庞然以前做围棋机器人。

文 | 铅笔道记者 刘晶荣

朋友们总会把“敏锐”这个词贴到庞然身上，正如去年阿尔法狗战胜柯洁时，庞然从中看到了一个商机。

他觉得阿尔法狗的升级版Master是一个变革点，用神经管网络替代原来用逻辑和策略构建数学模型，这一人工智能领域的思路转变同样也可以运用到金融领域。

2017年10月，他成立“DeltaGrad”，推出产品“智富狗”，一款A股人工智能投资机器人。庞然将AlphaGo技术应用于量化投资领域，与市面一些业内公司不同，不给机器预先设定交易逻辑，而是用原始数据直接训练神经网络，让机器实现自主量化交易。

现阶段，团队已开发完成5个神经网络模型，计划年底前完成10个，并已形成总计700多万条投资策略，并且在风险防范的收益方面超越了82%的基金经理。

从2017年11月实盘测试以来，截至2018年5月底，公司收益12.2%，最大回撤3.63%。

注：庞然承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音“直觉而非逻辑”

庞然认为，人工智能量化投资取得重大突破，并不是按照预先设定的交易逻辑学习，而是用原始数据直接训练机器的神经网络。他通俗地比喻到，就像老中医将毕生经验写成书，让后来者按照知识逻辑学习，结果还是达不到老中医的水平，因为其个人经验与直觉才是核心。

在他看来，目前市场上的量化交易依据某种交易逻辑，通过输入历史数据等众多参数来建立模型，以算出股票上涨或下跌的概率，再生成投资组合和调仓策略。随着人工智能兴起，AI通过机器学习技术，能生成自己的投资策略。

庞然想通过机器学习的方式训练一个做量化投资的机器人。它拥有金融领域“老中医”即基金经理的能力，还拥有无限精力，能同时看大量股票。

同时国外盛行的量化交易越来越被国内机构接受，其在控制风险的情况下，能提高投资收益，这是公、私募投资的最大需求。

2017年10月他成立DeltGard，将AlphaGo技术应用于量化投资领域，他想做量化交易界的Deepmind。

庞然的这个想法直接由去年著名的人机围棋大战促成。2017年5月，阿尔法狗大战世界棋王柯洁取得胜利，庞然认为，阿尔法狗的升级版Master才是变革点，用神经管网络替代原来用逻辑和策略构建的数学模型。

阿尔法狗不需要去学选手如何思考，只需看选手如何布棋，就能学习并超越人类。因此，量化投资也不需知道最好的操盘手怎么想，只需知道操作即可。

庞然了解到将人工智能应用进金融领域的公司很多，“用哪个阶段的人工智能技术才是关键”，他认为自己真正的对手并不多，且起步比较早。

DeltGard第一个产品“智富狗”，A股机器人上线。庞然选择投资领域最难的A股来测验其抗风险能力。

“如果我们的技术用于A股没问题，那对其它相对容易的市场更没问题。”他认为投资的核心是风险，首先A股只能做多，卖空部分有一定流动性限制，所以没法做对冲；其次A股又是T+1，他必然有隔夜风险；再者A股受政策影响极大，且A股市场的参与者具丰富性：散户、投资机构、国家性质机构。

今年4月，公司获众海基金330万种子融资。超越82%基金经理

庞然坦言：“无论如何，机器的实战成绩才是硬道理。”

2018年1月~5月智富狗的资金实盘操作验证：综指跌6.4%，深成指跌6.75%，中小板指跌6.05%，收益1.45%；同期东方财富Choice数据显示，在762只股票型产品中，仅140只今年收益为正，占比为18%。

庞然说，以上数据证明，无论是风险防范还是在盈利方面，智富狗已超越82%的基金经理。

现阶段，DeltaGrad从自己的私募基金开始做起，按交易收益分成，同时将智富狗抵抗风险的技术向B端企业开放，并收取一定服务费。“在没有做对冲的情况下，我们能提前3~5天预测大跌预警。”

今年5月，有一位投资人放了50万资金给庞然做测试，一周赚了5%后将钱取回。近日再谈融资事宜时，对方欲再放10万元检验成绩，原来上次他只顾着赚钱，忘记了是庞然的项目。

据了解，DeltaGrad从算法到模拟盘验证再到实盘验证，计划开发10个算法模型，现已完成5个，预计今年年底全部完成。同时，现有的神经网络模型已形成总计700+万的策略。“从去年10月至今，我们一直闷头做实盘业绩，并未做过多宣传。”庞然说，他想等模型做好之后再向外募资与合作。

他介绍道，从2017年11月实盘测试以来，公司用自建基金库测试，截至2018年5月底，公司收益6.7%，最大回撤3.63%。

截止2018年7月2日，项目的纯机器业绩累积为收益8.1%，同期上证-19.2%， 深证-19.1%，沪深300 -16%，创业板-14%，中证1000 -29.7%。

/The End/

编辑 | 薛婷 校对 |程用杰