智通财经得到消息，投资者正越来越多利用最新的人工智能工具来帮助完成从选股到风险管理的重要投资决策。华尔街的大公司摩根大通(JPMorgan Chase & Co.)正在探索一个更进一步的AI方案：探索AI模型是不是能够自己进行资金分配，并且获得超越市场基准的阿尔法超额收益。
摩根大通的报告指出，研究人员开发了一系列由AI驱动的投资代理流程。这些AI代理能在股票和债券之间自主调整配置和转换投资方向，以适应市场条件的变化。报告表明，表现最出色的AI每年能比传统的60/40投资组合高0.7个百分点，并且在过去二十年的回溯测试中，波动性更小，还战胜了摩根大通基于规则的制度投资模型。
但摩根大通策略团队提醒，这些成果基于历史数据模拟，并不是实时的投资测试。他们警告，不应将此作为AI可以持续超越市场的重要证据，也不应盲目接受AI提供的投资组合建议。
尽管如此，这项研究显露了AI智能体在市场上的角色正在转变，从单纯的分析工具，发展成为能够识别市场状况（如经济增长或通胀周期），进行资产轮动，风险管控和组合优化的智能投资系统。这意味着未来的阿尔法收益竞争可能不再单纯依靠人类经验，而是改变为“人类宏观判断加AI智能体持续计算优化”的混合体系。
AI从辅助研究走向自主决策：智能投资代理正在影响着万亿美元的资产管理行业
初期结果显示，投资者们觉得很有希望。这位金融巨头的团队建立了AI驱动的投资代理，它们能在股票和债券之间根据不断变化的市场情况灵活调整。策略师托马斯·萨洛佩克(Thomas Salopek)领导的团队透露，在过去20年的回测中，表现最佳的系统能每年超越传统的60/40投资组合（即股票占60%，债券占40%）0.7个百分点，同时波动性更低，也超过了摩根大通自己基于规则的模型。
但这个结果有一个重要的前提：研究是基于历史数据而非实际投资。摩根大通也告诫，不应视此为AI能够持续超越市场的证据。不过，这一发现预示着未来的趋势。因为自动化交易领域的快速扩张并未减缓。
策略师们周四发表的报告写到：“人工智能代理可以被设定一系列流程，使其能在不确定环境下自主做出重要的即时投资决策，并相对于合理基准实现超额阿尔法表现。”他们称这项工作为该机构的首次尝试构建用于识别市场投资制度和周期状态的人工智能系统。
在摩根大通的AI智能体测试中，表现最佳的系统相比传统60/40组合年化提升0.7个百分点，并降低了波动率。8个测试中的AI代理投资工作流在风险调整收益上均跑赢60/40组合，显示AI正在从“信息处理工具”进化为“投资决策基础设施”。
所谓的“阿尔法”是指实际投资收益远远超过“贝塔收益”，即远远超过跟踪基准股指所实现的同步投资收益。“贝塔收益”(Beta)则指与基准股指同步的收益。
下一代华尔街基础设施正在诞生：AI智能体可能成为资产配置的新驱动力
对于普通的散户投资者来说，如何在未来获得阿尔法收益？AI智能体可能成为投资者们最有力的自动化执行助手之一。
摩根大通的研究并不是证明AI已经可以稳定击败市场，而是展示了AI智能体在识别市场状态、动态资产配置、风险控制及资本决策辅助方面的潜力，接近专业投资流程。
未来十多年中，自主执行各种繁琐和复杂任务的AI智能体（即AI代理，AI Agent）可能会成为AI应用的最终趋势。AI智能体的出现，标志着人工智能从信息辅助工具转变为高度智能化的生产力工具。
