摩根大通AI投资模型回测胜出，实战落地遇瓶颈

摩根大通(336.47, 1.00, 0.30%)最近披露的研究成果表明，其打造的八款人工智能投资助手在跨度达二十年的历史模拟中，成绩优于传统的六成股票四成债券基准配置。不过，该机构也特别指出，这些亮眼的仿真数据并不能确保在真实交易场景下复制同样成效。

研究显示，这八个AI助手通过剖析宏观经济指标、企业财务报告及市场情绪后，自主完成投资布局。在历经多轮市场周期的回溯测试中，AI助手组合的年均收益比常规60/40搭配高出近0.7个百分点，同时波动幅度稍有下降。分析团队认为，这反映出AI系统在消化庞大数据、察觉非常规关联方面具备长处，比如能预先感知供应链断裂对相关领域的波及效应。

摩根大通发出警示，回溯检验有内在缺陷，涵盖难以全面还原市场流动性骤降、政策意外转向等极端情景。AI模型或许会过度贴合过往数据，且其决策机制还未达到充分透明。另外，AI同步推行相近策略可能催生全新市场隐患。

即便这样，摩根大通仍表态将深入推动AI在财富管理板块的应用探索。该机构称，后续将尝试让AI助手操控小额真实资金，在实盘条件下进一步检验其效能。此前，摩根大通掌门人杰米·戴蒙曾赞誉AI为“颠覆性”科技，将如同过往的重大技术革新一样深远重塑银行业格局。

责任编辑：张俊 SF065

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