?

另外一个特别容易掉进去的坑是什么呢?就是很多人把机器人选股和智能投顾给混淆起来。其实机器人选股根本就不属于智能投顾这个范畴里面,它属于量化交易。

而量化交易策略,其实是随时需要跟踪调试的。目前完全的机器化、程序化的效果并不好。比如大家最津津乐道的,美国市场花总首支应用人工智能选股的基金“阿尔法狗”——AIEQ,就在2017年10月的时候,在上市的一个月之内,大幅地跑输了标普500指数,也就是美国的大盘指数。

更重要的是,如果这个事放到中国市场靠不靠谱?中国市场变化快,规律不稳定,小概率事件时常发生,这种脱离了人工监测的机器人选股,风险事极其大的。远的不说,就说今年以来的金融严监管,几乎所有的量化策略都失灵了,尤其是最近两个季度,很多量化基金的绝对收益在1%到2%之间,比你的银行存款都要低得多。所以说,很多机构说的什么智能投顾、机器人选股,很多时候就是营销的噱头。希望你对智能投顾和机器人选股这两个概念要有一个清醒的认识。

  • ##### P2P投资靠不靠谱?

这几年, P2P 投资都火得不得了,什么叫 P2P ?就是 Peer to Peer ,也就是个人对个人的贷款平台。在2013年到2014年一年多的时间里,冒出了3000多家 P2P 平台,而且你们可以看到的是,那时候市面上充斥着各种 P2P 理财产品。2015年以后,像e租宝、大大集团这种互联网金融诈骗案的爆发,监管就趋严了。所以,到了2016年,有1700多家已经停业退出,或者跑路清盘了。到了2017年,这种倒闭的 P2P 平台已经达到了50-60%以上,一半以上已经倒闭掉了。

P2P 平台为什么会频繁出事呢?不是因为监管的问题,而是因为它背后的金融逻辑不对,其实监管部分对 P2P 平台的定义是非常精确的。

像银监会,定义 P2P 平台就是“网贷平台,就是金融信息中介,你不得直接或者间接地吸纳存款资金,不得非法集资”,换句话说,就是不允许你搞资金池。这就和 P2P 要做的贷款业务发生了矛盾。为什么呢?

P2P 做的事个人对个人的贷款业务。贷款业务的核心是去了解借款人的资质,包括他的还款能力、还款意愿。

那么这个业务,能不能够通过线上完成,通过借款人的填表完成,或者通过借款人在网上留下的数据信息来分析完成呢?目前看上去是非常非常难的。为什么?有三个原因。

第一,互联网是没有办法自动甄别信息的真伪的。比如说,你在要求借款人填表的时候,有哪个借款人会主动地说自己不诚信呢?除了极个别超级互联网公司以外,网上留下的这些零碎信息,根本就打不到征信的要求。互联网可以传递真实信息,也可以传递虚假信息,这两种信息对于互联网来说是完全一样的。所以说,识别贷款人资质的工作不是说有了互联网就可以自动完成的。

第二,作为信息中介,你就只能收取信息中介费,这个费用是最低的,你没有办法通过吸收存款来转去存贷差。那么这一点点收入,很难覆盖贷款业务的成本。

举个例子,很多人都喜欢拿美国的网贷平台,也就是 P2P 平台的鼻祖 Lending Club 作标杆。 Lending Club 确确实实是始终坚持着信息中介的路线,不开资金池,不接触资金,就收取一点点双方的服务费为盈利点。这家被炒得很火的企业实际上盈利是非常低的,光2016年它就亏损了1.46亿美元,然后在它当时轰轰烈烈上市以后,它的股价至今为止已经跌了80%,上市初期的时候,市值是50亿美元,截至今年,市值已经只剩了17亿美元。所以,在目前的情况下,一个信息中介想支撑贷款业务的成本,是非常难的。

第三,就是 P2P 做的小额和微额贷款,本来就是传统银行不愿意做的高风险、高成本业务。现在很多 P2P 平台,压根儿没有互联网技术,也没有任何金融专业知识。所以,没有数据,没有风险管理,也没有有效的获得客户的渠道,怎么可能不出问题呢?

当很多同学在后台问我,这个或者那个 P2P 平台是否靠谱的时候,我觉得没有办法给出一个特别同意的答案。因为不是所有的 P2P 平台都是坏的,需要一个企业一个企业地去看。

把握一个原则:一个 P2P 平台要成功,必须有海量的高质量数据,有有效的风险识别技术和强大的算法。

换句话说,你投资的这个 P2P 平台需要在互联网和金融风控这两个技术上有非常高的壁垒。如果这两个条件不满足,我很难对这个平台给出非常正面的评价。

当然,现在也有人说,区块链技术可能会使得这种 P2P 的成功概率加大,这种可能性是存在的。但是,区块链其实找到落地场景的路海很长,从眼下投资的角度,尤其在目前中国金融严监管的大背景下,大部分 P2P 投资的风险可能比你想象的要高。

金融创新想要成功不是那么容易的事情。第一,它需要背后的金融逻辑过硬;第二,它需要满足现实中的条件,如果这两条做不到的话,金融创新就可能只是噱头,或者是海市蜃楼。


      2.收益差,风险大。

其实,像类似的金融创新的名词还很多。今天限于时间关系,我就不多说了,后面的课程里我还会慢慢地跟你讲解。我希望你明白,金融创新要成功不是那么容易的事情。第一,它需要背后的金融逻辑过硬;第二,它需要满足现实中的条件,如果这两条做不到的话,金融创新就可能只是噱头,或者是海市蜃楼。

金融创新成功的两个必要条件:

第一,它需要背后的金融逻辑过硬

第二,它需要满足现实中的条件

              -------2018年04月03日  学习笔记

量化交易:诺奖得主也会掉进的坑

今天要讲的是近二、三十年来,最惹人注目的金融创新——量化交易,这个行业也经常被称为宽客(Quants)。它看上去特别地神秘,因为它汇聚了麻省理工学院(MIT)、斯坦福、哈佛等所有顶尖名校各个专业的精英和天才,还有诺奖得主。所以这个行业的从业者经常会称为“火箭科学家”,为什么呢?因为他们把金融市场当成天体运行,进行非常精密的计算、推演,找到中间特别细微的偏离,再设计特别复杂的工具,然后加杠杆,赚取着常人难以想象的利润。这个利润有多高呢?2006年,来自摩根士丹利、高盛、德意志,这些投行的顶级宽客们平均的年收入是5.7亿美金,年龄最小的大概是30岁左右。

一方面你可以看到这个行业真的是光芒无限;另外一方面,你可能在中国市场上听说过量化交易这个词,但是是非常负面的,比如说2013年的光大“乌龙指”事件,2015年的A股市场危机中,量化交易、高频交易都被斥责为罪魁祸首。那么今天要给你讲解下,量化交易到底是什么,和投行是什么关系,它们在金融市场上扮演着什么角色。

  • ##### 量化交易是什么?

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量化交易

简单地说,量化交易就是依靠计算机程序实施投资策略的方法。比如说金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易(momentum trading),就是说股票价格向上突破的时候买入,向下跌破的时候卖出。但是这个策略说起来简单,做起来其实很难。

就说A股市场,有3000多支股票,在短短的时间里要靠人力把所有的股票过一遍,其实是完全不可能的。但是现在有了计算机,就没问题了。交易员可以写代码,然后向计算机输入一个交易策略的指令:“当股票价格上涨超过20日平均线时买入,当股票价格跌破20日移动平均线时卖出”,然后把这个交易策略的指令输出去,让机器来下单操作。

2013年中国有一个光大“乌龙指”事件,当时是光大的交易员不小心输错了一个数字,下了一个70亿的买单,结果就导致这个股价大涨,就触发了很多量化交易程序的条件,所以一下子导致300多亿的资金涌入场内,几分钟之内上证的指数就拉升了100多点,59支权重股瞬间涨停。

所以这也是为什么后来很多人指责量化交易,他们认为是量化交易导致了这个“乌龙指”事件。

  • ##### 量化交易的原理和应用

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量化交易原理

下面来看看量化交易到底有什么用,和投行之间到底是个什么关系。

量化交易的作用就是利用计算机技术和金融理论的进步,帮助客服我们人性上的弱点,然后在投资中做出更好的决策。

人性的弱点怎么解释?作为生物个体,投资者没有办法回避的一个弱点就是,我们的时间、体力、精力、注意力、判断力都是很有限的。

比如说你要用传统的方法,每个证券都去仔细分析它的基本面或者看它的技术图形,那即便像巴菲特这样的股神,也只能分析很少的证券。

所以当大规模资产管理的行业出现以后,基金经理们就开始犯愁,然后就在想,我们有没有一些可行的方法,可以让一个人研究更多的证券,然后管理更多的钱呢?这个想法一直没有能够得到实现。

一直到上个世纪70年代左右的时候,计算机的计算能力突飞猛进,使得对金融数据的分析成为了可能,接着一大批这种划时代的金融理论诞生了,像很多人都知道的投资组合理论、资产定价理论、期权定价理论,都是在这一时期出现的,这些理论就为挖掘金融数据提供了理论基础。

另外,当时市场上需要管理的钱越来越多,证券的种类也越来越多。计算能力、金融理论基础、市场需求,这三个条件在同一时代风云际会,同时得到满足,所以量化交易在这个时候就有一种水到渠成、只欠东风的感觉。

这个时候,善于创新的投资银行自然地就充当了排头兵的角色,它们就投入了大量的资金、人力、物力去组建团队、募集资金和设计算法。像所罗门兄弟就是一个很著名的投行,它里面有一个叫梅瑟维夫的人,自己组建了著名的量化基金“长期资本管理公司”。在摩根斯坦利的内部有一个特别扭的量化部门,叫“过程驱动交易组”(Process driven trading),这个组替摩根士丹利创造了巨额的利润,像德意志银行、高盛都不甘落后,都到最牛的高校里面去挖最牛的人才组建团队。

这些天才云集在华尔街,他们把整个金融市场看作像天体运行一样,然后利用计算机技术在海量的数据里面挖掘信息,设计很多很复杂的金融产品,放大杠杆,获取着令人难以置信的高额利润。

从上个世纪的90年代到21世纪初,是华尔街宽客的一个黄金时代,很多人那时候都认为投资银行已经摒弃了自己原来擅长的传统投行业务,把自己转型成了一个又一个巨大的量化投资基金。

华尔街的风格当时也在变化,因为宽客们大多是那种不修边幅的技术宅男,和华尔街那种很传统、精致的银行家形成了鲜明的对比。所以当时有个笑话说,大投行的豪华电梯里常常会同时出现衣冠楚楚的老派银行家,和那种穿 T-shirt、牛仔裤的科学怪人,开始的时候银行家们都瞧不上这些不修边幅的家伙,但他们不知道的是,这些人的收入可能是这种传统投资银行家收入的数十倍,甚至数百倍。

所以经过投行的推波助澜之后,量化交易在整个金融市场上就占据着越来越大的份额,现在的美股市场上,量化交易大概要占到60%左右的比重。还有就是随着大数据和计算机技术的迭代,量化投资、量化交易的应用范围也越来越广。

比如说原来看一个农业股,就看看它的财务数据、历史产量,但是现在很多交易公司是怎么做的?它们利用卫星的数据来分析天气,然后把农产品的历史产量,还有相关的产量的数据都拿过来,再对农产品的未来产量做预测,然后在这个基础上再来预测分析农业股未来的表现。

所以你看,量化交易的核心竞争力就是可以对海量的数据进行计算,然后把这个规律给提炼出来,做出预测。

在一个市场很平稳的状态底下,你如果能够精确地把握这个规律,然后再加一点杠杆,当然就可以赚很多很多的钱了。

到这里,你是不是已经眼睛放光了?这些天才们设计出来的这种高精尖模型,是不是已经替我们找到了通往未来财富自由的金钥匙呢?

  • ##### 量化交易的风险

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量化交易的风险

事实并不是这样的,量化交易的风险其实特别大,为什么呢?因为量化交易是在历史数据里面去挖掘规律,所以它依赖的是历史数据,也就是过去的趋势,那如果这个趋势存在的条件发生变化,过去的策略就都没有用处了。

这样的惨痛教训在量化交易发展的历史中有过好几次。比如刚才提到的著名的长期资本管理公司破产,这家公司是非常牛的,它曾经被誉为量化交易届的一面旗帜。它旗下包括两个诺贝尔奖得主,还有一个美联储的副主席。当时这个公司用的模型,市场上的反映是不仅看不懂,而且见都没有见过。所以很多人都在说,这群人不是在做金融投资,而是在造原子弹。

在1998年之前,这家公司的业绩确实很好,当时年化收益率是32%,远远超过同行。但是到了1998年发生了一件事情,当年俄罗斯的卢布大幅贬值,然后大家在市场上就开始疯狂抛售俄罗斯债券。

但是总是爱长期资本管理公司的模型里边有一个假设,就是像俄罗斯这样的大国是不可能赖帐的。“天才”们就觉得是市场错了,所以他们不但不抛售,反而更佳激进地买入俄罗斯债券,就想等着这个市场反弹大赚一笔。结果“黑天鹅”事件发生了。

1998年8月17日,俄罗斯发表声明说,我们不再偿还任何债务。卢布当然就应声而落,长期资本管理公司一天就亏掉几亿美金,在一个月之后,这家天才云集的公司就被迫清盘了。

就像刚才说的,量化交易把金融市场当作一个稳态结构,然后从历史数据中挖掘规律,利用高杠杆赚利润。但是金融市场不是天体世界,它归根到底是人的市场。

金融市场的规律会被人性所影响,而人性中间的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化。所以说金融市场的规律和人性是一个相互作用的动态过程,市场上很少有一成不变的规律,再厉害的模型也很难应对这种突如其来的规律变化。

当今的量化交易已经回归到了一个正常状态:一方面,认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势,但是另外一方面,人们也认识到量化交易是有局限的,尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候,这种纯量化交易可能会面临更大的风险。

特别有意思的一个事就是,在宽客们最风光的年代,这些天才们曾经质疑过巴菲特是不是已经属于过去的“老古董”了。但是经历了这次危机以后,像巴菲特这样的价值投资者仍然屹立不倒,还是受到市场的追捧。

  • ##### 中国的量化交易路漫漫其修远兮

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中国的量化交易尚处萌芽阶段

最后我们来看看,中国的量化交易市场到底是什么样子。中国是有量化交易的,但是其实现在处于一个特别萌芽的状态。

我曾经在直播上打过一个比方,说中国的金融市场像一条水流湍急的大河,波浪很大,这意味着什么呢?它忽上忽下使得很多的趋势和现象很容易就被浪头盖掉或消失掉。也就是说,中国的市场规律变动是非常非常频繁的,就使得中国的这种量化交易策略非常不稳定。

我在北大有个特别聪明的博士生,2015年的时候他发现股指期货上有大小盘轮动的现象,所以他就和朋友一块设计了一个对冲量化策略,然后这个策略用2013年、2014年的数据测试特别完美,年化利率是70%,最大回撤控制在10%以下, 非常地稳健。

我记得在2015年3月份的时候,他们已经跟好几家金融机构在讨论募资的事项了,结果后来碰上了股灾,这事就搁下了。没想到股灾之后世界大变,首先是股指交易被限制,什么策略都没用了,而股指交易的限制放松之后再测试这个策略,它的收益率降得很低,波动率也变得很大。

道理很简单,因为股灾之后,整个A股市场的情绪和资金面都发生了巨大的变化,大小盘轮动这个效应也发生了很大的改变,所以这个事例其实不是孤立的。

在2015年这种号称搞量化投资的私募基金大概死了300多家,这也就进一步地说明在我们这个市场上规律没有那么容易掌握,所以中国市场的量化交易、量化策略的风险可能比那些成熟的发达市场要更大,所以大家在投资的时候一定要非常地谨慎和小心。


037|垃圾债券:巴菲特的秘密武器

至于绝大部分号称智能投顾的公司,完全不具备以上条件。我都想不出他们能拿出什么智能,又怎么做你的投资顾问。所以,我觉得智能投顾现在很大程度上还停留在一个噱头的阶段。

我们讲了三个重要的投行金融创新,零售经纪、垃圾债券和量化交易。尤其在中国这种金融市场薄弱、金融知识匮乏的市场里,很多创新都容易流于概念的炒作。

垃圾债券:巴菲特的秘密武器

今天要跟你讲一个至今都非常盛行的投行创新业务,他的名字叫垃圾债(junk bond)。

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垃圾债券

垃圾债的另外一个名字叫 high yield bond(高收益债),就是指那些风险比较高的债券(比如说免职100元的(零息)一年期债券,一般企业卖95元,相当于收益率5%[(100-95)/100=5%],一个企业风险大,可能就得卖90元,甚至更低,收益率就变成了10%或者更高)。

对于投资人来讲,它的本金保障比较低,所以它就会要求一个更高一点的回报率。

其实,价值投资的杰出代表,沃伦·巴菲特就曾经买过亚马逊的垃圾债券。这是怎么回事呢?

大概在2000年左右的时候,大家都知道,美国的科技泡沫破灭,然后又经历了“9·11”的恐怖袭击,亚马逊的股价就“哗”地大跌,从100块跌到10块以下。这个时候,亚马逊从2000年左右发行的债券(6.9亿10年期债券),就被评级机构下调到了垃圾债的等级。这时候,很多投资者就开始抛售亚马逊的债券。

但是,沃伦·巴菲特不一样,他看准了这个时机,买下了3.1亿亚马逊的垃圾债。事实证明,他确实是眼光独到,第二年开始,亚马逊的经营业绩就反转了,到了2007年以后它的净利润为正,债券的价格节节上升。短短的几年之内,巴菲特的收益率高达140%,是投资一般的企业债的好几倍。

所以说,垃圾债并不是垃圾,它是高收益债券。你投资得当的话,是可以刨出金子来的。

下面跟你讲讲,垃圾债对金融市场的影响和它的价值是怎么被投资银行家,一步一步挖出来的。

  • ##### 投资银行家对垃圾债的价值发掘

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垃圾债是天使也是魔鬼

回到上个世纪70年代的美国,当时美国的整个经济增长下降,所以很多企业就陷入了财务困境,债券的等级下调,然后被市场抛售。这个时候市场也把它们称为“坠落天使”(fallen angel)。其实不单单是七十年代,后来像刚才我们说的亚马逊,还有我们大家很熟悉的,诺基亚、戴尔这些企业,也都有过这种经历,就是原来的企业业绩很好,债券的等级很高,结果经营业绩下滑以后,就被下调等级,所以被称为堕落天使。在70年代的时候,美国市场就出现了很多这样的堕落天使,投资者就不再愿意持有这样的债券。

这个时候一个叫米尔肯的投资银行家就发现,这个里面有很大的商机。因为他经过仔细的研究以后,发现这些企业的基本面其实挺好的,主要是宏观环境非常低迷,然后导致它们的经营业绩下滑,只要挺过这个难关,可能一切就会雨过天晴。

所以这时候米尔肯就开始在市场上大肆地收购,然后去兜售这些垃圾债券。而事实证明,他的眼光真的是非常地独到,很多听了他的投资建议的基金,业绩就变得特别好。

比如说有一支叫做“第一投资者”的基金,因为听了米尔肯的建议,差不多全部持有的是垃圾债券,大概在1974年到1976年中间,这个基金在美国的基金排行榜上,业绩连续排在第一名。

经过米尔肯挖掘堕落天使的价值这么一个事件以后,这些高收益的债券就逐渐地开始得到了市场的重视,整个市场的思路一下子就打开了,投资者们突然发现,原来垃圾债也是可以买,可以投资的,既然有堕落天使,那也可以有“小天使”。

什么叫小天使呢?就是那些实力比较弱小的公司,或者现金流不是很稳定的新兴的高科技公司。它们原来真的是融资无门。发行股票发行不了,上市上不了,银行贷款借不了,发行公司债又拿不到好的信用等级,这时候垃圾债就给它们开了一扇新世界的大门。

其实,很多我们后来耳熟能详的著名的商业巨头都是通过发行垃圾债蓬蓬勃勃地发展起来的。比如说时代华纳(Time-Warner),默多克的新闻集团(News Corp),还有好莱坞著名的影业公司米高梅(MGM Mirage)都曾经在那个年代发行过很多垃圾债,然后为它们赢得了融资和生机。

我们再一次强调,垃圾债其实不是垃圾,它里面蕴含着价值投资的机会,而且也替这些中小企业的融资打开了一扇新的大门。

  • ##### 兴风作浪的垃圾债券

那为什么垃圾债总是给人一种比较负面的,或者说比较凶残的感觉呢?这件事情其实也是跟这个叫米尔肯的投资银行家密切联系在一起的,之前有讲到,在80年代的时候兴起了一拨杠杆收购浪潮中间的一个特别有力的工具。

当时兴起了杠杆收购,但是很多进行杠杆收购的企业,都是那种想要蛇吞象的企业,所以银行就觉得,你的风险比较高,所以不愿意贷款给它们。但是它们要借钱去买企业,这钱从哪里来呢?当时没有地方可以筹钱。米尔肯就发现了,这是个商机。他就开始帮助这些企业去发行垃圾债,进行杠杆收购。

米尔肯有几个非常经典的案例,比如说“金砖赌场”,它的净资产只有2.3亿美金,却出价18亿收购希尔顿酒店。一个叫法利工业的公司,那就更疯狂了,它以600万美金的资产,去竞购14亿的西北工业公司,自有资金就这么多,其余的钱都是通过发行这种高收益的垃圾债来募资的。这么高的杠杆率意味着什么?利润高得离谱。特别是在80年代中期的时候,达到了一个特别疯狂的地步。

比如说一个叫伊坎的人,他就和米尔肯合作发行垃圾债,不断地对那种大企业发起攻击,曾经创下了10周赚5000万美金的纪录。所以当时,这种垃圾债加上杠杆收购,搞得华尔街腥风血雨,大公司人人自危。

很多大公司的CEO,都对米尔肯恨之入骨。所以,你可以看到,那是一个繁荣和泡沫同在的时代。垃圾债那个时候风光无限。

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一年期美国国债利率走势

但是到了80年代、90年代末以后,经济下滑,利率迅速地上升。在前面也讲过,过高的杠杆率,其实像是在走钢丝,只要利率上升一点点,就很容易把企业拖垮。所以,垃圾债的违约率,这个时候就开始迅速地上升,很多购买垃圾债的金融机构被牵连,都破了产。再加上,米尔肯在1990年的时候,所以,垃圾债加杠杆收购这么一个轰轰烈烈的时代,就此结束了。

所以从垃圾债在杠杆收购里面的运用开始,垃圾债就遭到很多人批评。但是,我们要一分为二地看待这个事件。很多学术研究后来都发现了,垃圾债加杠杆收购这件事情对美国企业的更新换代其实是起了很大的作用的。

一方面,它治愈了美国当时盛行的大企业病。因为在大企业里面的高管,很多都不是大股东,所以他们对企业缺乏责任感,经常会浪费公司的钱,也缺乏危机感,不去励精图治。所以杠杆收购来了以后,给她们形成了很大的压力,逼着他们开始进行战略和经营上的调整。

所以,大家都认为,这一波杠杆收购的浪潮其实加快了美国企业的结构调整,使得美国企业后来变得更佳健康。

另外一方面,我们要看到的是,杠杆收购和垃圾债的合体,逼着企业更加关注短期的利益和股价。所以我们也会看到一个趋势,就是企业对研发的收入开始下降,而且人性的贪婪在这种过高的利润和过高的杠杆率里面,被放大了,催生了很多金融混乱的局面,也催生了很多金融犯罪,整个市场秩序也被搞乱了。

投资银行家一方面挖掘了垃圾债天使的一面,但是另一方面过度地运用垃圾债,又把它魔鬼的一面给勾了出来。

  • ##### 中国的垃圾债市场怎么参与?

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中国的垃圾债市场

可能你已经明白了,垃圾债的概念和垃圾债对于整个美国金融市场的改造。可能你会有个疑问,咱们中国有没有垃圾债市场啊?投资者能不能投资垃圾债市场?

在中国,是有垃圾债市场的,但是名字不叫垃圾债,叫中小企业私募债。

这个债券的发行门槛非常非常地低,只要是境内注册的,而且是没上市的非房地产企业,中小微企业都可以发行。而且,对发行人也没有净资产和盈利能力的要求,而且采取备案制发行。

这么一看,你就知道了。这么低的门槛,它的风险自然就会偏高,也就是违约率可能会比较高。所以,它也要求,一般人不要去投资这个债券市场,要让那些那些风险的承受能力比较高的人去投资。所以,这个债券市场的最低准入门槛是500万,如果你没有这个资金的话是不准投这个市场的。

但是,截至目前,我们这个中小企业私募债,也就是垃圾债市场的规模真的是很小,现在一共也就是73支债券,而且票面利率大概是8%到10%之间,在违约率又很高的情况下,这样的收益率就不太足以对投资者,构成很大的吸引力了。

所以,目前来看,中国是有垃圾债市场的,但是发展得非常低不充分。至于未来垃圾债市场会不会进一步的发展,可能要根据一些宏观环境和监管政策的变化,才能够知道未来的趋势是什么样子。

从今天的课程里,你可以看到的是,垃圾债其实和所有的金融工具是一样的。它本身是中性的,它有天使的一面,也有魔鬼的一面。它既能够作为价值投资的工具,也能够为中小企业融资开辟新的渠道。但是,如果运用不得当的话,可能也会催生高的风险,然后催生金融市场的混乱,甚至犯罪。

经常有同学问我,一个金融创新工具,它是好,还是坏?我总是说,没有唯一的答案。

天使和魔鬼总是只有一线之隔,就像投机和价值投资其实也只有一线之隔。考验的是做投资决策的人的眼光、智慧和定力。


        1.逻辑要非常严谨;

第二,作为信息中介,你就只能收取信息中介费,这个费用是很低的,你没有办法通过吸收存款来赚取存贷差。那么这一点点收入,很难覆盖贷款业务的成本。给你举个例子,很多人都喜欢拿美国的网贷平台,也就是 P2P 平台的鼻祖 Lending Club 作标杆。Lending Club 确确实实是始终坚持着信息中介的路线,不开资金池,不接触资金,就收取一点点双方的服务费为盈利点。这家被炒得很火的企业实际上盈利是非常低的,光2016年它就亏损了1.46亿美元,然后在它当时轰轰烈烈上市以后,它的股价至今为止已经跌了80%,上市初期的时候,市值是50亿美元,截至今年,市值已经只剩了17亿美元。所以,在目前的情况下,一个信息中介想支撑贷款业务的成本,是非常难的。

机器人选股?

机器人选股根本就不属于智能投顾这个范畴里面,它属于量化交易

中国市场变化快,规律不稳定,小概率事件时常发生,这种脱离了人工监测的机器人选股,风险是极其大的。很多机构说的什么智能投顾、机器人选股,很多时候就是营销的噱头

零售经纪:中产阶级们,到我这儿买股票吧

今天要讲的是 零售经纪,可能你会觉得有点奇怪,零售经纪不就是平时找一家券商开户吗,这么没有技术含量的事情怎么可能是金融创新?

其实,这个你觉得不起眼的金融业务,其实是全球金融民主化的开端,改变了整个全球金融市场的生态。

  • ##### 投资银行转型的开始:“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”

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零售经纪

在零售经纪业务模式之前,资本市场是富人的游戏,在这个业务模式之后,中产阶级才真正进入了金融市场,金融的民主化和普及化才真正地得以实现。

在之前有讲过,早起的投行只为富豪服务,所以普通老百姓离金融市场很遥远,一直到二战以后这个局面才有所改观:持续20年的资本主义黄金时代出现了,各国的国民储蓄越来越多,中产阶级就正式地兴起了。

凭借着庞大的人口基数,当时的美国中产阶级就成为了他们社会的一股重要的力量。当时的美国有一家非常不起眼的小投行,叫美林。它觉得自己在传统业务上根本就没有办法和那些传统的豪门大投行竞争,所以它就在想,我能不能够另辟战场?这个时候,他看中了美国中产阶级的兴起,开始推动一个为普通老百姓提供证券服务的金融模式。

首先,它要做的就是,向没有金融意识的普通百姓进行金融普及教育。比如说普通投资者免费地提供证券教育,讲解股票债券知识,还有就是不断地简化开户手续,让大家迈过敢买股票的第一关。这一次的战略转型非常地成功,到了二十世纪的50年代,美林就已经跻身美国三大投行之一了。

而且,在这一次的转型过程中间,整个美国金融市场的生态也被改变了。按照美国股票交易所的统计结果,到60年代末的时候,美国已经有超过3000万的股民,整个社会的资产管理行业开始迅速膨胀。大概在1970年的时候,美国资产管理的市场大概是457亿美元的规模。到2010年,资管市场已经碰很脏到13.8万亿美元,中间整整差了300多倍。而且54%的美国人已经拥有股票,45%的美国人投资基金。这其实和我们出版业的转型很像,原来你面对的只有5%的识字的人,现在百分之九十几的人识字,出版业要服务的是更多的人群。而金融业,通过这次转型,也就从有钱人的专属,转型为整个社会的“基础设施”

从另外一个维度来看,这次转型对投行的改变也很大。比如说在帮你买卖交易证券的过程中,投行就产生了做证券自营业务的需求和代客理财的资管业务的需求。所以慢慢地,投行就从为企业融资服务的卖方业务开始过渡到为个人、机构服务的买方业务。

而且,在这个过程中,为了正确客户,投行还创新了各种增值服务,增加投资者的便利。比如之前提到的货币基金,就是投行在零售经纪业务中搞出来的业务模式创新。

还有,比如说很多券商现在都会提供白天炒股,夜间炒基的服务,这个其实也是美林在1977年推出的现金管理账户(cash-management-account)——你的钱白天在这个股票账户里,可以买卖股票,剩余的资金到了晚上以后,它就自动地替你转入到货币基金里,去挣货币基金的利息。这样老百姓就可以多挣一点。所以你会看到,

零售经纪业务改变了金融市场中投资者的结构,然后使得整个金融市场极速地扩容,这种融资型的证券市场逐步转型为我们普通人的财富管理市场。

通过投行在零售经纪上的这么一个业务创新,你会发现,“创新”这个词一点也不遥远,

你对于市场需求进行挖掘,对于市场前景进行准确把握,然后在商业模式上再做一点微小的改进,可能都会成为非常了不起的创新。

  • ##### 零售经纪的盈利模式

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零售经纪的赚钱方式

零售经纪是全球金融民主化的开端,而且深刻地改变了整个全球金融市场的生态。可能你会很好奇,平时我们在券商开个户,好像手续费也不是很多啊,那券商真的能够通过这么一个金融业务来挣钱吗?

给你简单地讲讲,就是券商它的整个零售经纪上的业务的构成是什么样的。简单地说,你在券商开户后,每一笔证券交易都是要交“过路费”的,过路费分为佣金、印花税和过户费,全部加起来大概就是千分之1.6左右的费率。

也就是说,你买卖一万块钱的股票,大约有16块钱的费用产生,其中10块钱是印花税,交给了税务部门,然后3块5的佣金交给了券商,5毛钱的佣金要归证监会和交易所当监管费,还有每1000股要缴纳1块钱的过户费,然后这个钱是归中债登,也就是中国证券登记结算有限公司收的。

看上去这种数字都很小,对不对?但是,中国的人口多,数量大,而且中国的股市交易特别频繁。比如说2015年的时候,我们国家主板的换手率是609%,也就是我们国家的换手率大概是美国的3倍多。所以就像我刚才说的,你每次交易都是要收费的。你交易得越频繁,券商挣得越多。所以有时候你会发现,在牛市的时候,券商的业务人员,会不停地想办法让你多开户,然后多交易,这样他们的手续费会挣得更多。

2017年,整个券商行业的佣金收入大概是多少呢?352亿,可能跟你刚才看到的那个16块钱有很大的差别,对不对?这么多的钱,其实都是这些不起眼的小额交易佣金累计起来的。所以,你就理解了为什么券商会拼命地争取客户,拼命地给你提供一些增值服务,让你多开户,多交易,原因就在这里。

增值服务其实包括的种类很多,我们刚才说的现金管理账户,各种的信息推送,还有一些是隐性的金融服务,你可能没有注意到。比如说有一个被称为“中国资本市场奥斯卡”的新财富分析师评选,在这个评选过程中间,各大券商都使出浑身解数,要让自己的分析师登顶。为什么?因为一旦自己的分析师登顶,它的名气就会大增,然后就可以吸引更多的客户。

这里,其实有一点要提醒大家注意,就是你回头来看,在国外大投行的业务中,零售经纪的占比已经在不断地下降了,不到10%。但是,中国券商对零售经纪的依赖比较大,两年前大概还占到50%左右,2017年是因为 IPO 的解冻,市场的交易频度也不是特别活跃,所以下降到了1/4左右。但这个数字,跟国际同行比,还是蛮大的。所以就证明,中国投行业的同质化竞争比较严重,在业务创新能力方面和国际大投行还是有一定的差距的。

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经纪业务在大国外投行的收入占比

  • ##### 选择券商的两个标准和一个窍门

到底选哪家券商开户比较好?后台有很多同学留言:老师,我选这个券商开户行不行,那家券商行不行?

中国现在的市场上大概有100多家券商,很多人会从费率,就是它的手续费的角度来考虑。其实我觉得这个差别非常小,因为刚才我说了,1万块钱的股票交易里面,大概就是16块钱的手续费,而且像这种印花税,还有很多的费率都是国家监管规定的,没有什么弹性。

所以,为什么券商的同质化竞争很严重也是基于这一点,就是因为在费率上差别是很小的。

那么它们的主要的竞争差异在哪个地方呢?我觉得主要还是资金的规模、实力,还有能够提供的增值服务的业务方面。主要是两条标准:

第一,在挑选券商的时候,由于金融机构都是有风险的,所以挑哪些规模比较大,实力比较雄厚的券商会比较地安心。

第二,服务体验特别地重要,尤其是在费率没有太大差异的情况底下,增值服务和你的用户体验就会更重要了。

比如说我们刚才说的,一家券商是不是替你开通这种白天炒股、夜间炒基的现金管理账户,还有它有没有主动地替你开通港股通这样的业务,还有它是不是帮你把分级基金的创新业务通道都给你开通了,而且开通的方式是比较便捷、比较人性化的。这一系列的增值服务,我觉得你在考虑券商的时候,尤其对于以后想多做股票投资的同学来说,是比较重要的。

还有一个小小的窍门,由于所有的券商在不断发展的过程中间,其增值服务也是不断推出的,所以它会牵涉到一些线下的服务。所以这个时候,你挑选你自己的家,或者说单位比较近的一些营业厅,可能在时间等各种成本上来讲都是比较便利的。

我看到,其实中国的券商的排行,这些年变化也不是很大,像中金、中心、国泰君安、华泰,不管是在发行承销,还是零售经纪方面,始终都是排在前列的,挑选这样一些券商,还是相对比较有保障的。


        3.如何判断美元的未来走势?

二、机器人怎么选股?

金融创新(上)

        (1)大量的用户数据。

三、P2P投资靠不靠谱?

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        中国的金融市场发展还很不完善,金融知识非常欠缺,很多创新都是炒作。

其实,说透了,就是根据大数据来对每个客户进行动态的风险测评,然后再根据每个客户的风险偏好推荐最合身的证券投资组合。其实这背后的金融理论一点也不科幻,一点也不尖端,这就是1952年马格维茨提出的投资组合理论(Portfolio Theory),马格维茨凭这个理论在1990年拿了诺贝尔奖。这个理论其实说的就是如何根据每个人的风险偏好,在千万个证券里面计算出你的最优投资组合。看上去,现在我们个人的数据沉淀这么多,大数据的计算能力这么强,这个模式在理论上好像是可以成立的。但是你要考虑到,这对金融服务机构有非常高的要求。

本周问答:如何判断人民币汇率走向?

最近一段时间,人民币的快速升值引起关注,很多同学都在留言区问到了汇率,问得比较多的问题是:人民币对美元汇率不是一直贬值吗?未来的汇率走势是怎样的?今天,就针对这些问题,进行一次系统回答。

过去两年半的时间里,人民币兑美元汇率坐了一次过山车,先是6.2左右(即1美元兑6.2人民币),贬值到6.9左右,正当大家纷纷预期人民币“破7望8”的时候,又突然转头向下,从6.9左右升值到6.3左右。很多人都好奇为什么会这样?尤其是,这几年我国经济趋势下行,很多人都看空人民币,人民币也很配合地贬值,可是,贬着贬着,怎么就升回去了呢?

  • ##### 汇率波动,究竟是谁惹的祸?

先来看两张图,图1是衡量人民币汇率的一个综合指数,也就是人民币兑一揽字货币的平均汇率,从图1上看,人民币汇率2016年年初以来一直比较稳定,在94到96这个范围内波动,这个波动持续了快两年了,并没有大起大落。也就是说,

人民币一揽子货币没有大起大落,唯独对美元坐了过山车。所以,引起汇率像过山车一样波动的背后动力源,并不是人民币,而是美元。

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人民币汇率指数平稳波动

这么说,是不是在故意推脱人民币的责任呢?不是的。过去两年,美元的大幅波动是不争的事实。

图2显示的是美元指数的变化,也就是美元对一揽子货币的平均汇率。图中可以看出,美元指数前几年很稳定,但在2014年开始大幅拉升,从80左右涨到100出头,涨幅超过25%。然后,从2017年开始,到2018年初,又跌到了不到89,跌掉了之前涨幅的炒过一半。

所以,即使你不看人民币,只看美元,美元自己就坐了个过山车,高高抛起,又深深跌下。

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美元指数大幅起落

以前人民币是盯住美元的,美元升值的时候人民币也就被动升值,被美元拉着升值。我国一直到2015年8月的时候才不再盯住美元,开始对美元贬值,人民币前两年的贬值,其实是抵消了之前的波动升值。

后来,美元开始贬值,但是此时人民币已经不盯住美元了,所以就相对美元升值。但是,尽管相对于美元贬值,相对于其他货币,还是很稳定的。

所以,人民币汇率之所以之前会出现大幅波动,背后的原因是在美元波动。中国有句古话,树欲静而风不止,人民币是树,美元是风,树是静止的,而风是动的,树只好随着风动。

  • ##### 美元为什么会出现大幅波动?

美元是当今国际货币体系的基础,全球的重大政治、经济、军事事件,都会影响美元。为了让你快速抓住要点,我讲两个最关键的因素。

第一个关键因素,是美元加息。美国从金融危机以来,维持接近零的利率水平,已经很多年,2014年的时候,美联储放出风声要开启加息周期,于是,从2014年年中,在加息预期的刺激下,美元开始大幅升值,一直到2016年年底,累计升值超过25%。在这期间,美联储也确实稳步加息,从2015年开始已经连续加息5次,加息预期得以实现。现在呢,加息靴子落地之后,美元的升值压力也就慢慢消退了。

第二个关键因素,是全球经济复苏。2016年下半年开始,全球经济开始复苏,欧洲的经济复苏尤其显著。2017年, 欧元区增速达到2.5%,十年最高,欧洲经济的强劲复苏,带来了欧元的强劲上涨。从2017年初到2018年初,欧元对美元升值了11%了。

美元和欧元是当今的两大货币,此消彼长,欧元的升值就是美元的贬值。

欧元以外的其他货币,也都随着经济的复苏大幅上涨。

你可能还是会奇怪,为什么经济复苏,美元汇下跌,其他货币会上涨的?道理是这样的。中国有句古话,叫做“盛世古董、乱世黄金”,说的是战乱的时候,安全资产最重要,繁荣的时候,有风险,但是也有高收益的资产,会受到欢迎。

当今世界最安全的货币是美元,前几年全球经济不是很好,又碰上美元加息,所以美元大涨。

到了2017年,全球经济强劲复苏,风险资产受到追捧,原来不被看好的欧元和其他货币,在经济强劲复苏的背景下,受到追捧。

在这一轮升值中,人民币的表现也是中规中矩,虽然升值很多,但是并不是最突出的。人民币累计升值了8%,比欧元少一点,比英镑多一点,和韩元差不多。只是大家手里拿着人民币,对人民币升值的感受很深,倒是真的。

  • ##### 如何判断美元的未来走势?

现在我们已经说清楚了过去两年人民币的波动,原来根源在美元。这样看,美元的未来走势就很重要。那么,怎么看美元的未来走势呢?

预测未来总是很困难的事情,预测汇率尤其困难,因为汇率是一个国家或者地区综合情况的一种体现,涉及的因素非常多。但是也不是无迹可寻,今天告诉你一些理解汇率的一般方法。

理解汇率走势,要区分长期和短期,长期看趋势,短期看波动。

  • 看长期趋势
    要看影响国家综合实力的根本性的、基本性的变化。比如说美元,美元长期趋势是贬值。为什么这么说,这是由美国综合力量的相对下降决定的。当今世界正在从单极格局,演变成多极格局。从美国的一党独大,演变成美国、欧洲、中国等多极共存的局面。

这样一来,美元的相对价值,长期看是下降的。欧元、人民币等货币的相对价值,长期看是相对上升的。而且,中国经济和其他一些发展中大经济体,依然保持较快增速,长期升值的潜力依然不可低估。

  • 看短期波动
    要看一些短期的重大事件,这些事件会主导一些短期的,比如说2-3年的汇率变化。比如说,2014年的美元升值,主导力量是美元加息的预期。2017年的美元贬值,主导力量是全球的经济复苏。

说完了一般原则,给你具体分析一下2018年的美元走势。

既然是短期,我们要重点看短期的风险事件。比如说,如果全球的经济复苏能持续,则是一个导致美元继续贬值的力量。

再比如说,如果朝鲜局势又变得不稳定,甚至发生小规模的冲突,那么美元安全资产的属性又会显现出来,是一个导致美元升值的力量。

判断美元的短期走势,要留意这些重大的风险事件。

      1.机器人选股属于量化交易的范畴。

这几年,P2P 投资都火得不得了,什么叫 P2P?就是 Peer to Peer,也就是个人对个人的贷款平台。在2013到2014年一年多的时间里,冒出了3000多家 P2P 平台,而且你们可以看到的是,那时候市面上充斥着各种 P2P 理财产品。2015年以后,像e租宝、大大集团这种互联网金融诈骗案的爆发,监管就趋严了。所以,到了2016年,有1700多家已经停业退出,或者跑路清盘了。到了2017年,这种倒闭的 P2P 平台已经达到了百分之五六十以上,一半以上已经倒闭掉了。

      它的出现让一直是富人天下的资本市场,老百姓也能参与进来了。

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      5.选择券商的一个窍门:离家或者单位近,节约时间等成本。

当很多同学在后台问我,这个或者那个 P2P 平台是否靠谱的时候,我觉得没有办法给出一个特别统一的答案。因为不是所有的 P2P 平台都是坏的,需要一个企业一个企业地去看。

040|本周问答:如何判断人民币汇率走向?

我们先来看一看,现在最火的“智能投顾”吧。从 AlphaGo 开始,人工智能就成了最时髦的名词,很多机构都说自己要为客户提供智能投顾业务,然后打着智能投顾的名头来募资,智能投顾这个名词听上去非常地时髦。

036|零售经纪:中产阶级们,到我这儿买股票吧

这几天一直在讲投行的金融创新。我们讲了三个重要的投行金融创新,零售经纪、垃圾债券和量化交易。这些创新都曾深刻地改变了全球金融市场的面貌,也改变了投行的形态。但是,就像我们在前面课程里说过的,创新,可以是天使,也可以是魔鬼。尤其在中国这种金融市场薄弱、金融知识匮乏的市场里,很多创新都容易流于概念的炒作。比如说2014年人人都在聊互联网金融,2017年个个都在谈币圈,或者是区块链的创业。听上去似乎总有一款创新适合你。那是不是这样呢?

      1.英文Peer to Peer的缩写,就是提供个人对个人贷款的平台。

P2P 平台为什么会频繁出事呢?不是因为监管的问题,而是因为它背后的金融逻辑不对,其实监管部门对 P2P 平台的定义是非常精确的。像银监会,是怎么定义 P2P 平台的呢?它就是“网贷平台,就是金融信息中介,你不得直接或者间接地吸纳存款资金,不得非法集资”,换句话说,就是不允许你搞资金池。这就和 P2P 平台要做的贷款业务发生了矛盾。为什么呢?P2P 做的是个人对个人的贷款业务。贷款业务的核心是什么?是去了解借款人的资质,包括他的还款能力、还款意愿。

应用:投行面对大规模资产管理的市场需求,从名校挖掘各类顶尖人才从事量化交易,赚取难以想象的利润。

第三,就是 P2P 做的小额和微额贷款,本来就是传统银行不愿意做的高风险、高成本业务。现在很多 P2P 平台,压根儿没有互联网技术,也没有任何金融专业知识。所以,没有数据,没有风险管理,也没有有效的获得客户的渠道,怎么可能不出问题呢?

      2.堕落天使:企业由盛转衰,发行的企业债等级下调。

还必须有大量的像行为金融学、心理学、计算机编程方面的高级的专业人士。

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    (2)风险太高,投资门槛500万起步。

一、“智能投顾”这个投资顾问到底智能吗?

      排在前列的券商:中金、中信、国泰君安、华泰

今天,我想和你聊一聊这几年非常火的几款金融创新,看看到底哪些有潜力,哪些又是海市蜃楼。

      2.银监会对P2P的定位:只是一个网贷平台,只能提供金融信息中介服务,不能直接或间接进行存贷款业务。

你现在放眼市场上,有几个机构能够做到?像腾讯、阿里、平安等少数几家超级企业,可能具备这个潜质,但是仍然需要很长很长的时间去挖掘数据,理解人性,修正模型。其实就算这几家企业真正地能做到智能投顾,还路漫漫其修远兮。

        (2)超强的分析能力。

把握一个原则:一个 P2P 平台要成功,必须有海量的高质量数据,有有效的风险识别技术和强大的算法。换句话说,你投资的这个 P2P 平台需要在互联网和金融风控这两个技术上有非常高的壁垒。如果这两个条件不满足,我很难对这个平台给出非常正面的评价。

      三、P2P投资

另外一个特别容易掉进去的坑是什么呢?就是很多人把机器人选股和智能投顾给混淆起来。其实机器人选股根本就不属于智能投顾这个范畴里面,它属于我们前面讲的量化交易。

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      1.量化交易:利用计算机程序的处理能力完成人力不可能完成的投资策略的方法。

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原理:利用先进的计算机技术和最新的金融理论,对大数据进行分析,找出投资的方向。

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      长期看综合实力,短期看重大事件。

而量化交易策略,其实是随时需要跟踪调试的。目前完全的机器化、程序化的效果并不好。比如大家最津津乐道的,美国市场中首支应用人工智能选股的基金“阿尔法狗”——AIEQ,就在2017年10月的时候,在上市的一个月之内,大幅地跑输了标普500指数,也就是美国的大盘指数。

        一、智能投顾

那么这个业务,能不能够通过线上完成,通过借款人的填表完成,或者通过借款人在网上留下的数据信息来分析完成呢?目前看上去是非常非常难的。为什么?有三个原因。

      (1)很难通过互联网完成对借贷人实力的辨别。

得有极强的大数据分析能力。

    (2)使投行的业务从为企业融资向为个人和机构投资转变。

首先得拥有海量的个人实时数据。

      1.垃圾债:也叫高收益债,高收益意味着高风险。

更重要的是,如果这个事放到中国市场靠不靠谱?昨天我就跟你讲过,中国市场变化快,规律不稳定,小概率事件时常发生,这种脱离了人工监测的机器人选股,风险是极其大的。远的不说,就说今年以来的金融严监管,几乎所有的量化策略都失灵了,尤其是最近两个季度,很多量化基金的绝对收益在1%到2%之间,比你的银行存款都要低得多。所以说,很多机构说的什么智能投顾、机器人选股,很多时候就是营销的噱头。我希望你对这智能投顾和机器人选股这两个概念要有一个清醒的认识。

      4.选择券商的两个标准

    (1)改变了金融业的生存环境,使金融业从有钱人的小众范围扩大到整个社会。

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        2.投行需具备的能力

      3.小天使:刚刚萌芽的高科技公司。

039|延展话题:如何正确认识形形色色的“金融创新”?

        3.P2P平台业务的难点

        2.量化交易的原理和应用

        4.鉴别P2P平台的原则

      7.中国的垃圾债叫中小企业私募债。市场现状如下。

        拥有优质的巨大数据和计算能力,具备有效的风控。

      4.垃圾债的兴起

        (3)众多专业的顶尖人才。

        2.美元为什么会出现大幅波动?

        4.中国的股市充满不确定性,量化交易实施困难,风险更大。

      (2)中介费太低,负担不了成本。

038|量化交易:诺奖得主也会掉进的坑

    (3)市场规模很小,现在一共73支债券,利率大概是8%到10%之间,吸引力小。

      证券交易的费用在千分之一点六左右,虽然占比很少,但由于中国股民多,交易又频繁,所以佣金收入还是很可观的。以2017年为例,整个券商行业的佣金收入大概是352亿。

    (1)治愈了大企业病。由于所有权和经营权的分离,管理层对经营企业比较懈怠,由于垃圾债加杠杆收购对管理层造成了很大压力,促使管理层进行变革。

        人民币的汇率自2016年以来一直比较稳定,而美元近几年的汇率起伏很大。人民币的汇率一直跟着美元跑,随着美元升值和贬值。2015年8月以后,人民币的汇率不再跟着美元跑了,美元升值,人民币就相对贬值,美元贬值,人民币就相应升值了,但人民币对其它货币还是很稳定的,所以波动是美元带来的。

      2.零售经纪的作用

        1.基于1952年马格维茨提出的投资组合理论:从大量的金融证券中,为用户打造出个性化的投资组合。

      上个世纪70年代的美国,由于经济下滑,很对企业成为“堕落天使”,遭到投资者的抛售。其实这些企业是很有潜力的,只是当时的大环境不好。这个机会被一个叫米尔肯的投资银行家发现,并进行收购和转售,使自己和机构获利。此后这种高收益债券就得到人们的重视,也为“小天使”开辟了融资渠道。

        3.总结:在中国像腾讯、阿里、平安这样的超级企业也只是开发阶段。

      6.垃圾债加杠杆收购的正反面

      3.零售经纪的利润

      (3)业务范围是小额和微额贷款,风险高,成本大。现有平台能力差。

    (2)造成了企业的短视,激发了人性的贪婪,搅乱了市场的秩序。

      1.零售经纪的意义

        四、金融创新的两个基本条件

        3.量化交易是从历史数据中分析出投资方向,但未来是不确定的,所以存在很大风险。

      (1)美联储自2015年开始至2016年底,对美元加息5次,导致美元升值;

      垃圾债在美国上世纪80年代的杠杆收购中,起到了很大的助推作用。由于收购方的杠杆太大,风险太高,银行不给贷款,这时米尔肯就帮助这些企业发行垃圾债融资,但到了90年代末期,经济下滑,利率上升,导致高杠杆的企业破产,波及整个金融市场。米尔肯也被判入狱,垃圾债加杠杆收购从此结束。

      5.兴风作浪的垃圾债券

        1.近两年多来人民币对美元汇率波动的背后原因?

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        2.要能在现实中落地。

    (2)服务和体验好。

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      (2)全球经济形势变好,其他国家货币升值,导致美元贬值。

        二、机器人选股

    (1)发行门槛极低:只要是境内注册的,未上市的,非经营房地产的中小微企业都可以发行。没有净资产和盈利能力的要求,采取备案制发行。

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