AI選股能力真的提升了嗎？
AI並未改變主動管理在統計學上的劣勢，無法保證跑贏大盤。
要點
- AI模型雖然在減少幻覺和提升先進性方面有所進步，但並未顯著提高交易員跑贏大盤的概率，因爲競爭對手同樣在使用同等先進的AI工具。
- 實證分析顯示，AI驅動的ETF（如利用IBM Watson的AIEQ）近期表現相對於標普500指數有所下降。
- 短期AI選股名單的實際表現堪憂：某AI推薦的10只股票在三個月內平均回報率爲-4%，而同期標普500指數上漲2.7%。
- [AI Synthesis] AI在金融市場的應用陷入了“軍備競賽”的均衡狀態，技術紅利被市場共識迅速抵消，導致個體難以獲得持久的超額收益。
主動管理的算術
- 引用諾貝爾獎得主威廉·夏普的理論：跑贏大盤在扣除成本前是零和博弈，計入成本後則是負和博弈。
- AI選股模型的高昂開發與管理成本（如AI ETF平均費用率0.66% vs Vanguard指數基金0.03%）進一步削弱了其淨回報能力。
- [AI Synthesis] 無論技術如何演進，只要管理成本高於被動投資且信息對稱，主動管理（包括AI驅動的）在統計學上依然難以長期勝出。