我国数据分析模式将先行爆发
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我国智能投顾有着万亿美元资产管理市场。波士顿报告显示,2014年中国私人财富规模达22万亿美元,预计到2018年,中国的私人财富还将增长80%以上,总规模达到40万亿美元,若按10%的占比来算,预计未来智能投顾管理的资金高达4万亿美元。因此,针对庞大的蓝海市场,近年来我国开始逐步模仿国外智能投顾公司的模式,如弥财欲打造中国版Wealthfront;金贝塔欲打造中国版Motif;数库科技欲打造中国版的Kensho;七分钟理财采用了线上+线下的O2O模式。
2018年中国私人财富值(单位:万亿美元)

我国资产大类配臵模式的土壤还未形成。如前所述,美国金融市场成熟,金融数据非常全面,且经历很长的历史周期,并基本可覆盖全球资本市场,容易实现投资分散化,可规避较大的波动和风险,而对比我国金融产品,尤其ETFs类别匮乏,并且缺乏长期数据表现,再加上中国做空机制不健全,资本市场波动性大,若以投资国内ETFs为主将无法充分分散风险,故我国资产大类配臵公司需要相应配臵美国ETF,但这需要客户兑换美元后汇款至美国证券经纪商账户,而目前在无需提供任何证明文件前提下,每人每年只能兑换5万美元。综上所述,我们认为,这极大限制了国内资产大类配臵的智能投顾模式的发展。此外,中国投资者的风险偏好意识没有完全建立,以分散风险为主且年收益率低于10%的资产大类配臵模式在短期内无法占据主流。
特殊的投资环境将促使数据分析模式成为我国智能投顾先行爆发点。由于在我国投资市场,个人投资者占比高,数量多,且投机性强,习惯短线操作,因此未来对股票进行大数据分析,并提供相应的买卖策略具备庞大的用户应用基础,有望率先成为智能投顾在我国的先行爆发点。
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