o7年买的嘉实海外基金在电脑里找不到怎样查法不只到在哪里赎回现在还有多少我

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“只买基金，不碰股票！”河南一外卖小哥自学理财，平均月入5万，资产已翻到100万…

来自河南南阳的贾兆江，在北京当外卖骑手，白天送外卖，晚上却“变了个模样”，常常一边看着财经文章了解最新政策，一边通过直播学习理财投资知识。

贾兆江说，虽然他只有初中学历，但一直对投资理财感兴趣，并且坚持专业的人做专业的事，不碰股票只买基金，长期持有，两年内累积资产已近百万…

有人调侃，外卖小哥无所不能的形象，再次被刷新了。

在许多人的印象中，金融理财人士大都西装笔挺，与地摊的烟火气形成强烈对比。

但是，最近，一位外卖小哥火了，原因正是他特别善于理财。来自河南南阳的贾兆江，今年35岁，只有初中文凭。贾兆江作为在北京送餐的“蓝骑士”，每年光投资理财获得的收益，可能是普通人10年的工资。

在送外卖的间隙，他也会偶尔看看盘，了解下各个板块的涨跌情况，靠着不断的琢磨，他在不碰任何一支股票的情况下，光靠买基金平均每个月月入5万，这是他送外卖收入的15倍。

01

做骑手是如何赚到100万？河南小哥：买基金

对于理财这件事，小哥称得上“狂热”，但相比于赚到钱，他更享受财富增长的感觉，这或许跟他的出身有关。

贾兆江是河南南阳人，父母都在家务农，身体也不是很好，他自己是初中学历，曾经卖过猪肉，开过饭馆、装过空调、修过电脑、做过足疗技师，可以说一直都在靠着自己的双手在努力奋斗。

但他始终觉得要离开南阳老家到大城市去，才能有真正翻身的机会，未曾想，在石家庄却误入了传销窝点，逃出来时所有积蓄只有5000元，于是他来到北京，成为一名“北漂”。

贾兆江说，还好外卖员这个行业，没有学历的要求，一分耕耘一分收获，只要努力就能有回报，他终于慢慢养活了自己，也重新拾起了儿时的梦想。

于是，在十几年前，互联网在农村还不怎么普及的时候，贾兆江就给自己整了一台电脑。每天上网搜索浏览信息，从中寻找商机和信息。

就是在这时候，他第一次知道有种叫做“基金”的东西，“复利”“投资”......一个个新鲜的词汇颠覆了他过往对“钱”的认知。

像哥伦布发现新大陆一样，他一头扎了进去。偶然搜到的一本《基金经理》，里面关于基金经理操盘筹谋、叱咤风云、机构博弈的描写，更是彻底点燃了他内心的不安分。

他暗暗立下了人生目标：要靠投资实现财务自由，改变自己和这个家的命运。

只有初中学历，却一直没放弃对理财的钻研。从18年初开始正式投资，因专业和时间限制，只买基金，不买股票（股票交易时间刚好是上岗时间），已累积资产百万，今年4月以来（也就是A股走出“无聊一月”后）的五个月，平均靠理财月入5万+。

02

坚持自学理财十余年

但过程也不是一帆风顺。

2010年，刚接触基金没多久的他贾兆江就投出了第一笔钱，然后全亏了进去。

但他心态很好，他很庆幸，一个失败的“开始”为他敲响了警钟，让他明白“没有人能随随便便成功”，好运只能撑他一时，只有靠谱的理财知识才能撑他一世。

于是，他从基金市场退出，开始了漫长的自学，每天1小时，到现在坚持了十年，雷打不动。

从最开始上网搜，到后来找书看，他学到的理财知识越来越系统，越来越专业，也更正了许多自己关于理财认知的误区。

2014年，他第二次出手。当时经济下行处于衰退阶段，他判断按照“过热-滞胀-衰退-复苏”四阶段，经济将迎来复苏，于是看准时机迅速出手。怀揣着5000元钱一头扎进了杠杆基金，靠着十余年对理财知识的钻研学习，这一次投资他赚回8万，足足翻了16倍，成功在老家买房。家里的亲戚都没想到，老贾仅是第一次投资，就能获得如此回报。

老贾自有一套自己的逻辑。为啥理财十个里边八个输？在他看来，基金理财不要只看到今天涨了，明天跌了，一定要有耐心。“做投资就像古代剑客，十年磨一剑，但一出手就必须见血封喉。”

在14年那笔成功投资后，此后老贾收手了四年，没有再投入1分钱，那时他预判中国市场牛短熊长，不宜再下场。而他理财的另一个原则，就是从不碰高风险的股票市场。“普通人不建议炒股，股票是一门科学，需要专业的人去研究，我们坐享他们的研究成果就行。”他说到。

2018年，他预判中国大盘即将触底反弹，果断地开始购买基金理财，老贾再一次预判正确。短短2年时间，老贾靠基金理财累积资产已经近百万，行情最好的时候，他靠理财一个月赚了7万多。

03

努力钻研，只为了让家人过上更好生活

也继续坚持送外卖

“内向，不爱与人交流”是同事们对贾兆江的直接印象，所以当同事们听说他“睡后收入”赚了这么多钱时也感到很惊讶，但仔细想想就释然了。

“感觉他平时特别‘抠’，也不爱参加一些高消费的活动，但一谈到股票基金相关的事情，就像换了一个人一样，滔滔不绝。”贾兆江的一位同事说道。

从18年到现在，贾兆江累积资产已经近百万，理财最多的一个月赚了7万多，他对此还算满意，但却没有辞去外卖员的工作，仍然遵循着白天送外卖，晚上学理财的生活节奏。

在这件事上，贾兆江说：“投资是不确定性很大的事情，仍需生活上有稳定的收入来源才有安全感。”或许，曾经穷困过的他，最清楚生活的底气来自何方，这种“耐性”、“韧劲”、“稳扎稳打”的心态，值得肯定。

在谈到未来目标时，他说最终想靠着自己的努力，改变家里的条件，小孩还在南阳老家，刚刚上4年级，他要继续学着在支付宝上理财，把握住这个改变自己命运的机会。

04

“炒股不如买基金”深入人心

以今年为例，2020年A股市场整体演绎的是一波极致的结构性行情，科技、消费、医*等领域节节攀升，尤其龙头股涨势如虹，但银行、地产等周期领域却表现平平，差异巨大。这一导致了公募基金整体收益率出现分化，抓住市场机遇的基金经理表现神勇。

从主流指数看，今年表现最好的是创业板指，表现可谓神勇，截至前八月，创业板指年内涨幅高达53.37%，频频创出新高。其他指数，上证指数、深证成指、沪深300、中小板指今年以来也表现较好，涨幅达到11.6%、32.79%、18.25%、39.76%。

据中国基金报，公募基金前8月整体交出了一份不弱的成绩单，继续上演“炒股不如买基金”的实力。

Wind资讯数据显示，截至8月28日，权益类基金（包括混合型、股票型、指数型；剔除今年新成立基金、分级基金仅计算母基金）平均收益率为32.63%，整体表现好于上证指数、沪深300，和深证成指表现也差不多。

对于这个外卖小哥的故事，你怎么看？你的基金今年是跌了还是涨了？

-END-

怎样在电脑上查出自己购买的基金净值余额

登陆该基金网站，一般在“我的账户”上可以查到。基金公司账户查询时一般用身份证号码，初次查询密码是身份证号码后六位，后六位有字母的话用X代替。密码输入错误六次后会被锁住，要打电话到基金公司客服。一般要在工作日时间。如果打电话了，就直接问客服人员就行了。进入个人账户后，点击查询类--份额查询，就可以知道个人持有的份额和资产市值了。

自然科学基金预算｜电脑和耗材不能买了？该放哪个科目？

导读

昨天小锐给大家介绍了国家自然科学基金预算编制的情况，大家有很多问题都集中在设备费和耗材方面，典型的问题有：

购买电脑的和配件的费用从哪列支？

打印纸墨盒等日常办公用品算材料费吗？

这些没有地方列支岂不是都要自己买了？

今天给大家梳理一下。

为什么电脑和办公用品等原则上不能列入设备费和材料费？

原则上，不建议直接费用中设备费或材料费的预算包含通用设备和耗材办公用品等。预算被核减理由主要有两点：

一是默认依托单位应该具备满足日常实验所需的常规通用设备。

二是办公用品或耗材与项目相关性不强，与目标相关性、政策相符性、经济合理性原则违背。

因此，在直接经费中预算通用设备和日常耗材办公用品被核减的可能性很大。

什么是间接经费？可以支出哪些内容？

间接费用是指依托单位在组织实施项目过程中发生的无法在直接费用中列支的相关费用，主要用于补偿依托单位为了项目研究提供的现有仪器设备及房屋，水、电、气、暖消耗，有关管理费用，以及绩效支出等。绩效支出是指依托单位为了提高科研工作的绩效安排的相关支出。

关于间接费用的预算和支出要求：

1、预算不需要列明细，总额不超规定比例。

2、在处理好合理分摊间接成本和对科研人员激励的关系的基础上，管理费用依规支出。

3、取消间接经费中绩效支出比例限制，充分发挥对科研人员激励作用。

在实际执行中，基金的间接经费一般由单位统筹使用，建议项目组与单位沟通如何使用间接经费购置电脑和耗材等。

几点建议：

项目实施过程中确实需要购买的通用设备和日常耗材等物品，并在直接经费预算中体现的情况，建议大家：

1、控制预算金额：通用、普用性材料，日常耗材和办公用品等预算尽可能压缩。

2、明确任务需求：明确研究目标的基础上，分解研究内容，为购买材料等提供任务依据。

3、提供数量依据：细化实验目标、次数、时间，支撑预算编制的相关性、必要性和使用量的合理性。

4、增加价格依据：特别是部分容易与通用材料混淆的特殊材料市场报价差异较大，应特殊说明材料种类、参数、用途、性能等。

其它典型问题解答：

1、预算科目有比例限制吗？比如劳务费。

答：直接经费中各个科目的预算都没有比例限制。

2、劳务费需要缴税吗？

3、会议注册费写到哪里？

答：参加与项目研究任务有关的会议注册费应列入差旅／会议／国际合作与交流费科目中。

4、人员培训费可以从哪里列支？

答：原则上不允许列支培训费，如果是与研究任务密切相关的必须的，建议放到其他支出中，并详细说明必要性。

网上购买基金怎样操作

必备条件：开通网银的银行卡，能上网的电脑，或是能上网的手机。你可以自己在银行网站选择购买，这种方法简单，手续费偏高。也可以登录基金公司网站注册购买，手续费较低。也可登录第三方基金销售网站注册绑定银行卡购买，这种方法最便捷，一个账号可以购买多家基金公司的基金，手续费也最低。具体的操作，你可以打开电脑浏览器首页网址导航，选择基金一栏，里面都有。注册绑定银行卡后，可以下载一些公司的手机客户端用手机购买，比如有华夏基金，汇添富基金等，第三方销售手机端有好买基金，数米基金等。望采纳

怎样在网上购买基金？

朋友你好，从这里，开始你的投资生活、实现你的财富梦想吧！（注意网银安全哟，别中了木马让别人把你的账号密码盗走啊！)首先你需要到银行申办一张银行卡，申请开通网上银行功能。银行会给你一个存储密匙的K宝（农行）u盾（建行），各银行名称不同功能一样。现在你就可以登陆你选好的基金的公司网站，点击网上开户，根据提示输入必要信息，开立你的基金账户。开户以后你就可以通过网上直销认购、申购、赎回、转换你选定的基金了，在基金公司网站网上直销办理基金业务还有费率优惠。一切就系、登陆网上交易系统，会显示你的账户信息，在你的电脑USB接口处插上密匙。点交易按钮、选择你选好的某只基金点击认购或申购，填上你要购买的金额，跟着提示完成每步操作，网银付款成功就成了。

我想在来自自己家的电脑里赎回我购买的基金应该怎样操作？我网银开通的。

投资者想要赎回持有投资的基金，无论是电脑端还是手机端，投资者赎回操作需要到原来购买该基金的地方进行操作即可，具体如下：　　1.如果是在银行购买，可以通过网银委托赎回基金或者到柜台要求赎回基金。　　2.如果是在基金公司官网或者第三方代销基金平台，可以在相应的基金公司官网或者第三方代销平台，登陆个人账户直接在该账户进行基金交易。

我用这两种策略，试图打败主动基金！

风险提示：本文为转载文章，所提到的观点仅代表个人意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。

作者：雪球达人秀

来源：雪球

一个90年代中国较早接触电脑的IT爱好者，在钻研数码设备时，阴差阳错闯入投资这条路，一入就是二十七年。

一个不为金钱着迷的人，几经牛熊转换，凭借对市场的警惕和均衡配置的思路，依旧获得了可观的收益。

投资路上从来不缺勇士，缺的是经历几轮洗礼仍能屹立不倒的稳将。从指数投资到主动基金投资，又回到指数投资，这曲折的投资历程背后一定有很多宝贵经验。如何用指数基金打败主动型基金？本期让我们走进@张翼轸的投资故事 ，感受投资本身的魅力。

01

我并不是一个对“金钱”很有欲望的人。在还是一个中学生的时候，我其实是一个IT爱好者，感谢父母慷慨解囊，在1994年就给我买了人生的第一台电脑，从此走上了电脑“达人”的道路。

作为一个电脑爱好者，那个时代比尔·盖茨是绕不过去的名字。当时买过好几本比尔·盖茨的传记看，也从书中了解了一个美国资本家沃伦·巴菲特的滚雪球故事，后来也买了巴菲特的传记看，在继续钻研电脑的同时，对投资股票也产生了兴趣，并在1996年上高中的时候，借用父亲的帐号，用自己的压岁钱买了几个股票。

我记得当年应该买过三四个股票，还记得的有伊利股份和啤酒花，当时是很正统的那种PEG投资。那年头，股票软件还是需要购买硬件卡的乾隆当道，更没有如今的金融终端，所以选股票都是每周末去地摊买那种和地图差不多大的股票资料汇总，里面会列出所有股票的每股利润、增速等基本数据和最新的市盈率等。当时就一行行去筛选PEG靠谱的公司然后买入持有。在那个股票佣金0.6%以上的年代，做的是一买就拿着至少半年一年的长线投资。

赚钱当然是赚过，亏钱当然也亏过，赚钱是因为自己选的股票成为大白马被市场追捧，亏钱则是因为买的股票做假账，暴跌。由于那时候还不知道分散投资，一次就买两三个，所以遇上一个踩雷，就会亏得很惨。

到了大学期间，忙着学业，忙着恋爱，忙着折腾好玩的数码配件，对投资其实没那么密切地钻研，毕竟我不是一个对赚钱特别有渴望的人。

02

大学毕业去香港念书，身处一个能拍出《大时代》的城市，又重新对投资多了点兴趣。那时候就开始关注基金。香港买基金的费率很离谱，5.5%的申购费是常态，为了省钱，当时发现ETF可以通过类似Etrade这样的券商以单笔9.99美元这个现在看起来贵得离谱但当时便宜极了的价格买卖，所以就专注于研究ETF，在图书馆啃了约翰·博格的书，啃了九百多页的指数基金投资大全，也算是ETF速成的从入门到精通。

香港2年硕士稍纵即逝，回到上海，开始做起了证券记者。必须说，这是一个可以开阔眼界但是也让人容易失去定性的职业，你每天能接触太多的投资大咖，了解到太多的投资消息，往往会陷入歧途。至少在那段时间，面对大陆很是便宜的交易佣金，ETF这东西，近乎被抛之于脑后。

那段时间，我犯了两个错误。

一个是，当时的我作为证券记者在泛滥的消息中迷失自我。在2007年的牛市中后期近乎全仓买了一个自以为消息级别很高的股票，等待它重组，虽然一度很快大赚过，但也很快在牛市中亏损过半。

另一个，则是上一个错误之后，对投资突然迷惘，转而迷信老法师，自己只留了小部分资金学习实践，将资金交给老法师打理，但结果同样并不尽人意。

痛定思痛，开始更多依靠自己，通过指数类产品定投和交易来赚钱。如果要说从精神层面，真正让我“第一桶金”的，应该算是2015年分级行情。这个可以分为两个阶段，第一阶段是2015年牛市期间，当大家赚快钱时，我通过分级基金的折价套利，每天尾盘一次操作，赚0.5到1%的套利收益，再叠加持有基金的Beta，收益很稳；第二个阶段，则是在牛市破裂开始出现大跌时，我通过交易提前做了止损的预案，并通过分级A的下折，在暴跌中单日赚过20%，从而对冲其他仓位实现了毫发无损。

在这之后的挺多年里面，我都回归了一个“经典”的指数投资者，通过定投、波段以及“二八轮动”的方式来交易沪深300指数和中证500指数，赚取透明的收益。

03

到了2019年和2020年核心资产的浪潮中，明显感觉到了沪深300指数和中证500指数的无力感，重新回看约翰·博格对指数基金的论述，才意识到在中国投资市场中，主动投资的超额收益始终会在，放弃主动型基金未免可惜。所以才加入了对主动型基金的关注和分析。

在对主动型基金的研究上，之前多年折腾指数、折腾组合管理的一些心得，都派上了用场。例如骨子里偏指数投资的思路、偏资产配置的思路，投资策略上也偏量化，那段时间我最喜欢看的是AQR对冲基金的许多研报，相信的是多策略组合分散风险的思路，绝不把宝压在一个策略上。

因此在购买主动型基金的时候，也是自上而下，我并不相信优秀的基金经理就一定能穿越牛熊，因为我知道熊市满仓对人性的折磨有多大，这种折磨不是后来者看着基金净值的回撤能够感知的。所以在做主动型基金配置时，我也是坚持既做成长型投资，也做价值型投资。

也正是基于这样的思路，在2021年通过“不抱团”的统计中发掘了许多小众基金经理，尤其是不少价值流的基金经理，在随后的2021年和2022年依靠他们的抗跌甚至是逆向上涨，总算持有体验还算不错。

“可重复性”，是我很在乎的一个选基理念。

我始终相信，对10次的基金经理，比只对过1次的基金经理，应该更可信。基于这样的原则，我更喜欢那些行业均衡、每个行业可能就是10-15%上限，所以要获得超额收益，就必须在这每个行业上都做的不错，这样的选股能力，比起押对一个行业，至少让我更可信。我称之为“古典意义”的基金经理。

举个例子，我近期很喜欢的基金经理，卢玉珊。从行业上而言，持股行业很分散，以2022年中报为例，第一大行业占基金净值不到10个点。从持股来看，大多数都是同行也广泛持有“烂大街”的公司。

大量的行业分配，大量被同行研究过的抱团股，却能有不多见的超额收益，这就让我相信卢玉珊在公司选择上，真有一套。

很可惜，在当下的基金圈，行业均衡有选股能力的主动型基金经理非常少，以至于让我不得不思考如何再能找到这样的基金。

04

思考再三，发现还是要从主动型基金绕回指数基金。

作为一个指数基金的多年研究者，如何用指数基金打败主动型基金，其实一直是我从未放弃的研究课题。

“Earl二八轮动”是我在2015年前后提出来过的一个策略，采用的是当时乃至现在我都超级喜欢的动量策略，虽然这个策略许多人简单视为追涨杀跌，但大量的研究证明有纪律的追涨杀跌，一样有生产力。“Earl二八轮动”，包含了两块，一块是在沪深300指数和中证500指数之间的切换，另一块则是择时，适时空仓。

从当时的历史回测来看，表现很不错。但是在2016年之后我自己使用来看，还算可以，但远没有回测那么漂亮。究其原因，第一是股票数量大扩容，中证500指数很难再代表小盘股，尤其是代表创业板等新兴小盘股；另一块，则是市场波动没有2008年、2015年那么夸张了，择时就只能控制回撤，很难再有超额收益。

由此我引入了两个改变：第一是加入了中证1000指数，变成了“三五十”轮动，回测数据显示，小盘股与大盘股的轮动并没失效，失效的只是中证500指数的代表性，加入中证1000指数，就能改变这一点；第二，则是弱化择时。当市场波动减小之后，择时可以降低波动但未必有超额，这是在发达国家已经证实的一点，既然如此，那么原本高频的择时我就暂时放弃，改成基于估值的大波段择时，同时辅助基于回撤控制的仓位管理。

在“二八轮动”之外，另一个尝试，则是指数增强。

指数增强基金的收益总体是透明的，当你选择1000增强的时候，你的预期就是在小盘股行情上多赚一点，而不用担心持仓出现风格变化，甚至悄悄变成了一个准行业基金，这一点是指数增强比主动型基金靠谱的地方。

基于回测，我发现哪怕是平均持有300、500和1000的指数增强基金，就可以和主动型基金打得有来有回，这样透明的收益，显然是很有吸引力的——尤其是基于对指数增强基金的优选，还能提高这种收益。

所以对于指数增强基金的关注，是这两年我的一个新方向，期望使用更多量化的指数增强基金，当然也不放弃主动量化基金，来兼顾指数投资的透明性和主动投资的超额收益，这或许是对我过去多年投资探索的一个大融合。

05

投资是有难度的，它的难度在于，当你不愿意接受市场平均收益Beta，而是希望追求Alpha时，永远没有圣杯。

就像巴菲特的价值投资，虽然整个投资框架是完美的，但是在如何寻找符合投资框架的公司，就必须与时俱进，对更多的新行业新企业有研究，从可口可乐到苹果，巴菲特的这种兼容性，其实很难。

基金投资也是一样，当我们在追求超额收益的时候，就必须结合市场的发展，不断去猜测、判断超额收益的可能来源。择时还是否容易有超额收益，量化选股能不能有，甚至打新能不能有，这些都要不断学习，不断去研究。

我觉得做一个基民是相对幸福的，尤其是做一个偏指数投资的基金经理。

你不需要在几千家上市公司中去翻石头，将大量的时间消耗在读研报上。至少你不打算做“基金百科”，没有通晓所有白马、灰马、黑马基金经理的打算，也不用将大量时间浪费在阅读大量基金经理的定期报告上，只要能自上而下做好风格、行业的配置，再选择合适对应的基金经理，也能获得一定超额收益。

从这点而言，投资和生活，其实不是一个难以平衡的事儿。

如果你打算成为一个专业投资者，那么不妨建立完备的投资框架，知晓大多数的投资范式，然后从中选择与你的知识储备和性格相匹配的投资方式。毕竟，逆人性很难，与性格匹配的模式，更重于走的长久，更不煎熬。

平板电脑上如何买支付宝基金

楼主说的是余额宝吗？下载一个支付宝软件绑定银行卡就可以买呀

电脑能代替基金经理炒股吗？——从AlphaGo说起

不久之前，GoogleDeepMind设计的智能围棋系统AlphaGO以4:1战胜世界冠军李世石，引来全球一片惊呼，关于机器代替人类的预言比比皆是。

我们不禁脑洞大开，要是有个比基金经理更厉害的机器人帮我炒股赚钱，岂不快哉？既拿收益，又省佣金，妈妈再也不担心我的理财啦！

聪明的计算机不仅能“看清”你的外表，还能“听懂”你的心声。

  别小看了人脸识别的难度，要让计算机认清人们的“嘴脸”可不是简单的事情。到底什么样的是人脸？两个眼睛一个鼻子？具体的距离？有没有头发？等等，对人来说很简单的事情，对机器却难如登天。所以，一定程度上，图像识别能力代表了人工智能的水平。

  怎么比较不同的算法的性能呢？在国际上有一个叫ImageNet的图像识别比赛。它的图像库里有上千万图象，属于一百多个类别，比如人脸，动物，数字等等。比赛的时候，计算机要判定测试用的图像归属于哪个类别。

上面的图表明，随着科技的发展，人工智能算法的错误率在迅速下降。2011年，机器识别的错误率是30%，还不如2岁的小孩儿。但是，随着算法的改进，错误率快速下降。2014年错误率降低到10%以内，而到2015年，微软的算法达到了3.5%的错误率，这是目前的最低错误率。要知道，人类尚且有5.1%的错误率。

那么回到开头的问题，既然人工智能已经有这么突破性的进展，那么在金融领域，它能不能代替基金经理，甚至干得比基金经理还好呢？

让我们先从历史来寻找一些启发吧。实际上，纽约交易所在1966年就用计算机来实现交易的自动化。美国的量化团队早在80年代就开始研究如何把人工智能运用到投资领域，并且在当时就预测电脑将很快取代人脑占据证券投资的主导地位——看起来是不是像我们现在一样，对人工智能非常狂热？2005年，《经济学人》杂志刊登了《机器人交易员大进军》的预测文章，提到交易员在做决策时通常考虑三到四个变量，而机器人则可以在瞬间参考上百个变量。而2006年，IBM公司的咨询团队就发表报告，题目叫《交易员已死，交易员千古》。十年过去了，交易员依然是金融界从业人数最多的职业之一。从历史可以看出，人工智能在投资领域的进展其实一直比普通大众预期的缓慢。

从上面的Gartner曲线也可以看到，任何新技术，都有一个期望短期突然上升，而后希望落空回落的过程。用一句话很形象地概括，就是大家往往都高估了五年之内的发展，而低估了十年之内的发展。我们现在正处于人工智能非常高期望值的时候，很可能在不久的将来发现人工智能没有想象的那么神秘，或者没有想象的那么出人意料。因此我们也倾向于认为，在可预见的未来，恐怕机器还是不能完全代替人来进行投资决策。

这是为什么呢？我们认为要把人工智能、机器学习的技术应用到金融领域，最大的挑战就是小数据。计算机最大的特点就是能够处理特别大的数据量，而机器学习的最大优势是强学习能力，比如深度学习，不管给他多少数据，只要层级够，几乎可以做到无限逼近的拟合，学习能力是非常强的。为什么认为小数据是问题呢？我们在动物园教小孩认识大象，动物园里可能总共就2、3只大象，但是小孩看了一会儿，很快就认识了这是大象，后来看到一只小象，就知道这是小象。而机器就做不到这一点。机器学习的算法需要非常多，最少几千、几万的训练样本才能识别某个物品，这是一个它的*限。而我们的金融数据呢？在日频度上，中国股市整个历史只有约5000个交易日，数据量并不大。财务数据一年四次，数据量就更小了。而且这里还有各种不同的金融环境，监管环境等等，市场规律会有变化，所以小数据是约束机器学习的一大挑战。

第二个就是市场的进化。之前我们说机器识别图像很厉害，比如人脸的识别，这是因为人脸图像的分布已经是完全固定了，不会再变了，机器需要做的就是搜集尽量多的样本，然后用一个模型去拟合这个客观存在的分布。因为存储和计算能力的提高，可以用更加复杂的模型去“记住”所有的人脸，识别能力自然会大大提高。但金融市场的区别和魅力就是，它是一个人参与的市场，它的精髓就在于市场的不同参与者每时每刻都在博弈，大家都会从过去的历史中总结经验进而试图战胜市场，当所有人这么做的时候，市场的规律也会不断地变化。比如之前有一个很著名的理论是“M1定买卖”，就是当市场流动性宽松的时候买入，收缩的时候卖出。但是后来大家都知道这个理论了，开始有人“抢跑”，当看到宽松的预期的时候就买了，而不是等到实际的数据出来再买，这样，原来的理论和规律就失效了。

另一方面，不同的全球经济状况，不同的监管规则，显然都会造成市场规律的不同。比如“熔断”机制下，日间的股票走势显然和其他时候会有不同。

第三是市场信息不对称。之前提到的AlphaGo下棋，棋类项目的规则和下哪一步棋的状态对双方都是公开的，信息完全透明。相反的是麻将，每个人手里的牌都是不公开的，而且可以通过摸牌来换。对于信息透明的情况，机器可以进行完整的推理和演算，只要能穷尽所有的可能，自然就能稳操胜券——这也是为什么AlphaGo下棋，越到后期越厉害的原因：因为后面能下子的地方少了，需要演算和推理的可能性也少很多，计算机算法能非常完整地估算后面的发展。而在金融市场，尤其是中国股市，每个股票都有各自的故事，股价涨跌背后的底牌肯定不只一张。市场的信息不对称阻碍了机器算法的发挥。

第四是黑箱。目前先进的机器学习算法，比如SVM，神经网络，深度学习等，已经是非常复杂，参数众多，过程不透明。如果直接使用，就像让汽车自动驾驶，但是不安方向盘，刹车和油门，一旦出状况，都不知道怎么调整。而对于投资来说，风险的控制是首要的任务。

所以从目前来看，用机器自动投资还有未成熟之处，大众的期望往往要远高于科技的实际进度。采用人工智能的方法来投资才刚刚开始，处于初步探索的萌芽期，让我们一起密切关注这个领域的进展，及时向大家汇报。  

风险提示

基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。基金管理人管理的其他基金的业绩不够成对本基金业绩表现的保证。基金管理人提醒投资人基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资人自行负担。

投资人应当通过基金管理人或具有基金代销业务资格的其他机构购买或赎回基金，基金代销机构名单详见本基金《招募说明书》以及相关公告。