智能投顾（Robo-Advisor）,也可以称为机器人投资顾问,其职能是根据用户的风险偏好,帮用户建立个性化最优投资方案,实现智能化财富管理。智能投顾最初在2008年金融危机期间起源于美国,当时诞生了两家颇具规模的智能投顾公司:Betterment和Wealthfront,它们从事着基于ETF基金的被动管理,通过追踪股票和固定收益,经营着自动化投资服务,为美国投资者实现了自动化、数字化的财富管理。2008年金融危机过后,随着移动互联网、云计算、大数据、人工智能的全面爆发,特别是得益于大数据和人工智能的技术成熟,海外智能投顾公司纷纷迈入了转型的步伐,开始出现了以大数据、人工智能技术驱动的运作模式,从过往的单一自动化投资转为了更先进的智能化投资,实现了更低的财富管理成本,更便捷的自动化流程,更少的人为干预,更可靠的性能,以及更稳定的效果。此次转型的成果是可喜的,智能投顾公司管理的资产规模在海外呈连年上升趋势,越来越多的投资者开始尝试抛弃传统的投资顾问,采用智能投顾的方式替自身实现财富管理。毫无疑问,每一次技术的更新都会带来新的机遇和挑战。国内越来越多的传统金融机构,互联网金融公司,开始意识到智能投顾的重要商机,试图想把国外的成功复制到国内,于是开始纷纷效仿Betterment和Wealthfront的运作模式,但是在我国,由于ETF资产规模缺乏,投资者理念偏差,以及法律政策合规风险层面等因素,一直制约着智能投顾的快速发展。但是随着我国人民生活水平不断提高,可支配投资额不断增大,未来财富管理需求势必上升,加之大数据、人工智能、金融量化等技术不断成熟和完善,智能投顾在我国金融市场上的运用将是大势所趋。2018年之后,我国在期货等金融衍生品的发展速度上,大大超出社会预期,不断推出新品种的同时,有望在未来支持商品期货ETF等资管产品的推出,推动大类资产参与配置,这些种种迹象都表明国家对于期货市场重要性的肯定,以及发展的决心。目前,我国期货市场已经进入了多元化开放时代,做为衍生品的标杆物,通过智能投顾实施自动化、智能化投资也应被纳入考量范围之内,因此,以大数据和人工智能驱动的,基于商品期货配置的智能投顾的研究有着重要的理论和现实意义。本文研究的目的是通过对比、分析以及借鉴目前海外主流基于ETF配置,以大数据和人工智能技术驱动的,智能投顾的核心框架和运作机制,结合我国目前智能投顾行业的发展现状、政策法规,以及国内商品期货市场和ETF的异同之处,做出战略上和技术上的优化和调整,制定出了一套以大数据和人工智能技术驱动的,基于商品期货配置的智能投顾的解决方案。本文通过七个章节的详细理论论述以及用户实盘案例分析,肯定了基于商品期货配置的智能投顾发展的可行性的同时,归纳出了详细的解决方案三部曲:第一,实施风险度量。通过实施用户风险评级、市场风险度量、投资目的设定,来完成风险度量和评级,并总结出了一套基于文华商品指数的国内商品期货在险价值Va R计算模式。第二,实施个性化最优配置方案。根据第一步的风险评级的输出,通过大数据和人工智能算法,结合现代投资组合相关金融理论,为用户实施个性化最优配置方案,归纳出了一套不同于股票市场,适用于商品期货市场的最优组合和最小方差组合的计算方式。第三,实施智能跟踪、动态调整和效果评估。包含权益和收益率的跟踪、仓位和配置的调整,定期评估效果和总结反馈,并展示出了一套基于61个项目的商品期货投资组合效果评估模型,供相关专业人士参考。由于目前我国商品期货市场,还处在高速发展中,难免会有些不完善的地方存在,例如实际可用于组合的种类数量较少,风险对冲机制单一,存在成交持仓量过低品种等,以及智能投顾在我国面临的政策上的不确定性,势必还需要根据实际情况,再做进一步的更新和优化。此外,随着期权品种的不断推出和完善,未来对于把期权纳入智能投顾的投资组合的研究也有着很强的必要性。