回顾：量化交易
1.量化交易，用计算机对海量的数据进行计算，提炼规律，做出预测，帮我们做出投资策略的方法。
2.很多投资银行投入大量资源，促进了量化技术的发展和应用。很多投行内部就设有专门的量化交易基金和部门。
3.量化交易有它适用的条件，他在规律稳定的时候可以获得很高的受益，但是如果规律发生了巨大变化，而我们又没有能及时调整的话，可能会带来巨大的损失。
本周讲了三个重要的投行创新，零售经纪，垃圾债券和量化交易。这些创新都曾深刻的改变了全球金融市场的面貌，也改变了投行的形态。创新，可以是天使，也可以是魔鬼。尤其是在中国这种金融市场薄弱，金融知识匮乏的市场里，很多创新都容易流于概念的炒作。
今天了解一下这几年非常火的几款金融创新，看看到底那些有潜力，哪些又是海市蜃楼。
1.智能投顾，这个投资顾问到底智能吗？
智能投顾，根据大数据对每个客户进行动态的风险测评，然后在根据每个客户的风险偏好推荐最合身的证券投资组合。
利用大数据，分析出风险偏好，计算出对你的最优投资组合。
看上去，现在我们每个人沉淀的数据这么多，大数据的计算嫩能力这么强，这个模式理论上好像是可以成立的。
反向推导一下对金融服务机构的要求：
1.海量的个人实时数据
2.极强的大数据分析能力
3.必须有大量的像行为金融学、心理学、计算机编程方面的高级专业人士。
放眼市场一看，像腾讯，阿里，平安等几个超级企业具备这个潜力，但是任然需要很长时间去挖掘数据，理解人性，修正模型。真正做到智能投顾，还有很长的一段路要走。
所以，智能投顾现在很大程度上海停留在一个噱头的阶段。
2.机器人怎么选股？
很多人把机器人选股和智能投顾混淆，其实机器人选股属于量化交易。
量化交易，其实是随时需要跟踪调试的。目前完全的机器化，程序化的效果并不好。比如美国首支应用人工智能选股的基金“阿尔法狗”，在上市的一个月内，大幅地跑输了标普500指数。
更重要的是，中国市场变化快，规律不稳定，小概率事件经常发生，这种脱离了人工检的机器人选股，风险更是极大。
所以说，很多机构说的什么智能投顾，机器人选股，很多时候都是营销噱头。
3.P2P投资靠不靠谱？
P2P，就是peer to peer，个人对个人贷款平台。在2013年到2014年市场上有3000多家的P2P 平台，但是到了2017年，一半以上已经倒闭掉了。
P2P平台为什么会频繁出事？不是因为监管的问题，而是因为他背后的金融逻辑不对。监管部门，像银监会对P2P平台的定义是什么呢？他就是“网贷平台，就是金融信息中介，你不得直接或间接地吸纳存款资金，不得非法集资”。意思就是只能收取中介费用，这就和P2P平台要做的贷款业务发生了矛盾，P2P是有吸收资金，打造资金池池性质的。
贷款业务的核心是什么？其实了解借款人的资质，包括他的还款能力、还款意愿。那么这个业务，能不能通过线上完成？通过填表，或者在网上留下的数据信息来分析完成呢？
目前看上去是非常非常难的，为什么？有三个原因。
第一，互联网没有办法自动甄别信息的真伪。比如说，在要求借款人填表的时候，有哪个借款人会主动说自己不诚信呢？互联网可以传递真实信息，也可以传递虚假信息，这两种信息对互联网来说是完全一样的。识别借款人资质的工作不是说有了互联网就可以自动完成的。
第二，作为信息中介，你就只能收取中介费，这个费用是很低的，你没有办法通过吸收存款来赚取存贷差。以P2P平台鼻祖Lending Club为例，确实在坚持着信息中介的路线，不开资金池，不接触资金，就收取一点点双方的服务费为赢利点。在2016年，亏损1.46亿美元，到现在股价下跌80%。所以在目前的情况下，一个信息中介去支撑贷款业务的成本是非常难的。
第三，P2P做的小额和微额贷款，本来就是传统银行不愿意做的高风险，高成本业务。现在很多P2P平台，没有互联网技术，没有金融专业知识，没有风险管理，没有有效的获客渠道，怎么可能不出问题呢？
把握一个原则：一个P2P平台想要成功，必须有海量的好质量数据，有有效的风险识别技术和强大的算法。换句话说，你投资的这个 P2P 平台需要在互联网和金融风控这两个技术上有非常高的壁垒。
希望你明白，金融创新不是那么容易的事情，他需要过硬的金融逻辑和充足的现实条件。
划重点：
1.智能投顾就是根据海量的数据进行动态的风险测评，然后根据每个人的风险偏好推荐合适的证券投资组合。
2.机器人选股是量化交易，不是智能投顾。
3.P2P 平台是个人对个人的网贷平台，金融信息中介。P2P平台要成功，必须要有海量的高质量数据，有效的风险识别技术和强大的算法，在互联网和金融风控这两个技术上有很高的壁垒。
4.金融创新想要成功，需要有过硬的金融逻辑和充足的现实条件。