用 AI 炒股真的有比较赚吗？事实上绩效表现不如预期，还跑输大盘，究其原因是 AI 仍局限於模仿历史，无法足够快的对现实状况作出反应。原文为《AI Funds Are Missing Out on the AI Stock Boom》，由作者 Bob Henderson 撰写。
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尽管时间尚早，但迄今为止，AI 在作为投资经理的角色上并未展现出太大的优势。至少有 13 家交易所交易基金（ETF）已经利用 AI 应用来管理投资组合。然而，几乎所有这些基金在今年由科技股带动的市场上涨中都未能获得好的回报。
相较於标准普尔 500 等基准指数，它们的表现都显得逊色。考虑到投资者对 AI 主题的热情，这颇具讽刺意味，也反应出在股票挑选这一极具竞争性的领域中，技术的局限性。
以 WisdomTree U.S. AI Enhanced Value Fund 为例，其程式码为 AIVL，资产规模为 3.85 亿美元。今年，该基金的总回报率为 2.2%，而追踪 Russell 1000 Value 指数的 ETF（AIVL 的基准）已上涨 4.5%。
AIVL 表现不佳的最大原因，是其 AI 拒绝买入 Facebook 母公司兼 AI 巨头 Meta Platforms 的股票。後者自去年 12 月以来股价已经飙升超过 135%，部分得益於该公司在 AI 相关技术上的投入。
「Meta 的股价暴涨得非常、非常、非常厉害，演算法认为它被高估了，」Voya 投资管理公司的股票客户投资经理 Chrissy Bargeron 表示。该公司为 WisdomTree 基金开发了这一演算法。
依托 AI 技术的 ETF，就像 ChatGPT 这样的聊天机器人，通过利用 AI 在大量资料中发现模式的能力来进行预测。投资经理选择一个交易策略，然後用大量历史资讯训练 AI，指导它根据过去最有效的策略进行交易。
可能正是由於这种不佳的表现，尽管投资者对 AI 主题股票和主动管理 ETF 表现出双重热情，他们也并未被吸引到依赖 AI 的基金中。根据《华尔街日报》的分析，这 13 家公司管理的资产约为 6.7 亿美元，仅占 7 兆美元 ETF 市场的一个微小部分，并在今年和去年出现了超过 3 亿美元的资金流出。
依赖 AI 的基金承诺规避人类在投资决策中的各种成本，并为大众带来对冲基金般的技术。而根据北卡罗来纳大学教堂山分校的经济学和金融学教授 Eric Ghysels 的研究，AI 在某些情况下，确实能比个人投资者更好地掌握股票交易的时机。但 Ghysels 表示，AI 在面对如 9/11 事件或俄罗斯入侵乌克兰这样的正规化转移事件时，不能足够快速地适应，因此无法长期可靠地战胜专业投资经理。
Ghysels 表示：「也许有一天它能做到，但目前 AI 仍局限於模仿历史。」
驱动这些机器人基金的人类大脑往往将其表现不佳归咎於他们为 AI 设定的策略。Voya 的 Bargeron 表示，AIVL 正在一个对价值股充满挑战的环境中寻求价值投资的机会。
支援者们表示，随着 AI 持续地接受新资料的再训练，其表现将随时间改善，尽管这方面的证据并不完全支援这一观点。
最早的由 AI 驱动的交易所交易基金於 2017 年推出，名为 AI Powered Equity ETF，程式码为 AIEQ。它执行在 IBM 的 Watson 超级电脑上，并基於对数百万新闻文章、社交媒体帖子、分析师报告和财务报表的分析来下注。今年，它上涨了 9%，主要因为它将其看涨的赌注分散在了太多的股票上，导致其落後於整体市场。它错过了在 2023 年前五个月推动市场的「七巨头」科技股的飙升。
AIEQ 在最初的几年里击败了主要指数，但在 2022 年，由於美联储大幅加息引发的股市暴跌，它受到了重创。自成立以来，AIEQ 的总回报率现在约为 44%，而在同一时期，追踪标准普尔 500 指数的 SPY ETF 的回报率为 93%。
「这是机器学习，而不是机器知道，」EquBot 共同创办人兼营运长 Art Amador 表示。该 AI 金融科技公司与 IBM 合作开发了 AIEQ 的技术。Amador 说，下次联储采取去年的举措时，AIEQ 的 AI 会说「啊！我认识这个！」
这种学习曲线为投资者提出了难题。现年 60 岁的加州恩西尼塔斯灌溉产品企业主 Jack Butler 表示，一方面，在 AI 基金充分发展并消除市场中的投资机会之前尽早加入可能是明智之举。另一方面，ChatGPT 等程式的幻觉和其他错误也令他踌躇。
他表示:「我认为早期会出现错误，我真的不想成为这些错误的一部分。」
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