通過40年的不懈創新引領市場

隨著市場情緒從高度樂觀轉為悲觀，投資者需要應對的風險日益增多。部分風險可能轉瞬即逝，但其中一些風險或會對投資回報產生持久的影響。憑藉我們四十年的系統化投資經驗，我們了解到在這些時期持續實現即使是少量的超額回報(Alpha)，也能大大改善客戶的長期收益成果。

投資者要持續跑贏基準指數5至10個百分點的目標或相當罕見，但研究顯示，只要通過嚴格的風險管理，隨著時間的推移，投資回報可穩定地增加1至2個百分點。而作為貝萊德的系統化投資團隊，我們的角色是不斷創新，尋找新方法來產生風險可控的Alpha，為投資組合提供不相關的回報來源以及投資解決方案，尤其在市場不確定性增加時，藉以幫助客戶實現更穩定及預見度更高的結果。

要實現可持續兼穩定的回報，需要不斷創新及重塑alpha來源。今天，投資作為一門藝術及科學都取得了長足的發展，以緊隨那些顛覆傳統消費行為、商業模式及全球市場的新技術。這種演變需要不斷發掘新的數據來源及先進的分析方法，通過實時市場分析獲得投資優勢。

20多年前，當我加入貝萊德系統化投資團隊時，現今的一部智能手機已足夠儲存所有數據。當時我們主要關注估值、盈利質素及動量分析（即現今稱之為 Smart Beta 因子）。今天，隨著機器學習及大型語言模型(LLM)等強大技術的廣泛使用，

我們利用數以千計的數據集及訊號來管理投資組合。過去二十年，投資業界出現顛覆性變化，反映了科技對市場及投資者的深遠影響。

即時分析龐大且多元化的數據集

舉例，15年前，情感分析仍處於較為初步的發展階段，僅倚賴詞彙統計方法（即「Bag of Words Model（詞袋模型）」），即計算文章中出現的正面及負面詞語，從而判斷整體情緒傾向。雖然有關方法在當時很新穎，卻難以捕捉人類語言的細微差別及複雜性，限制其有效性。

現在隨著大型語言模型的出現，情況徹底改變，這些模型不僅更加強大，而且能感知上下文，解讀字裡行間的細微差別，這項進步顯著提高情感分析的準確性及深度，並能更精確理解語言中所表達的情感及觀點。

如今新聞產量及速度均相當驚人，每年產生的標題超過50萬條，而這些大量的數據及資訊相當適合人工智能分析。通過將這些新聞分為宏觀經濟、微觀經濟、基本面及情感類別，人工智能可實時處理及分析這些可用的數據，這些即時分析為市場趨勢及投資者情緒提供了寶貴觀點，有助作出更明智的投資決定。

人工智能在投資範疇中最具吸引力的應用之一，就是能夠提供實用的投資建議。透過分析新聞、券商報告及監管相關文件，人工智能系統可建議涵蓋一籃子長倉及短倉的投資組合配置，這個過程既自動化又具互動性，容許使用者向其查詢相關建議背後的依據，從而提高系統的透明度及可信度。

人工智能的出現，令「選股代理人」的概念日漸成真。這類人工智能代理人能夠在分析市場資訊後自動作出投資決定，這正正標誌着「代理經濟」浪潮下的關鍵發展——透過這類專門的人工智能代理人執行任務能提升效率及決策力。

要在現時投資市場取得優勢，三大支柱至為關鍵：大數據、大模型及大團隊。大數據涉及利用傳統財務指標以外的各種另類數據來源，務求讓大家可以吸收大量資訊，藉以發掘獨特見解。大模型則是深度及複雜的演算法，旨在從龐大且複雜的數據集提取有意義的情報。大團隊方面，與我一起工作的逾200名同事，每天專注於構思新想法、分析新數據，並了解市場動態。因此，我們的目標是將大數據與大模型結合，並透過大團隊，為投資者創造更領先的回報。

數據仍是投資過程中不可或缺的一環，我們每年評估數以千計的數據集，竭力尋找下一個關鍵的投資訊號，正是這種努力不懈的追求讓我們維持競爭優勢。

同時，科技對於我們的工作至關重要。現今，我們的策略以機器學習及人工智能為核心，但我們仍致力於擁抱未來可能出現的任何技術創新。

最後，豐富投資技能是鞏固投資優勢的關鍵。系統化投資的規模效應龐大，因此有需要在技術及數據基建上投入大量資源，但人類的專業判斷仍是系統化投資的核心，數據科學家、數學家及投資專家會為整個投資流程提供必要技能。若缺乏這些人類專家的分析與判斷，即使利用世界所有的數據及運算能力，也難以產生持續的投資回報。

投資創新不僅在於追隨當下趨勢，更在於前瞻未來。推動未來市場的動力與今日或徹底不同；現時推動投資回報的Alpha，將來可能會變成Beta或Smart Beta。故此作為系統化投資者，我們深信持續不懈的創新將是我們為投資者創造持續及與別不同回報的關鍵。