AI投研带来的颠覆或许并非效率提升

此时正值8月财报密集发布期，我最大的感触是AI投研所带来的实质性变革，恐怕并非在于提升所谓的分析效率。 为何A股策略里“主线轮动”最难？这要求对ABCDE多条主线在同一时间截面进行排序以锁定最优，这既非单纯时序预测能准，也非纯截面能解释基本面动态变化中beat/miss预期对赔率的修正，或许图网络是解，但伴随的熵增风险同样巨大。 研究员过去更习惯从单点或单线切入，选定公司A后，完成财报阅读、产业观察、竞争格局拆解及估值更新等全套流程，最终归结为：A到底优不优？ 这是传统深度研究的强项，但隐含了一个难以在单线程视角下根除的偏差。现实中组合管理不仅关乎A好不好，更在于有限的资本为何此刻应配给A，而非同样优质的BCDE？ 问题在于，单一研究带宽往往难以维持对多对象的深度追踪，这与轮动策略天然要求的多线程并发跟踪相冲突。 当你耗时两天研究完A，恰好是认知A最透彻的时刻；然而此时B可能刚迎来盈利预期上调，C的产业催化开始兑现，D的估值也已调整完毕。 然而大脑的投研带宽已无法支撑同时捕捉并消化这些变化。 于是，研究投入本身便可能制造出“信念”。研究越深的东西，反倒越容易让人深信不疑。 这也是许多主观投资偏差极为隐蔽的根源