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《華爾街日報》“黑天鵝”基金經理:先有股市大幅上漲,然後1929年式崩盤
Black Swan Manager Sees Huge Rally, Then 1929-Style Crash馬克·斯皮茨納格爾旗下避險基金在市場暴跌中斬獲巨額收益2025年9月22日 美國東部時間早上7點1929年股市崩盤之前,當年上半年股市曾出現大幅上漲。圖片來源:PG/赫爾頓檔案館/蓋蒂圖片社有大量基金經理會告訴你,他們對股市非常看好。但你很難找到一個既看好股市,又能在股價暴跌時大賺一筆的基金經理。“我就是那個‘看空崩盤’的人——我一直都是,”馬克·斯皮茨納格爾表示。2015年“閃崩”期間,他曾為客戶單日賺取10億美元。作為“黑天鵝”理論提出者、《黑天鵝》一書作者納西姆·尼古拉斯·塔勒布的弟子,他旗下的避險基金“環球投資”(Universa Investments)在雷曼兄弟破產以及新冠疫情引發市場崩盤時,也都斬獲了巨額收益。斯皮茨納格爾當前觀點中令人警惕的一點是,他認為目前美國的市場環境堪比1929年——也就是華爾街崩盤的那一年。不過,對於那些希望牛市“音樂”能再持續一段時間的人來說,也有一線希望:他認為當前更像是1929年初的情況,當時股市在“咆哮的二十年代”(指1920年代美國經濟繁榮時期)的上漲基礎上,又實現了大幅攀升。普通投資者應該有多興奮,又該有多擔憂呢?先深呼吸,瞭解一下斯皮茨納格爾過去是如何“大賺一筆”的。他並非通過“解讀蛛絲馬跡”來預測股市下跌的時機。即便最聰明的交易員,也無法預知疫情或交易故障何時會發生。“環球投資”的做法是購買所謂的“尾部風險避險工具”——這類工具在大多數時間裡會虧損,但一旦市場出現急劇下跌,就能帶來巨額回報。其他一些成功的基金經理也曾發表過類似觀點並引發公眾關注,他們偶爾也能預測準確。2024年7月,斯皮茨納格爾本人就曾發出過類似論調,他預測“市場將出現非常、非常糟糕的情況”,但在此之前股市還會有一輪最後的上漲行情。自那以後,標準普爾500指數已累計上漲23%。1930年代的紐約證券交易所。圖片來源:貝特曼檔案館/蓋蒂圖片社對個人投資者而言,“擇時”向來難度極大,且若因看到恐慌性新聞就調整投資組合,往往會付出高昂代價——斯皮茨納格爾明確不建議這樣做。對於無法購買複雜尾部風險避險工具的個人投資者而言,只要能長期持有資產,從長期來看仍能獲得可觀回報。但很多人都做不到長期持有。“投資者面臨的最大風險並非市場本身——而是投資者自己,”他表示。拋開時機不談,斯皮茨納格爾所描述的“先狂喜後災難性崩盤”場景,或許對他獨特的投資策略有利。當投資者樂觀時,他的基金能以較低成本購買特殊的尾部風險衍生品。他的客戶大多是養老基金等傳統投資者,這些客戶為“避險保護”付費,以便能更放心地充分享受市場上漲帶來的收益。斯皮茨納格爾認為當前美國牛市的“報應”可能會是1929年以來最嚴重的一次,其原因在於聯邦政府對市場和經濟的反覆救助。他將這種做法比作“頻繁撲滅森林小火,結果導致大量乾枯易燃物堆積”。在當前股市估值接近歷史高點的背景下,最終的“大火”可能會燃燒得更猛烈。不過,在崩盤發生之前,他認為聯準會降息等當前市場環境非常有利於股市進一步走高,標準普爾500指數可能會很快突破8000點——這意味著較當前水平將上漲20%。如果一場大規模拋售真的即將來臨,那麼當前股市出現大幅上漲也並非反常現象。自1980年以來,在熊市開始前的12個月裡,標準普爾500指數的年化回報率高達26%,表現十分亮眼。而在1929年股市達到峰值前的最後12個月,其漲幅更是這一平均水平的兩倍多。無論是個人投資者還是專業投資者,在當前這樣的時期往往都會增加股票持倉。道富銀行(State Street)的策略師上個月指出,機構投資者的股票持倉比例剛剛達到2007年11月以來的最高水平——而2007年11月之後不久,就爆發了一輪慘烈的熊市。美國家庭的股票配置比例也創下歷史新高,超過了網際網路泡沫時期的水平。另外兩個表明投資者“不顧一切”的訊號:上周五,投資者持有投資級債券所需的風險溢價降至1998年以來的最低水平;在美國“解放日”恐慌期間,美國證券交易所的交易量也險些觸及4月創下的紀錄。“市場就是這麼反常,”斯皮茨納格爾表示,“它存在的意義彷彿就是為了‘坑’人。” (邸報)
美銀:9月全球基金經理調查——近半數認為AI處於泡沫之中
一、核心調研背景本次調查於2025 年 9 月 5 日 - 11 日開展,共 196 位基金經理參與,管理資產規模達 4900 億美元。其中,165 位(管理 4260 億美元)回答全球相關問題,101 位(管理 2070 億美元)回答區域相關問題,覆蓋全球主要機構投資者觀點,為判斷全球市場趨勢提供重要參考。二、宏觀與政策預期:增長樂觀升溫,聯準會降息共識強烈(一)全球增長預期創2024 年 10 月以來最大跳升9 月全球增長預期顯著改善,淨 16% 的基金經理預期未來 12 個月全球經濟走弱,較 8 月的淨 41% 大幅縮小,這一月度改善幅度是 2024 年 10 月以來最大。從經濟前景判斷看,67% 的基金經理預期 “軟著陸”(經濟溫和增長 + 通膨可控),18% 預期 “無著陸”(增長超預期),僅 10% 預期 “硬著陸”(較 8 月的 5% 略有上升,但仍處低位),“軟著陸” 成為市場主流共識。(二)聯準會降息預期明確,47% 預計降息≥4 次市場對聯準會寬鬆周期的預期高度一致:47% 的基金經理預計未來 12 個月聯準會將降息 4 次及以上(其中 30% 預期 4 次、10% 預期 5 次、7% 預期超 5 次),29% 預期降息 3 次,僅 1% 預期維持利率不變。這一預期與 “軟著陸 + 低通膨” 的宏觀環境相契合,為風險資產提供流動性支撐。(三)企業資本開支需求升溫,平衡sheet 優先順序降至 2022 年 2 月以來最低基金經理對企業資金用途的偏好發生顯著變化:39% 希望企業 “增加資本開支”(2024 年 12 月以來最高),30% 希望 “向股東返還現金”(回購 / 分紅),僅 27% 希望 “改善資產負債表”(2022 年 2 月以來最低),反映市場對企業擴大投資、推動增長的期待升溫,也暗示對經濟長期動能的信心修復。三、市場情緒與風險:牛市情緒達7 個月高點,二次通膨成最大尾部風險(一)市場情緒升至2025 年 2 月以來最高美銀綜合情緒指標(基於現金水平、股票配置、全球增長預期)從8 月的 4.5 升至 5.4,為 2025 年 2 月以來最高,反映市場風險偏好顯著回升。具體來看:現金水平:連續3 個月穩定在 3.9%,7 月時從 4.2% 降至 3.9% 觸發美銀 “現金規則賣出訊號”,當前仍處低位,顯示資金入市意願較強;股票配置:全球股票超配比例跳升14 個百分點至淨 28% 超配,為 7 個月高點,且機構股票配置與散戶配置(AAII 調查顯示 67.3%)的差距正逐步縮小;估值認知:創紀錄的58% 基金經理認為全球股市 “高估”(8 月為 57%),但樂觀情緒仍主導市場,反映 “流動性驅動估值” 的特徵顯著。(二)二次通膨成最大尾部風險,地緣與美元貶值緊隨其後26% 的基金經理將 “二次通膨” 列為最大尾部風險,24% 認為是 “聯準會失去獨立性與美元貶值”,22% 擔憂 “債券收益率無序上漲”,而 “貿易戰引發衰退” 的擔憂從 8 月的 29% 驟降至 12%,顯示市場對貿易風險的擔憂顯著緩解。此外,儘管 73% 的基金經理認為 AI 具有通縮效應(僅 7% 認為通膨效應),但仍擔憂通膨反彈風險,這一矛盾反映市場對通膨前景的謹慎平衡。四、資產配置:增配股票與科技,減配能源與英國股市(一)大類資產:股票成核心增配方向,黃金與加密貨幣配置仍低股票:淨28% 超配(7 個月高點),儘管 58% 認為高估,但流動性驅動下仍為首選;債券:淨3% 低配(8 月為淨 5% 低配),連續 11 個月低配,但低配幅度縮小,反映部分資金開始佈局債市;現金:淨4% 低配(8 月為淨 1% 低配),7 個月低點,資金入市趨勢明確;黃金:配置權重僅2.4%(其中 39% 基金經理黃金配置為 0%),雖有回升但仍處歷史低位;加密貨幣:67% 基金經理配置為 0%,84% 未開始結構性配置,權重僅 0.4%,機構對加密資產仍持謹慎態度。(二)區域股票:減配英國與歐元區,小幅增配美國,超配新興市場英國:股票超配比例從淨2% 低配驟降至淨 20% 低配,月度降幅為 2004 年 4 月以來最大,當前為 2024 年 3 月以來最低配置,反映市場對英國經濟與政策的擔憂;美國:從淨16% 低配縮小至淨 14% 低配,空頭倉位有所回補,市場對美國經濟 “軟著陸” 信心增強;歐元區:從淨24% 超配降至淨 15% 超配,配置熱度降溫;新興市場:從淨37% 超配降至淨 27% 超配,仍為主要超配區域,但幅度縮小;日本:維持淨5% 低配,自 2024 年 8 月以來持續低配,對日本股市的謹慎態度未改。(三)全球類股:增配科技與醫療,減配能源與公用事業超配類股:電信(淨25% 超配)、銀行(淨 26% 超配,6 個月高點)、科技(淨 20% 超配,7 個月高點),科技類股受益於 AI 景氣,銀行受益於利率預期;減配類股:能源(淨26% 低配,5 個月低點)、材料(淨 13% 低配)、公用事業(從淨 6% 超配轉為淨 5% 低配),周期與防禦類股遇冷;顯著變化:醫療類股超配比例從淨2% 跳升至淨 16%,為 2021 年 12 月以來最大月度增幅,反映市場對防禦性成長類股的關注度提升。五、擁擠交易與逆向策略:“做多七大科技” 最擁擠,逆向佈局債券與能源(一)“做多七大科技” 連續 2 個月成最擁擠交易42% 的基金經理認為 “做多七大科技(Magnificent 7)” 是當前最擁擠交易,25% 認為是 “做多黃金”(較 8 月的 12% 翻倍),14% 認為是 “做空美元”,擁擠交易集中在高景氣與避險資產,反映市場共識較強。此外,儘管 58% 認為股市高估,但 48% 的基金經理認為 AI 股票 “未處於泡沫”,50% 認為 AI “已提升生產率”(28% 認為 2026 年後才會提升),顯示市場對 AI 類股的理性樂觀。(二)逆向交易建議:做多債券、英國股市、REITs,做空七大科技、銀行基於擁擠度與配置極端性,美銀提出逆向交易策略:逆向做多:債券(低配幅度縮小,通膨擔憂下安全邊際提升)、英國股市(2004 年以來最大減配,估值性價比凸顯)、REITs(2024 年 8 月以來最大低配,利率預期寬鬆下有望修復)、能源(低配至 5 個月低點,供需緊平衡下存在彈性);逆向做空:七大科技(最擁擠交易,估值高位)、銀行(超配至6 個月高點,利率寬鬆預期可能壓制盈利)、醫療(月度增幅過大,短期獲利回吐風險)。六、核心結論與投資啟示市場環境:當前處於“增長樂觀 + 通膨溫和 + 流動性寬鬆預期” 的有利環境,牛市情緒達 7 個月高點,但 58% 的股市高估認知提示需警惕估值回呼風險,現金水平 3.9% 與股票超配 28% 顯示資金仍在入市,尚未出現極端狂熱訊號(需等待現金 < 3.7%、股票超配 > 30%)。配置主線:超配科技(AI 景氣)、銀行(利率受益)、新興市場(增長韌性);低配能源(周期遇冷)、英國股市(政策擔憂)、公用事業(防禦退潮);關注醫療類股的防禦性成長機會。風險提示:“二次通膨”“聯準會獨立性”“債券收益率無序上漲” 為主要尾部風險,需跟蹤通膨資料與聯準會政策表態;“做多七大科技” 的擁擠交易需警惕獲利回吐。 (資訊量有點大)
【投資最重要的事】── 華爾街禿鷹霍華德・馬克斯的逆向投資心法
▋為什麼這本書值得你讀?在股市裡,每當市場熱到不行時,你是不是也曾心癢難耐想「上車」?當市場暴跌時,又懊悔自己為什麼跟著買了?這就是大多數投資者會掉入的「順勢陷阱」。《投資最重要的事》這本由橡樹資本創辦人霍華德・馬克斯所寫的經典,就是要告訴你:「投資不能盲目跟風,更不能只靠運氣。」▋本篇三大重點整理:▍重點一:順勢而為,可能是你最大的風險霍華德早在2005年就退出了看似一片榮景的美國房市市場。為什麼?因為他認為「當所有人都覺得沒有風險的時候,就是最大風險的開端」。當2008年金融危機爆發,許多人損失慘重時,霍華德卻因提前撤出與低價布局不良資產,反而大賺一筆。這就是「逆向投資」的威力。▍重點二:別做只看內在價值的牙醫投資人書中提到「漂亮50」的歷史教訓:就算是大家耳熟能詳的大公司(如IBM、可口可樂、柯達),如果買進價格太高,最終還是可能賠錢收場。很多人自以為做的是價值投資,但忽略了價格這個要素,其實就是「用高價買夢想」,不是在投資,是在冒險。▍重點三:真正的高手,懂得在風險來臨前佈局霍華德把自己定位為「賭局中的牙醫」──懂市場週期,也懂得審慎評估資產價格。在別人極度樂觀時保持警覺,在別人極度恐懼時冷靜進場。他不只一次在市場崩潰時低價買入,並在市場回暖時賺進可觀利潤。他的投資哲學,不是追求短期暴利,而是靠時間證明價值。▋結語:逆向,不是反指標,而是冷靜判斷巴菲特說過:「別人貪婪時我恐懼,別人恐懼時我貪婪。」霍華德更進一步告訴我們,能不能賺錢不是看膽子大小,而是看你是否有獨立判斷與逆向思考的能力。📌 延伸閱讀下一篇:第二篇將深入分享「怎麼判斷一位投資經理是否靠得住?」以及「如何避免被『好績效』騙了眼?」📚 更多讀書心得與投資觀點👉 94rich.com.tw
AI基金經理打敗93%的人類對手,1360億美元量化大佬低下頭顱
"我不認為五年後還會存在那種整天坐在那兒敲Excel表格的職位。"這是斯坦福大學商學院會計學教授、《會計與經濟學期刊》執行主編Ed deHaan的斷言。他的話將把寒氣帶到每個金融狗的心頭。因為,他們開發的AI基金經理在長達30年的回測中,擊敗了93%的人類基金經理,平均每季度創造出1710萬美元的超額收益。與此同時,管理著1360億美元資產的量化巨頭AQR聯合創始人克利夫·阿斯內斯(Cliff Asness),在接受《金融時報》採訪時坦言:"我們已更多地向機器屈服了。"這位曾經對AI持懷疑態度的"老派代表",終於在現實面前低下了高傲的頭顱,開始全面擁抱AI技術。當最頂尖的人類投資精英都開始向AI俯首稱臣,我們不禁要問:投資這個被認為最需要人類智慧、經驗和直覺的遊戲,接下來該怎麼完?散戶趁早躺平為上,還是拿起ai大幹一場?斯坦福的"終結者":一個改變遊戲規則的實驗想像一下,如果在1990年的華爾街投放一個來自未來的"終結者"式AI基金經理,會發生什麼?斯坦福大學和波士頓學院的研究人員真的做了這個實驗。deHaan教授解釋道:"這就像回到1990年,把1984年阿諾德·施瓦辛格在電影中飾演的半機械人刺客'終結者'帶進華爾街。"這個比喻生動地描繪了他們研究的本質,將現代AI技術應用於歷史資料,看看會產生怎樣的效果。他們開發的"隨機森林"模型並不神秘,使用的資料也都是公開的:財務報告、分析師預測、股票報價。沒有內幕消息,沒有私密管道,完全依靠公開資料。然而,結果卻讓所有人大跌眼鏡。在1990年到2020年的30年間,這個AI管理的基金在93%的時間裡表現超過了人類基金經理。平均每個季度,AI創造的超額收益高達1710萬美元。如果考慮到人類基金經理平均每季度收取的360萬美元管理費,要想匹配AI的回報,人類可能需要將費用提升五倍。"我們一年前就得出了這些結果,當時我們都說:'這不可能是真的。'"deHaan教授回憶道,"但當團隊回溯並核查每一個步驟和假設後,結果依然成立。"最令人深思的是,AI並不是通過挖掘人類遺漏的冷門資訊獲利的。deHaan強調:"AI使用的是與人類基金經理一樣的會計報告、經濟資料、分析師建議和賣方研究。"那麼,AI究竟是如何做到的?"關鍵在於,AI並不是通過挖掘人類遺漏的冷門資訊獲利的。"deHaan指出,"研究團隊所開發的'隨機森林'模型通過不斷對資料進行分割和重組,依靠不同的變數組合進行反覆預測,從而發現了價值。"用deHaan的話說,AI能夠挖掘出那些"藏在明面上的資訊"——這些資訊一直都在那裡,只是人類的處理能力有限,無法充分利用。"相比僱傭十個優秀員工來處理這些任務,AI在數小時內就能完成全部流程。"這種效率上的碾壓,徹底顛覆了傳統的投資理念。"按照傳統觀點,成功的主動管理者之所以能戰勝市場,是因為他們具有創造性思維和出色的人脈——他們對公司和行業瞭如指掌,能發現財務報表之外的投資機會。"deHaan表示,"但這項新研究顛覆了這種看法。"當然,deHaan也坦誠地指出了研究的侷限性:"這個AI並未與其他也能使用同類技術的基金同時競爭。一旦大家都開始使用它,遊戲規則就會改變。"他強調,這項研究是一個思維實驗:"它將AI的能力作為參照,來評估人類基金經理'錯失'的收益——那些因為缺乏足夠人力或技術投資而未能實現的利潤。"量化巨頭的投降:從懷疑到臣服如果說斯坦福的實驗還只是學術研究,那麼AQR的轉變則是業界的風向標。作為管理著1360億美元資產的量化投資巨頭,AQR一直是"老派量化"的代表,堅持使用人類設計的、可解釋性強的規則驅動型模型。阿斯內斯回憶道:"經過多年的實驗,我們已更多地向機器屈服了。"這種轉變並非輕易做出的決定。AQR一直對完全剔除人為決策持保留態度,傾向於採用由人類設計、可解釋性強的規則驅動型模型來捕捉市場模式。然而,經歷了2018至2020年的"量化寒冬"後,AQR的態度發生了180度轉變。在那段艱難時期,多種投資因子表現不佳,AQR的資產規模從2260億美元驟降至980億美元的低點。"驅動我最大的動力,是向敵人復仇。"阿斯內斯毫不掩飾自己的情緒,"我想向世界證明我們是對的,而且還能做得更好。我對此可是懷著一股不服輸的勁。"AQR的轉變並非一蹴而就。早在2018年,他們就開始投資通用型機器學習技術,但直到近年才逐步將這類策略從股票領域擴展到其他資產類別,並開始利用機器學習來動態調整投資組合中各因子的權重。"該基金現在還使用機器學習演算法識別市場中的投資機會,即便有時尚不能完全解釋這些模式的成因。"阿斯內斯坦言,"不過,AQR表示,大多數情況下仍能找到這些交易背後的經濟邏輯。"阿斯內斯用一個生動的比喻描述這種轉變:"擁抱機器學習讓公司從'黑箱'變成了'混沌而複雜的箱子'。"他進一步解釋道:"目前情況好解釋很多,因為我們正處於一個非常好的時期,而之前則很糟糕。將來如果遇到低迷期,解釋起來肯定會更難,但我們認為這是值得的。"這種坦誠反映了阿斯內斯對AI技術的複雜態度——既認識到其強大的能力,也清楚其帶來的挑戰。"儘管這一轉變提升了基金業績,但在表現不佳時全面依賴機器學習也有劣勢——因為很難向情緒緊張的投資人解釋到底那裡出了問題。"轉型成功後,阿斯內斯對傳統投資方式的批評更加尖銳。他特別批評了私募股權行業:"通常是有意誤導了大型機構投資者(如養老金),承諾其高收益和低波動,更糟的是,現在連散戶投資者也開始加入這些投資組合了。"他指出,私募股權組合的非流動性和估值不規律,使得其管理者可以虛假地聲稱這些投資比公開市場更加穩定。"這個行業水很深。不需要及時報告收益率……成了一種'優勢',但其實你為此付出代價,它推高了價格、壓低了回報。""在這個世界裡,所謂讓散戶也能投資私募資產,其實意味著他們獲得的交易條件,比本就苛刻的機構投資者還要差。"阿斯內斯直言不諱。AI量化的現狀:技術是第一賺錢驅動力根據最新資料,2024年全球AI相關的風險投資達到創紀錄的1000億美元,比2023年增長80%。其中,近33%的全球風險投資都流向了AI公司。進入2025年,這股熱潮仍在繼續,僅1月份AI相關公司就獲得了57億美元的投資。在公募基金領域,AI主題ETF也成為投資者追捧的對象。資料顯示,AI相關ETF在2024年的平均回報率超過40%,遠超大盤指數。轉型的成果是顯著的。據知情人士透露,AQR的主要避險基金策略在過去五年中表現優異,多策略基金Apex和股票策略Delphi截至5月底的年化淨回報率分別達到19%和14.6%。這些數字有力地證明了AI技術的價值。在中國,AI量化投資正經歷著快速發展。據統計,採用AI技術的量化策略管理規模已超過2000億元人民幣。各大基金公司紛紛加大AI投入,2025年春季招聘中,AI與量化相關崗位激增。易方達基金新增了股票交易員(AI應用方向)、深度學習研究員等技術崗位;廣發基金專門設定AI專項人才崗位;建信基金的金融科技崗強調運用前沿科技進行系統架構搭建。這種人才爭奪戰反映出行業對AI技術的高度重視。粵港澳大灣區數字經濟研究院執行院長郭健博士提出了"Quant 4.0"的概念,認為量化投資正站在AI新風口上。他指出,新一代量化投資需要解決三個關鍵問題:自動化AI建模以降低成本、可解釋AI以增強透明度、融合價值投資理念的智能AI。AI帶來的投資革命效率革命:從數天到數小時傳統的投資研究需要分析師花費數天甚至數周時間收集資料、建立模型、測試假設。而AI可以在幾小時內完成同樣的工作,且精準率更高。deHaan對此有深刻的認識:"事實上,當研究人員將選股任務完全交給AI後,它平均會將42%的資金配置到指數基金上。"這個發現意味著,AI認為很多主動管理其實是在做無用功,不如直接投資指數基金。以處理非結構化資料為例,傳統方法主要依賴價格、成交量等結構化資料,而AI能夠高效處理新聞、社交媒體、財報文字等海量非結構化資料,挖掘出傳統方法難以捕捉的資訊。路博邁集團透露,其總部每天處理的資料量已達太字節等級。成本下降:推理成本暴跌280倍技術進步帶來的另一個重要影響是成本的急劇下降。根據斯坦福HAI發佈的2025年AI指數報告,從2022年11月到2024年10月,達到GPT-3.5性能水平的系統推理成本下降了280倍。同時,硬體成本每年下降30%,能源效率每年提高40%。這種成本下降使得更多中小型投資機構也能夠使用先進的AI技術,進一步加劇了行業競爭。deHaan警告說:"考慮到人類基金平均每季度向投資者收取的管理費為360萬美元,研究表明,要想匹配AI的回報,人類基金可能需要將費用提升五倍。"人才結構重塑:初級分析師的末日AI的廣泛應用正在重塑投資行業的人才結構。deHaan的預言最為直接:"我不認為五年後還會存在那種整天坐在那兒敲Excel表格的職位。"但他也指出,這並不意味著完全不需要人類:"量化投資以後還需要人類嗎?當然需要,需要大量的程式設計師和研究員。"只是需要的人才類型發生了根本性變化。DS創始人梁文鋒指出:"量化公司有很多交易員和研究員,但是沒有基金經理的,基金經理就是一堆伺服器。人來做投資決策的時候,它是一種藝術,要憑感覺。程序來決策的時候,它是一種科學,它有最優解。"AI投資面臨的挑戰與未來展望"黑箱"困境與信任危機儘管AI在投資領域取得了巨大成功,但"黑箱"問題仍然是最大的挑戰。阿斯內斯對此有切身體會:"目前情況好解釋很多,因為我們正處於一個非常好的時期。將來如果遇到低迷期,解釋起來肯定會更難。"當AI做出投資決策時,即使是設計者也難以完全理解其決策邏輯。這在市場下跌時尤其成問題,因為很難向焦慮的投資者解釋為什麼會虧損。多家機構正在研發可解釋AI技術,試圖讓AI的決策過程更加透明。但這仍是一個技術難題,短期內難以完全解決。市場有效性的悖論deHaan教授提出了一個深刻的悖論:"一旦大家都開始使用它,遊戲規則就會改變。"當所有人都使用AI時,超額收益將變得更加稀缺。量化私募行業的進步大致符合摩爾定律,每18個月投資能力翻一倍。但有趣的是,量化投資的平均收益率卻沒有相應提高,因為市場的有效性也在不斷提升。deHaan進一步解釋:"總體而言,AI是通過'去風險'來改進大多數投資組合的:它會把不看好的持倉換成被動型指數基金。"這意味著,AI可能會推動整個市場向被動投資傾斜。人類的最後堡壘儘管AI展現出強大的能力,但deHaan和阿斯內斯都認為,完全取代人類似乎並不現實。deHaan承認:"仍有部分基金經理確實具備真正的投資能力——因為還有人戰勝了他們開發的AI。"他始終認為,市場上總會有那些最擅長利用AI的經理人。"或者說,是那些頭腦靈活、懂得如何像人類那樣思考、甚至能'超越AI的人類'。""這樣的人總會存在,"deHaan補充道,"只是不會有那麼多了。"deHaan對AI的未來持樂觀態度:"就像歷史上的技術進步一樣,AI最終會成為淨增加就業的力量。投資領域也可能如此,但某些類型的崗位正在迅速走向消亡。"主動管理的未來對於主動管理是否還有未來這個問題,deHaan有著辯證的看法:"主動管理在市場上可能始終有一席之地,但這個領域會持續萎縮。因為大筆資金正在流入被動型投資工具,例如成本低、流動性強的ETF。"他也指出了一個有趣的現象:"過去幾年對主動選股者來說並不好過,大多數主動管理型基金的表現都未能追上牛市的步伐。"但他同時提醒,在市場下行時情況可能會改變。阿斯內斯則從另一個角度看待這個問題。他認為,AI技術的普及可能會讓真正有能力的基金經理更加突出:"那些能夠理解AI、運用AI,同時又能超越AI的人,將成為市場上的稀缺資源。"擁抱變革,還是被時代拋棄?當斯坦福的AI基金經理擊敗93%的人類選手,當管理1360億美元的避險基金巨頭選擇"向機器屈服",我們必須正視這個現實:AI正在深刻改變投資行業的遊戲規則。這不是科幻小說,而是正在發生的現實。那些固守傳統、拒絕改變的人,可能會像恐龍一樣被時代淘汰。而那些積極擁抱AI、將其作為工具而非威脅的人,將在這場變革中找到新的機會。在這個AI崛起的時代,每個投資從業者都面臨著選擇:是成為被AI取代的Excel操作員,還是成為駕馭AI的新型投資專家?是固守在日漸萎縮的傳統領域,還是勇敢地走向人機協作的未來?答案或許決定著你在這個行業的未來。時代的車輪滾滾向前,AI革命已經到來。在投資這個最後的人類堡壘,機器正在證明它們不僅能夠匹敵人類,甚至能夠超越人類。正如阿斯內斯所說:"當你將決策交給機器時,顯然意味著要更多地聽從資料的聲音。"而資料的聲音,正在告訴我們一個不容忽視的事實:AI時代,已經到來。 (不懂經)