AI模型驅動頂級基金對AI股票發出警告 - 彭博社

該模型採用決策樹分析，通過監督學習算法解析歷史數據以預測股票未來表現。

攝影師：托馬斯·薩姆森/法新社/蓋蒂圖片社早在人工智能成為華爾街新寵的多年之前，丹尼爾·馬爾就憑藉其機器學習模型在股市中獲利。

如今，這個由AI驅動的模型正不斷髮出強烈警告，反對重倉那些處於AI熱潮核心位置的公司。

馬爾用於管理其旗艦產品Federated Hermes基金的交易程序，自2023年以來一直對英偉達公司等科技巨頭髮出負面信號。即便該板塊自2月以來市值蒸發2萬億美元后估值壓力有所緩解，這一預警至今仍未解除。

在AI投資策略表現參差不齊的行業中，馬爾近年持續跑贏大盤卻低配科技巨頭的表現實屬罕見。

丹尼爾·馬爾，Federated Hermes來源：Federated Hermes"股價下跌並未使它們變成廉價公司，估值仍然偏高，“這位43歲的基金經理表示，“我們普遍不看好這些股票的高波動性，而最近幾周它們的波動絲毫未減。”

對所謂“七巨頭”——包括蘋果公司、微軟公司、亞馬遜公司、Meta平台公司、谷歌母公司Alphabet和特斯拉公司——的迴避並未影響馬爾。

他管理的16億美元規模Federated Hermes MDT全市值核心基金（QIACX）過去五年年化回報率達26%，跑贏羅素3000指數近5個百分點，位列同類基金前2%——儘管疫情後顛覆性的市場週期讓各類資產管理人備受煎熬。

該基金年內下跌1.4%，在關税引發的市場動盪中損失小於大盤。

這位波士頓的基金經理正處在投資趨勢的核心——人們越來越依賴人工智能處理數據、協助資產配置和管理風險。部分對沖基金在投資過程中也使用聊天機器人進行研究。

馬爾的其他共同基金同樣運用了機器學習技術。其中28億美元規模的中盤成長基金（FGSIX）和23億美元規模的大盤成長基金（QILGX）過去五年同樣跑贏基準，年化回報率均超過24%。

相比之下，追蹤人工智能驅動策略表現的Eurekahedge AI對沖基金指數同期年化漲幅約為4%。

人工智能驅動的共同基金跑贏標普500指數

Federated Hermes MDT基金運用機器學習選股

來源：彭博社

數據截至2020年3月23日，按百分比漲幅標準化處理。

該基金通過在同一行業中超配某些股票並相應低配同行股票，力求保持整體行業中性。雖然QIACX基金持有的"七巨頭"股票總量低於基準，但目前更青睞高通公司和飛塔公司等知名度較低的科技企業。其模型當前顯示工業領域出現買入信號。

馬爾2002年從哈佛大學獲得計算機科學學士和碩士學位後，以量化股票分析師身份在MDT Advisers開啓職業生涯。四年後，隨着公司被收購，他加入Federated Hermes。

他認為，其模型的核心優勢在於所謂的決策樹分析。這種監督學習算法通過解析歷史數據來預判股票未來表現。每個分支代表一個投資因子，通過模擬人類思維過程來判斷應增持還是規避某家公司。

二十年前，該模型僅有六個因子。如今已擴展至十六個，涵蓋從估值、外部融資使用等基礎要素，到股票動量等技術性指標。近期更新增名為”經濟護城河“的因子，用於評估企業競爭優勢。

針對不同行業和企業，模型會採用差異化因子組合進行檢驗。馬赫爾表示，這種靈活方法不僅使模型能快速適應新信息，還能生成多元化投資組合。

“該流程追求的是持續穩定的表現，而非全壘打式的高風險操作。“他指出，多數AI驅動策略"採用更模板化的方法，就像用某種萬能公式套用所有股票，宣稱’這就是超額收益的魔法公式’"。

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晨星公司股票策略主管傑克·香農表示，決策樹分析雖能幫助基金經理識別有效因子，但在股票共同基金領域尚未普及。總體而言，廣義AI方法仍存在侷限性。

“歸根結底，這一切都依賴於回顧性數據，”他説。“優秀的量化分析師明白，可以這麼説，存在一定的模型風險。因此，我認為表現最好的是那些理解這一點，更願意與時俱進，並且更加謙遜的人。”

儘管唐納德·特朗普從貿易到政府支出的破壞性政策議程促使投資者選擇新的贏家和輸家，但馬爾不願押注於那些命運難以預測的大賭注。

“我們真的沒有試圖根據關税的某一種結果來調整投資組合，”他説。“我們希望投資組合中包含一些資產，無論最終是虛張聲勢、毫無實質行動，還是陷入一場大規模的貿易戰，都能發揮作用。我們不希望這種非此即彼的結果決定我們投資組合的成敗。”