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景顺:投资者正更多地通过系统性策略撬用AI和ESG机遇

新火种    2023-11-01

  投资者正在不断变化的宏观环境中寻求多样化的投资工具,因其认为地缘政治风险、全球主要央行维持高位利率等因素将持续扰动金融市场。

  “单从市场而言,部分风险偏好有所缓和,在目前的环境中已经观察到了投资者寻求更多的防御策略。” 驻墨尔本的景顺量化策略高级投资组合经理Andre Roberts在接受记者专访时称,但能源市场风险同时被抬高。

  日益扩大的系统性投资工具正在帮助投资者管理市场波动。根据最新发布的《景顺全球系统性投资研究》,近年来,能够帮助投资者应对关键挑战的系统性投资工具组合已大幅扩张。其中,63%的受访投资者认为,系统性策略在过去一年帮助其管理了市场波动;近60%的受访者表示,通胀持续高企的全新市场环境为系统性方法带来机遇:既可以管理高水平的风险,也可以识别新的回报机会。与此同时,近四分之三的受访者已在固收领域资产类别中采用了系统性方法。

  《景顺全球系统性投资研究》基于130位机构及中介系统性投资者的观点,管理的资产总值约为22.5万亿美元。

  风险管理被视为系统性策略的最重要的好处之一,它允许投资者在各种情况下衡量和衡量潜在的投资组合影响。随着不确定性的增加,这些策略的风险管理好处将变得更加明显。

  系统性策略在管理市场动荡和降低风险方面具有重要作用,Andre Roberts表示,它的关键优势在于“规则性”。即以一套规则性的策略减少或消除主观或情绪对投资决策的影响。

  以观测全球领先指标和风险偏好的情景为例,他指出,在系统性投资过程中,不同指标会优先放大不同的因子。如,某个风险偏好指标的下降可能会促使投资者倾向于低波动性策略,而忽视寻求经济增长和经济扩张的策略。经济趋势和风险均很重要,投资者需要一套宏观导向的策略,以系统地纳入因子。

  系统性方法/策略的使用并不局限于宏观经济面,前者也是应对ESG挑战的良方,尤其在弥合“数据缺口”方面。

  根据调研,约三分之二的受访者正通过系统化策略将ESG纳入投资组合中,解读ESG变量和指标。“亚太投资者在将ESG纳入其投资组合方面确实走在了前面。”Andre Roberts补充,几乎所有亚太受访者均已将其纳入,并表示采用系统性方法应用ESG的最大优势是提升表现和完善风险管理。投资者也正在使用系统化的工具来调和评级机构之间的不一致,并根据原始数据制定自定义评分。

  投资者非常依赖于现有且可用的ESG数据,Andre Roberts称,但很多数据并非完美,ESG领域内的数据有时会较为稀疏。系统化策略能够找到填补数据空白的方法,并对可用数据进行合理的评估与推断。

  投资者不仅评估被投公司的财务结果,也正加大对ESG评估,寻求在这一领域内的积极改变。“多重目标可以同时实现,传统财务目标能够与ESG积极结果一同实现。”Andre Roberts补充,通过这一方法ESG数据和更传统因子类型之间事实上已经形成了相当完美的伙伴关系,ESG结果和财务目标能够在投资过程中实现。

  不同投资者具有不同的投资视野,但仍希望达成双重目标。其称,投资者的首要受托责任是财务回报,但ESG是实现这一目标不可或缺的一部分。在ESG目标中需要一个真正的光谱,其间包括多种方法以满足投资者的不同偏好。

  人工智能(AI)最近在各个行业和投资市场引发了兴奋、期待和恐慌。大型语言模型(LLM)的引入,如ChatGPT,让市场看到了即将到来的人工智能主导时代。

  投资者属意于AI能够预测意外事件的能力以及帮助减少人为偏见,也正在利用AI更好地了解市场环境与识别宏观经济拐点。报告显示,46%的受访者正在使用AI 识别市场行为模式,38%的受访者正将AI用于投资组合配置及风险管理。此外,约62%的受访投资者预计,人工智能在10年内将与传统投资分析一样重要。另有13%的人预计它将超越传统方法。

  “人工智能不仅仅是一个流行词,引入人工智能至投资组合具有一定的门槛。”Andre Roberts认为人工智能将重塑投资格局,并指出其在提供及时、准确的见解、改善风险管理和提高流程效率方面的潜力。此外,AI也将提升数据的使用性与可访问性。

  但各地区内的投资者对待AI及自然语言处理的态度存在显著差异。景顺研究发现,相较于亚太地区及北美投资者,欧洲、中东及非洲投资者更持怀疑态度。

  亚太与北美投资者更乐于采用人工智能策略/工具是一个有趣的发现,在Andre Roberts看来,市场发展和成熟程度或许是主要的差异原因。此外,一些地区的投资者在采用人工智能工具/策略方面可能较其他地区更加保守,其中欧洲、中东及非洲地区的投资者更多采取观望态度。

  尽管相信人工智能会刺激未来投资流程的不断演变,他提醒,复杂性是机构投资者面临的一个潜在障碍。人工智能有时可能会在不承认感性的情况下将一些因子拟合到数据集,解释人工智能的结果和发现可能会非常困难,进一步引发有关透明度的担心。

(文章来源:21世纪经济报道)

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