>> 國信證券-AI賦能資產配置(二十六)：AI“添翼”，大模型增強投資組合回報-251127
| 上傳日期： |
2025/11/27 |
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| 格式： |
pdf 共12頁 |
來源： |
國信證券 |
| 評級： |
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作者： |
王開,陳凱暢 |
| 下載權限： |
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核心觀點：
?、俦緢蟾鎳@三類代表性AI資管產品開展復盤對照：AIEQ、ProPicks、QRFT，回答AI能否為投資者帶來超額收益。②從結果看，當前海外AI資管產品總體提質增效但不宜過度“神化”：以情緒流為代表的主動型ETFAIEQ長期跑輸SPY，關鍵在于受到市場情緒波動較大，且費率與極高換手帶來成本侵蝕；訂閱性產品ProPicks在科技順風期收益突出，但對執(zhí)行紀律與滑點高度敏感，實際復現難度較高；AI增強行ETFQRFT長期與標普接近，階段性強弱分化明顯，更偏窄幅增強而非穩(wěn)定高Alpha。③結論上，AI更可靠的價值在提升信息處理效率與投研流程標準化，而非保證持續(xù)戰(zhàn)勝指數；判斷產品靠不靠譜應優(yōu)先看三點，長期相對基準是否有凈超額，費率與換手后的收益是否仍成立，信號與業(yè)績披露是否可復盤、可驗證。
一、AI驅動型資產管理：進展與案例
全球金融市場的演進史，在某種程度上是一部計算能力與數據處理能力不斷博弈的歷史。從早期的格雷厄姆式基本面分析，到20世紀80年代興起的以西蒙斯大獎章基金為代表的量化投資，再到如今2025年全面爆發(fā)的AI驅動型資產管理，投資決策的產生機制發(fā)生了根本性的范式轉移。這種轉移并非簡單的技術迭代，而是認知維度的升維。
傳統(tǒng)的量化投資，盡管使用了復雜的數學模型，但其核心邏輯依然主要依賴于線性回歸、統(tǒng)計套利以及人類研究員預先設定的因子庫。在這種“人類假設驅動”的模式下，計算機的角色更接近于一個極其高效的計算器，它驗證并執(zhí)行人類的邏輯。然而，隨著非結構化數據的爆炸式增長——包括社交媒體情緒、衛(wèi)星圖像、高管電話會議的語調、甚至是供應鏈的物聯網數據——傳統(tǒng)量化模型面臨著維度災難
伴隨著生成式AI和大語言模型的成熟，金融市場迎來了“AI驅動”的資產管理時代。與傳統(tǒng)量化不同，新一代AI選股策略——如本報告將深入探討的AIEQ、InvestingPicks以及QRFT——采用了深度學習、強化學習以及自然語言處理技術。這些系統(tǒng)不再僅僅是執(zhí)行規(guī)則，而是具備了從海量噪音中“涌現”出新規(guī)則的能力，它們能夠識別出人類分析師無法察覺的非線性市場模式和微觀相關性。本文通過深入探討AIEQ、InvestingPicks以及QRFT等AI驅動的資產管理案例，探討AI驅動資產管理的進展及表現。
二、案例1：AIEQETF介紹
2.1 AIEQETF——AI賦能投資策略的基本介紹
Amplify AIPowered Equity ETF (AIEQ)是AI在ETF領域應用的先驅。該基金于2017年10月17日成立，是全球首只完全由人工智能系統(tǒng)進行主動管理的ETF。其底層框架由EquBotLLC開發(fā)，并以IBMWatson的認知計算平臺作為算力與NLP支撐。AIEQ的投資方法體現了AI選股體系中的“信息驅動”路徑——通過對全市場信息環(huán)境進行高頻、全覆蓋的掃描與情緒解讀構建投資組合。與傳統(tǒng)基金經理依賴人工閱讀有限數量的研究報告不同，AIEQ的模型每天會處理數百萬份非結構化文本，包括監(jiān)管文件、財報新聞稿、全球新聞源，以及占比愈發(fā)重要的社交媒體與論壇討論。其核心優(yōu)勢來自自然語言處理（NLP）能力。模型嘗試識別文本中的情緒方向與語境差異，從噪聲中提取具有預測意義的信號，并將情緒因子與宏觀變量、企業(yè)基本面指標進行融合?；谏鲜龆嘣磾祿到y(tǒng)動態(tài)優(yōu)化并生成約30–200只股票的組合，目標是在市場情緒產生邊際變化之前捕捉被低估、具備潛在情緒催化的標的，從而實現超額收益。
2.2實盤績效深度剖析
盡管AIEQ的技術概念極具前瞻性，但其長期的實盤業(yè)績卻揭示了AI戰(zhàn)勝市場的難度。截至2025年11月的數據，我們對其績效進行了多維度的對比分析。
?。?）短期與中期回報分析
截至2025年11月22日，AIEQ的2025年初至今（YTD）回報率約為9.38%。在絕對收益上，這是一個正向的結果，表明基金為投資者賺取了利潤。然而，投資的評價核心在于相對收益。同期，基準的標普500指數（通過SPYETF衡量）的YTD回報率約為12.45%。這意味著，在2025年這個對于美股而言相對不錯的年份里，AIEQ實際上跑輸了市場基準約3個百分點。此外，2025年中，除了二月、五月AIEQ的表現略高于SPY，其余月份都未超過SPY的收益率。對于一只主動管理型基金而言，這種幅度的落后是顯著的，特別是考慮到其持倉風格本身偏向科技和成長，理應在牛市中表現出更強的攻擊性。
?。?）長期累積回報與阿爾法衰減
將時間軸拉長，AIEQ的劣勢更為明顯。1）1年期表現：AIEQ回報約為+6.15%，而標普500同期回報為+11.00%。2）5年期表現：AIEQ累計上漲約+33.85%，而標普500同期漲幅高達+85.61%。3）成立以來表現：自2017年成立以來，雖然AIEQ實現了正收益，但其總回報率顯著落后于被動指數。下表總結了AIEQ與基準指數的關鍵績效對比
2.3換手率與成本摩擦：高頻調倉的雙刃劍
AIEQ業(yè)績承壓的一個關鍵內因在于其極高的換手率。數據顯示，AIEQ的年換手率達到驚人的1159%。這種超高頻的交易模式，折射出其底層AI模型對當下社交媒體驅動的短暫市場情緒極度敏感，
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