
蓝湾(BlueBay)资产管理公司对当前英镑并不高企的波动性感到惊讶,加拿大皇家银行欧洲分部则预计,英国资产的价格是否会出现大幅变动将取决于政治进程的进展情况。三菱东京日联银行指出,英国政治不确定性对英镑表现的负面影响正在加剧。高企的不确定性导致市场参与者正逐步提高对英镑的风险溢价,在未来一年内可能还会继续攀升。
以下为当日演讲及问答实录(括号内为编者所注):大家上午好,首先感谢张春院长对我的介绍以及斯宪书记的致辞,我个人非常感动。王江院长多次邀请我来跟大家交流或者参加活动,但很遗憾,一直未能成行。今天,很高兴终于有机会来和高金学院的同志们交流,希望这次讲座对有关领域的学术研究、对高金学院发展能起到一点作用。
对此,中金公司点评认为,大体符合预期,压力或阶段性缓解,关注市场利率变化速度、以及中长期流动性收紧影响。首先,短期内,从预期兑现角度,未来一段时间内(9月再度加息之前),美联储货币政策可能不再是一个主导变量,来自这一层面的压力可能阶段性缓解。由于此次议息会议在各项变化上基本都大体符合市场预期,因此对资产价格的影响不大。
在我个人看来,任正非在公司内外备受尊敬,除了在华为股权结构、企业利益共享等方面表现的胸襟,就业务而言,任正非在把握信息和通信领域的机会,前瞻行业发展趋势并大手笔提前布局等方面,显示了惊人的洞察力和决断力。任正非说,我们这三十年都对着同一个“城墙口”冲锋,几十人、几百人对着这个“城墙口”,几万人、十几万人还是攻这个“城墙口”,总会把这个“城墙口”攻开的。在外人看来,华为多年前就在信息通信领域确立了领先优势,但任正非说,我们不过是领先了别人两三年。这种忧患意识,早在2000年底任正非执笔写下的《华为的冬天》就融入了企业基因里。
第三个是AI智能投顾。我个人对此目前还有些保留。AI的机器学习能力会越来越强大,在投顾领域必有用场。但也可能有两个缺陷:第一是收集到的大数据基本是近期的,更早的数据没有保留或者没那么丰富。学习的数据无法充分覆盖泡沫现象和经济危机的知识和经验,也就是说泡沫如何开始、崩溃、明斯基时刻等现象的数据样本较少。AI根据这些数据自我学习,可能比较倾向于技术路线型交易,这有可能助长泡沫上涨和最终破裂;第二是技术分析在机器学习中更容易实现,但基本面分析和认识可能更重要。若干年以前,当大数据开始兴起的时候,有人说,将来像中石油、中石化这些公司的股价应该是多少,每个油井每天什么情况、产多少油,大数据都知道,机器肯定比人更知其股价走势。我说,并不是这样。比如安然公司,不是具体每个油井怎么样、每笔石油贸易怎么样,就能算出股价;它出问题在于收购兼并、在于财务、在于杠杆,甚至还有安达信未尽职等问题,这些问题只能通过基本面分析才能发现。此外,还有一点,AI智能投顾似乎会支持并提供高频交易服务。高频交易会造成系统脆弱性,这方面有很多讨论,前两年伦敦市场出现一次闪崩,可能与高频交易有关。所以,AI智能投顾有优点还有不足,有待进一步研究观察。
王先生答应得爽快,却不是不清楚这个决定背后的难处。她后来曾对人说:“年近半百,转行搞一项自己完全不懂的东西,不是件容易的事,但再一想,当时谁干都不容易,何况我在回国之前就已暗下决心,一定要服从祖国的需要,不惜从零开始。”改行二字,说起来简单,但只有我们搞科研的人才明白背后的破釜沉舟、不计名利。