“机器人投顾” 作用原理、应用前景和监管建议

　　机器学习系统

　　开始针对最新的数据，进行机器学习。它按照用户设定的激励机制（一种约束机器学习努力方向的惩罚、激励函数参数指标），寻找下一个交易日的可选的投资组合，以及对目前持有的投资组合的预测。

　　资配易采用自主研发的机器学习模型（ISM模型12）来进行投资组合的选择：每天从大约10的33次方的投资组合空间中，选择满足用户收益风险要求的投资组合。根据不同的预期收益风险要求，每天可选的投资组合数量也不一样。资配易从2015年2月到2016年1月20日的实证数据看，每天可选的投资组合数量多的超过千万数量级，少的情况是持续几天都没有。

　　为了避免趋同交易、操作市场，资配易采用了每天一个合格的投资组合只能由不超过3个用户同时使用的技术限制措施来保障。机器学习系统与知识库的交互式非常频繁的。通常，总有一些新的模式被发现，机器学习系统就会更新知识库，以便以后可以记忆下来。这个部分的工作时间，通常都会是十几个小时。

　　业绩评价系统

　　通常是对当前投资收益与预期投资收益进行比较，并对之前的交易进行分析、评价的工作。它通常包括估值、帐户资产分析等工作。这个系统的输出数据会反馈给机器学习系统和决策系统。

　　时间：00：00~9：30

　　决策系统

　　汇集机器学习系统、知识库、业绩评价系统输出的所有数据，按照一定的规则进行诸如如下行动的决策：下一个交易日选择哪些投资组合、每个投资组合的资金分配、目前持仓在下一个交易日如何处置、剩余资金如何配置等。这些行动最终会被生成若干“有条件”的交易建议。

　　决策系统会按照协议，把相关的建议发给用户，等待用户的确认后由交易执行系统执行。

　　时间：9：30-15：00（系统进入交易时间模式）

　　交易执行系统

　　从决策系统发出的投资建议，按照用户确认或授权后，准备生成交易指令。

　　数据&信号采集系统

　　交易执行系统要不间断的从数据&信号采集系统中获取最新数据，并根据“日内信号&事件系统”生成每个证券的买卖价格指令。

　　由用户确认账户向PB发出交易执行指令

　　在交易时间段内，决策系统、机器学习系统需要不间断的读取当前最新数据，并实时在线对目前持有投资组合、拟投资的投资组合的每个证券进行监控，当触发风险管理事件后，就立刻向用户发出风险管理投资建议（减仓、加仓和平仓）。目前资配易可以在每隔10分钟对市场情况重新学习一遍，并做出适当的反应。

　　交易执行系统：时刻听取决策系统和用户的授权进行操作。

　　--循环进行下一个周期--

　　资配易“机器人投顾”的一天就是这样工作的。