阿里又变了。
发布日期：2024-11-22 21:04
伍治坚
■人工智能（AI）可能是最近几年最“时髦”的科技名词之一。无论什么创业项目、科技发明、或者是比较新颖的产品服务，只要沾上“AI”字样，立马给人一种高大上的神秘感。
在金融投资界，AI也引起了投资者们广泛的关注和兴趣。很多人比较普遍的想法是：既然AI如此神通广大，那何不让它像基金经理一样，去股市里显一下伸手，挑中下一个大涨的股票，帮助投资者们带来更好的投资回报，岂不美哉？
从理论上来说，运用AI手段去选股投资，有很强的吸引力。AI基金的优势有这么几个：
首先，人工智能基于超级计算机强大的处理能力，可以在短时间内处理普通计算机难以完成的海量数据。以2017年成立发行的全球首只人工智能选股基金AI Powered Equity ETF（简称AIEQ）为例。该基金的投资策略基于EquBot公司开发的量化模型生成。EquBot受到IBM创业企业全球扶持计划支持，其使用的投资模型由IBM Watson超级计算机提供技术支持。换句话说，AIEQ背后的IBM Watson超级计算机运算能力，是其有别于其他基金的秘密武器之一。
其次，AI基金的投资决策都是由电脑做出，中间完全不受人为干扰。在过去十几年，我们在越来越多的竞技场里发现，机器的决策质量越来越超过人类。比如电脑深蓝在很多年前就已经战胜了人类象棋大师，后来谷歌的阿尔法狗又战胜了人类围棋冠军。遵从类似的逻辑，我们有理由相信，有自我学习能力的机器也很可能在股市和债市里战胜以人为主的基金经理。
第三、大量的实证研究表明，市场的有效程度不断提高，能够持续多年战胜市场的基金经理凤毛麟角，很难找到。平均而言，能够持续10年战胜美股市场的公募基金经理不到10%，也就是超过90%的公募基金经理无法战胜市场。因此不管从散户基民角度，还是机构投资者角度，如果有一种新的投资方法被证明可以持续战胜市场，创造阿尔法，其对于投资者的诱惑力是不言而喻的。
这也是为什么，AIEQ从诞生开始就受到了极大关注。在基金成立后短短几个星期内，就募集了7000多万美元。同时，AIEQ也绝非独一无二的AI基金。截止2019年底，也就是在AIEQ发行2年后，光美国的公募基金市场就发行了15只AI基金（含AIEQ）。
但同时，AI基金的缺点也很明显。
首先，到目前为止，并没有证据表明AI选股和传统的选股策略有什么本质不同。比如研究（Gu et al, 2020）显示，AI基金投资策略的核心，无非也还是基于诸如动量、流动性、波动性这样的因子进行选股，和目前市场上主流的其他选股策略并没有什么大不同。挑选的核心因子雷同的话，我们就没有理由期望它会产生不同于其他人的更高超的投资回报。
其次、笔者在上文中提到过，AI基金的一个秘密武器就是其背后超级计算机的强大的计算能力。但基于强大计算能力的交易策略，一般也会带来更高的交易频率，这样才能比别人更快的捕捉到稍纵即逝的交易信号。在现实世界里，交易都是有成本的，交易者需要支付各种交易费用和摩擦成本。AI策略能否在更高的交易频率，和更高的交易成本之间找到一个平衡点，为投资者带来更高的费后回报，是一个未知数。
为了找到这些问题的答案，有研究人员（Chen and Ren, 2022）专门统计了从2017年到2019年年底共15只人工智能公募基金，并仔细检验了这些基金的历史业绩。作者发现，这些基金并没有战胜市场，同时也没有体现出明显的选股能力和择时能力。事实上，首只人工智能基金AIEQ的表现更让人失望。从AIEQ诞生的2017年10月18日算起，截止2022年9月26日，该基金的累计回报为12.5%，同期标普500指数的回报为43.4%。也就是说在差不多5年时间内，AIEQ落后标普500指数31%左右，平均每年6%左右。
这些研究发现，告诉我们广大投资者这几个重要道理：
首先，在购买基金时，应该尽量避免追逐热门概念。回顾过去，几乎每一年，都会有一些热门的投资概念让基民产生购买冲动，比如大数据、云计算、人工智能AI、量化高频等等，这些概念的统一特点是：它们听上去玄而又玄，好像非常高科技，但却很少有投资者能真正搞懂这些基金是如何运作，通过什么方法获得更好回报。同时，由于它们是比较新的概念基金，因此没有历史业绩供投资者进行检验。像这种投资者不甚了解，同时又没有可靠历史业绩的基金，我们投资者应该避而远之。
其次，投资者要明白，当今市场的有效性意味着，任何一个基金经理，或者投资策略，要想持续战胜市场，都是非常困难的，到最后只有极少数可以做到。因此我们的出发点应该是去购买并持有那些成本最低的指数基金，然后只有在基金经理和公司有能力证明自己能创造阿尔法之后，才考虑用主动型基金去替换指数基金。换句话说，我们需要提高基金经理和公司证明自己的门槛。他们需要说清楚基金通过什么逻辑和方法，获得高于市场的超额回报，并且有足够长的历史业绩证明自己没有信口开河，才值得被投资者考虑购买。
最后，聪明的投资者，用知识武装自己。我们要搞明白阿尔法、贝塔、市场回报、超额回报这次最基本的投资概念，懂得如何去判断一个主动型基金的回报究竟是好，还是不好。如果还没有到搞懂的程度，那就应该先选择更简单透明的策略，即购买并持有那些低成本的宽基指数基金，等到以后自己知识提高了再考虑购买其他基金也不迟。■
在金融投资界，AI也引起了投资者们广泛的关注和兴趣。很多人比较普遍的想法是：既然AI如此神通广大，那何不让它像基金经理一样，去股市里显一下伸手，挑中下一个大涨的股票，帮助投资者们带来更好的投资回报，岂不美哉？
从理论上来说，运用AI手段去选股投资，有很强的吸引力。AI基金的优势有这么几个：
首先，人工智能基于超级计算机强大的处理能力，可以在短时间内处理普通计算机难以完成的海量数据。以2017年成立发行的全球首只人工智能选股基金AI Powered Equity ETF（简称AIEQ）为例。该基金的投资策略基于EquBot公司开发的量化模型生成。EquBot受到IBM创业企业全球扶持计划支持，其使用的投资模型由IBM Watson超级计算机提供技术支持。换句话说，AIEQ背后的IBM Watson超级计算机运算能力，是其有别于其他基金的秘密武器之一。
其次，AI基金的投资决策都是由电脑做出，中间完全不受人为干扰。在过去十几年，我们在越来越多的竞技场里发现，机器的决策质量越来越超过人类。比如电脑深蓝在很多年前就已经战胜了人类象棋大师，后来谷歌的阿尔法狗又战胜了人类围棋冠军。遵从类似的逻辑，我们有理由相信，有自我学习能力的机器也很可能在股市和债市里战胜以人为主的基金经理。
第三、大量的实证研究表明，市场的有效程度不断提高，能够持续多年战胜市场的基金经理凤毛麟角，很难找到。平均而言，能够持续10年战胜美股市场的公募基金经理不到10%，也就是超过90%的公募基金经理无法战胜市场。因此不管从散户基民角度，还是机构投资者角度，如果有一种新的投资方法被证明可以持续战胜市场，创造阿尔法，其对于投资者的诱惑力是不言而喻的。
这也是为什么，AIEQ从诞生开始就受到了极大关注。在基金成立后短短几个星期内，就募集了7000多万美元。同时，AIEQ也绝非独一无二的AI基金。截止2019年底，也就是在AIEQ发行2年后，光美国的公募基金市场就发行了15只AI基金（含AIEQ）。
但同时，AI基金的缺点也很明显。
首先，到目前为止，并没有证据表明AI选股和传统的选股策略有什么本质不同。比如研究（Gu et al, 2020）显示，AI基金投资策略的核心，无非也还是基于诸如动量、流动性、波动性这样的因子进行选股，和目前市场上主流的其他选股策略并没有什么大不同。挑选的核心因子雷同的话，我们就没有理由期望它会产生不同于其他人的更高超的投资回报。
其次、笔者在上文中提到过，AI基金的一个秘密武器就是其背后超级计算机的强大的计算能力。但基于强大计算能力的交易策略，一般也会带来更高的交易频率，这样才能比别人更快的捕捉到稍纵即逝的交易信号。在现实世界里，交易都是有成本的，交易者需要支付各种交易费用和摩擦成本。AI策略能否在更高的交易频率，和更高的交易成本之间找到一个平衡点，为投资者带来更高的费后回报，是一个未知数。
为了找到这些问题的答案，有研究人员（Chen and Ren, 2022）专门统计了从2017年到2019年年底共15只人工智能公募基金，并仔细检验了这些基金的历史业绩。作者发现，这些基金并没有战胜市场，同时也没有体现出明显的选股能力和择时能力。事实上，首只人工智能基金AIEQ的表现更让人失望。从AIEQ诞生的2017年10月18日算起，截止2022年9月26日，该基金的累计回报为12.5%，同期标普500指数的回报为43.4%。也就是说在差不多5年时间内，AIEQ落后标普500指数31%左右，平均每年6%左右。
这些研究发现，告诉我们广大投资者这几个重要道理：
首先，在购买基金时，应该尽量避免追逐热门概念。回顾过去，几乎每一年，都会有一些热门的投资概念让基民产生购买冲动，比如大数据、云计算、人工智能AI、量化高频等等，这些概念的统一特点是：它们听上去玄而又玄，好像非常高科技，但却很少有投资者能真正搞懂这些基金是如何运作，通过什么方法获得更好回报。同时，由于它们是比较新的概念基金，因此没有历史业绩供投资者进行检验。像这种投资者不甚了解，同时又没有可靠历史业绩的基金，我们投资者应该避而远之。
其次，投资者要明白，当今市场的有效性意味着，任何一个基金经理，或者投资策略，要想持续战胜市场，都是非常困难的，到最后只有极少数可以做到。因此我们的出发点应该是去购买并持有那些成本最低的指数基金，然后只有在基金经理和公司有能力证明自己能创造阿尔法之后，才考虑用主动型基金去替换指数基金。换句话说，我们需要提高基金经理和公司证明自己的门槛。他们需要说清楚基金通过什么逻辑和方法，获得高于市场的超额回报，并且有足够长的历史业绩证明自己没有信口开河，才值得被投资者考虑购买。
最后，聪明的投资者，用知识武装自己。我们要搞明白阿尔法、贝塔、市场回报、超额回报这次最基本的投资概念，懂得如何去判断一个主动型基金的回报究竟是好，还是不好。如果还没有到搞懂的程度，那就应该先选择更简单透明的策略，即购买并持有那些低成本的宽基指数基金，等到以后自己知识提高了再考虑购买其他基金也不迟。■
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2022-10-05 09:05
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人工智能基金的表现如何？
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伍治坚：投资者应尽量避免追逐热门概念基金，尤其是没有历史业绩供投资者检验的新概念基金。
伍治坚
■人工智能（AI）可能是最近几年最“时髦”的科技名词之一。无论什么创业项目、科技发明、或者是比较新颖的产品服务，只要沾上“AI”字样，立马给人一种高大上的神秘感。
在金融投资界，AI也引起了投资者们广泛的关注和兴趣。很多人比较普遍的想法是：既然AI如此神通广大，那何不让它像基金经理一样，去股市里显一下伸手，挑中下一个大涨的股票，帮助投资者们带来更好的投资回报，岂不美哉？
从理论上来说，运用AI手段去选股投资，有很强的吸引力。AI基金的优势有这么几个：
首先，人工智能基于超级计算机强大的处理能力，可以在短时间内处理普通计算机难以完成的海量数据。以2017年成立发行的全球首只人工智能选股基金AI Powered Equity ETF（简称AIEQ）为例。该基金的投资策略基于EquBot公司开发的量化模型生成。EquBot受到IBM创业企业全球扶持计划支持，其使用的投资模型由IBM Watson超级计算机提供技术支持。换句话说，AIEQ背后的IBM Watson超级计算机运算能力，是其有别于其他基金的秘密武器之一。
其次，AI基金的投资决策都是由电脑做出，中间完全不受人为干扰。在过去十几年，我们在越来越多的竞技场里发现，机器的决策质量越来越超过人类。比如电脑深蓝在很多年前就已经战胜了人类象棋大师，后来谷歌的阿尔法狗又战胜了人类围棋冠军。遵从类似的逻辑，我们有理由相信，有自我学习能力的机器也很可能在股市和债市里战胜以人为主的基金经理。
第三、大量的实证研究表明，市场的有效程度不断提高，能够持续多年战胜市场的基金经理凤毛麟角，很难找到。平均而言，能够持续10年战胜美股市场的公募基金经理不到10%，也就是超过90%的公募基金经理无法战胜市场。因此不管从散户基民角度，还是机构投资者角度，如果有一种新的投资方法被证明可以持续战胜市场，创造阿尔法，其对于投资者的诱惑力是不言而喻的。
这也是为什么，AIEQ从诞生开始就受到了极大关注。在基金成立后短短几个星期内，就募集了7000多万美元。同时，AIEQ也绝非独一无二的AI基金。截止2019年底，也就是在AIEQ发行2年后，光美国的公募基金市场就发行了15只AI基金（含AIEQ）。
但同时，AI基金的缺点也很明显。
首先，到目前为止，并没有证据表明AI选股和传统的选股策略有什么本质不同。比如研究（Gu et al, 2020）显示，AI基金投资策略的核心，无非也还是基于诸如动量、流动性、波动性这样的因子进行选股，和目前市场上主流的其他选股策略并没有什么大不同。挑选的核心因子雷同的话，我们就没有理由期望它会产生不同于其他人的更高超的投资回报。
其次、笔者在上文中提到过，AI基金的一个秘密武器就是其背后超级计算机的强大的计算能力。但基于强大计算能力的交易策略，一般也会带来更高的交易频率，这样才能比别人更快的捕捉到稍纵即逝的交易信号。在现实世界里，交易都是有成本的，交易者需要支付各种交易费用和摩擦成本。AI策略能否在更高的交易频率，和更高的交易成本之间找到一个平衡点，为投资者带来更高的费后回报，是一个未知数。
为了找到这些问题的答案，有研究人员（Chen and Ren, 2022）专门统计了从2017年到2019年年底共15只人工智能公募基金，并仔细检验了这些基金的历史业绩。作者发现，这些基金并没有战胜市场，同时也没有体现出明显的选股能力和择时能力。事实上，首只人工智能基金AIEQ的表现更让人失望。从AIEQ诞生的2017年10月18日算起，截止2022年9月26日，该基金的累计回报为12.5%，同期标普500指数的回报为43.4%。也就是说在差不多5年时间内，AIEQ落后标普500指数31%左右，平均每年6%左右。
这些研究发现，告诉我们广大投资者这几个重要道理：
首先，在购买基金时，应该尽量避免追逐热门概念。回顾过去，几乎每一年，都会有一些热门的投资概念让基民产生购买冲动，比如大数据、云计算、人工智能AI、量化高频等等，这些概念的统一特点是：它们听上去玄而又玄，好像非常高科技，但却很少有投资者能真正搞懂这些基金是如何运作，通过什么方法获得更好回报。同时，由于它们是比较新的概念基金，因此没有历史业绩供投资者进行检验。像这种投资者不甚了解，同时又没有可靠历史业绩的基金，我们投资者应该避而远之。
其次，投资者要明白，当今市场的有效性意味着，任何一个基金经理，或者投资策略，要想持续战胜市场，都是非常困难的，到最后只有极少数可以做到。因此我们的出发点应该是去购买并持有那些成本最低的指数基金，然后只有在基金经理和公司有能力证明自己能创造阿尔法之后，才考虑用主动型基金去替换指数基金。换句话说，我们需要提高基金经理和公司证明自己的门槛。他们需要说清楚基金通过什么逻辑和方法，获得高于市场的超额回报，并且有足够长的历史业绩证明自己没有信口开河，才值得被投资者考虑购买。
最后，聪明的投资者，用知识武装自己。我们要搞明白阿尔法、贝塔、市场回报、超额回报这次最基本的投资概念，懂得如何去判断一个主动型基金的回报究竟是好，还是不好。如果还没有到搞懂的程度，那就应该先选择更简单透明的策略，即购买并持有那些低成本的宽基指数基金，等到以后自己知识提高了再考虑购买其他基金也不迟。■
在金融投资界，AI也引起了投资者们广泛的关注和兴趣。很多人比较普遍的想法是：既然AI如此神通广大，那何不让它像基金经理一样，去股市里显一下伸手，挑中下一个大涨的股票，帮助投资者们带来更好的投资回报，岂不美哉？
从理论上来说，运用AI手段去选股投资，有很强的吸引力。AI基金的优势有这么几个：
首先，人工智能基于超级计算机强大的处理能力，可以在短时间内处理普通计算机难以完成的海量数据。以2017年成立发行的全球首只人工智能选股基金AI Powered Equity ETF（简称AIEQ）为例。该基金的投资策略基于EquBot公司开发的量化模型生成。EquBot受到IBM创业企业全球扶持计划支持，其使用的投资模型由IBM Watson超级计算机提供技术支持。换句话说，AIEQ背后的IBM Watson超级计算机运算能力，是其有别于其他基金的秘密武器之一。
其次，AI基金的投资决策都是由电脑做出，中间完全不受人为干扰。在过去十几年，我们在越来越多的竞技场里发现，机器的决策质量越来越超过人类。比如电脑深蓝在很多年前就已经战胜了人类象棋大师，后来谷歌的阿尔法狗又战胜了人类围棋冠军。遵从类似的逻辑，我们有理由相信，有自我学习能力的机器也很可能在股市和债市里战胜以人为主的基金经理。
第三、大量的实证研究表明，市场的有效程度不断提高，能够持续多年战胜市场的基金经理凤毛麟角，很难找到。平均而言，能够持续10年战胜美股市场的公募基金经理不到10%，也就是超过90%的公募基金经理无法战胜市场。因此不管从散户基民角度，还是机构投资者角度，如果有一种新的投资方法被证明可以持续战胜市场，创造阿尔法，其对于投资者的诱惑力是不言而喻的。
这也是为什么，AIEQ从诞生开始就受到了极大关注。在基金成立后短短几个星期内，就募集了7000多万美元。同时，AIEQ也绝非独一无二的AI基金。截止2019年底，也就是在AIEQ发行2年后，光美国的公募基金市场就发行了15只AI基金（含AIEQ）。
但同时，AI基金的缺点也很明显。
首先，到目前为止，并没有证据表明AI选股和传统的选股策略有什么本质不同。比如研究（Gu et al, 2020）显示，AI基金投资策略的核心，无非也还是基于诸如动量、流动性、波动性这样的因子进行选股，和目前市场上主流的其他选股策略并没有什么大不同。挑选的核心因子雷同的话，我们就没有理由期望它会产生不同于其他人的更高超的投资回报。
其次、笔者在上文中提到过，AI基金的一个秘密武器就是其背后超级计算机的强大的计算能力。但基于强大计算能力的交易策略，一般也会带来更高的交易频率，这样才能比别人更快的捕捉到稍纵即逝的交易信号。在现实世界里，交易都是有成本的，交易者需要支付各种交易费用和摩擦成本。AI策略能否在更高的交易频率，和更高的交易成本之间找到一个平衡点，为投资者带来更高的费后回报，是一个未知数。
为了找到这些问题的答案，有研究人员（Chen and Ren, 2022）专门统计了从2017年到2019年年底共15只人工智能公募基金，并仔细检验了这些基金的历史业绩。作者发现，这些基金并没有战胜市场，同时也没有体现出明显的选股能力和择时能力。事实上，首只人工智能基金AIEQ的表现更让人失望。从AIEQ诞生的2017年10月18日算起，截止2022年9月26日，该基金的累计回报为12.5%，同期标普500指数的回报为43.4%。也就是说在差不多5年时间内，AIEQ落后标普500指数31%左右，平均每年6%左右。
这些研究发现，告诉我们广大投资者这几个重要道理：
首先，在购买基金时，应该尽量避免追逐热门概念。回顾过去，几乎每一年，都会有一些热门的投资概念让基民产生购买冲动，比如大数据、云计算、人工智能AI、量化高频等等，这些概念的统一特点是：它们听上去玄而又玄，好像非常高科技，但却很少有投资者能真正搞懂这些基金是如何运作，通过什么方法获得更好回报。同时，由于它们是比较新的概念基金，因此没有历史业绩供投资者进行检验。像这种投资者不甚了解，同时又没有可靠历史业绩的基金，我们投资者应该避而远之。
其次，投资者要明白，当今市场的有效性意味着，任何一个基金经理，或者投资策略，要想持续战胜市场，都是非常困难的，到最后只有极少数可以做到。因此我们的出发点应该是去购买并持有那些成本最低的指数基金，然后只有在基金经理和公司有能力证明自己能创造阿尔法之后，才考虑用主动型基金去替换指数基金。换句话说，我们需要提高基金经理和公司证明自己的门槛。他们需要说清楚基金通过什么逻辑和方法，获得高于市场的超额回报，并且有足够长的历史业绩证明自己没有信口开河，才值得被投资者考虑购买。
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