AI模型趋同加剧华尔街同质化，最新研究警示超额收益加速衰减

无论是对冲基金还是财富管理机构，金融界正纷纷涌入人工智能（AI）的怀抱，企图以此获取投资上的先机。眼下，学者们开始提出疑问：当愈来愈多的市场参与者借助雷同的AI模型来追逐这一优势时，后果将会怎样：他们或将买入一致标的，对同样的新闻资讯做出同步反馈，甚至犯下如出一辙的谬误。

近期文献表明，此种状况或许会对整体市场造成深远冲击。AI固然能赋予投资者更迅捷的行动力与更丰富的信息，但亦可能导致交易愈发拥挤、系统更易遭受欺骗，且风险把控难度加剧。近期多项研究揭示，伴随投资者向同一机遇聚拢，AI的大规模应用或将缩减盈利交易信号的有效期。另有研究指出，AI模型存在系统性地承担超预期风险的倾向，抑或会因输入信息的污染而遭致操控。

总体而言，这些论文反映出，学界关于AI在金融界角色的探讨已然转向：重心已从该技术能否助力投资者战胜大盘，过渡至当海量投资者仰仗同类模型时，市场生态将如何演变。

此类忧患源于一个朴素的逻辑：市场的良性运转，建立在参与者认知的差异化之上。日复一日，基金经理们研读着同源的财报、就业数据或央行决议，却对买卖标的得出迥异的判断。AI固然能加速此类信息的处理，但倘若成千上万的机构愈发倚重基于近似数据训练出的雷同模型，这种分歧恐将日趋收窄。

纽约大学的学者察觉，此类效应或已初露端倪。Shuchen Meng与Xupeng Chen在剖析近百万家机构基金仓位后指出，伴随AI在投资圈的渗透率攀升，各机构的持仓组合正变得越发雷同。在深度应用该技术的企业阵营中，此趋势尤为突出。

其波及范围恐不限于组合构建，更会蔓延至市场架构。其模型测算显示，某盈利交易信号的超额收益或在约18个月内折半，而在AI大行其道之前，该周期长达五至七年。随着愈发密集的投资者在相近时段得出一致判断，套利空间将以更陡峭的速度变得拥挤。对主动管理者而言，这意味着当下的致胜策略蜕变为拥挤交易的速度，远超以往。

Meng与Chen在题为《AI驱动的阿尔法衰减：算法同质化、反射性信号侵蚀与智能市场的悖论》的论文中论述道：“每增加一名AI参与者，所有可挖掘模式的存活期便会加速缩短。当全员部署相似AI时，整体效应在本质上已偏离个体收益的简单叠加。”

上述结论，对于日益频繁在研投环节部署前沿AI的买方机构而言，无疑是一记警钟。另类投资管理协会去年的调研指出，58%的基金经理预期将在投资流程中加码AI应用，远超两年前的20%。

另有学者警示，AI或催生崭新的失效节点，致使投资体系更易遭逢被篡改信息的干扰。

列支敦士登大学的Advije Rizvani、Giovanni Apruzzese及Pavel Laskov构建了10个基于大语言模型的交易模型，借助情绪剖析来预判一揽子股票的走势。截至2025年4月的14个月回测期内，所有模型均斩获正收益。然而，当研究者对财经新闻标题施以人类肉眼极难察觉的微调——诸如用形近字符替换，或植入隐蔽文本——结果发现所有模型皆被成功诱导。在极端情境下，仅对单只股票、单日行情进行干扰，便致使某模型的整体回报骤降约18个百分点。

Rizvani强调：“单次决策失误便会蔓延至其余交易日，乃至波及系统生成的其他决断。哪怕仅有一天，亦可能酿成极其惨重的代价。”

不过，现有研究均未确证AI必定令市场更趋脆弱。多数研究依托模拟、受控实验或有限数据，学者们在提炼宽泛结论时均持审慎态度。特别是在科技股领域，拥挤交易实为美股早于AI崛起前便已固有的特征，且迄今未引发任何灾难性结局。

纵然如此，这些新兴文献皆贯穿着一条共识：一项本欲赋能投资者洞悉更多讯息的技术，亦可能为市场推波助澜，令拥挤交易、虚假信息及盲目自信更易蔓延。

第三条研究脉络则指向了一类陈年痼疾：AI或会承袭投资者最为古老的软肋——即过度涉险。

Elm Partners Management的Jerry Bell、Victor Haghani与James White在一项模拟交易挑战中测度了四款主流AI模型，要求它们在阅读杂志提前版封面后，对标普500指数及美债进行押注。Claude与ChatGPT在方向研判上的精准度比肩顶尖宏观交易员，看对市场方向的胜率超50%。

然则该实验亦暴露出一处致命盲区。四款模型皆持续承担了远超合理界限的风险，其日收益波动率高达20%至40%，而对照研究所设的投资者画像，合理区间仅介于7%至15%。

Haghani指出：“我们让AI仿效人类的思维模式，结果发觉AI果真如人一般，深陷过度自信的泥沼，仓位下得过重。”

金融界初代AI研究聚焦于机器能否与人类一较高下。新一代探究则在追问，当投资者愈发依赖同质化模型展开互搏时，将催生何种变局。投资领域的历次技术革新，皆许诺能赋予相对竞争优势。而当下浮现的疑虑是，当全员皆可攫取此项优势时，结局又将若何。

列支敦士登大学的Apruzzese坦言：“对大语言模型能输出稳健决策抱持盲从并不理智。若众人仅因AI看似好用、能助其敛财便贸然跟风，却罔顾潜在后果，恐将面临极其惨重的亏损危机。”

责任编辑：江学思

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