用 AI 炒股真的有比較賺嗎？事實上績效表現不如預期，還跑輸大盤，究其原因是 AI 仍侷限於模仿歷史，無法足夠快的對現實狀況作出反應。原文為《AI Funds Are Missing Out on the AI Stock Boom》，由作者 Bob Henderson 撰寫。
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儘管時間尚早，但迄今為止，AI 在作為投資經理的角色上並未展現出太大的優勢。至少有 13 家交易所交易基金（ETF）已經利用 AI 應用來管理投資組合。然而，幾乎所有這些基金在今年由科技股帶動的市場上漲中都未能獲得好的回報。
相較於標準普爾 500 等基準指數，它們的表現都顯得遜色。考慮到投資者對 AI 主題的熱情，這頗具諷刺意味，也反應出在股票挑選這一極具競爭性的領域中，技術的侷限性。
以 WisdomTree U.S. AI Enhanced Value Fund 為例，其程式碼為 AIVL，資產規模為 3.85 億美元。今年，該基金的總回報率為 2.2%，而追蹤 Russell 1000 Value 指數的 ETF（AIVL 的基準）已上漲 4.5%。
AIVL 表現不佳的最大原因，是其 AI 拒絕買入 Facebook 母公司兼 AI 巨頭 Meta Platforms 的股票。後者自去年 12 月以來股價已經飆升超過 135%，部分得益於該公司在 AI 相關技術上的投入。
「Meta 的股價暴漲得非常、非常、非常厲害，演算法認為它被高估了，」Voya 投資管理公司的股票客戶投資經理 Chrissy Bargeron 表示。該公司為 WisdomTree 基金開發了這一演算法。
依託 AI 技術的 ETF，就像 ChatGPT 這樣的聊天機器人，通過利用 AI 在大量資料中發現模式的能力來進行預測。投資經理選擇一個交易策略，然後用大量歷史資訊訓練 AI，指導它根據過去最有效的策略進行交易。
可能正是由於這種不佳的表現，儘管投資者對 AI 主題股票和主動管理 ETF 表現出雙重熱情，他們也並未被吸引到依賴 AI 的基金中。根據《華爾街日報》的分析，這 13 家公司管理的資產約為 6.7 億美元，僅佔 7 兆美元 ETF 市場的一個微小部分，並在今年和去年出現了超過 3 億美元的資金流出。
依賴 AI 的基金承諾規避人類在投資決策中的各種成本，並為大眾帶來對沖基金般的技術。而根據北卡羅來納大學教堂山分校的經濟學和金融學教授 Eric Ghysels 的研究，AI 在某些情況下，確實能比個人投資者更好地掌握股票交易的時機。但 Ghysels 表示，AI 在面對如 9/11 事件或俄羅斯入侵烏克蘭這樣的正規化轉移事件時，不能足夠快速地適應，因此無法長期可靠地戰勝專業投資經理。
Ghysels 表示：「也許有一天它能做到，但目前 AI 仍侷限於模仿歷史。」
驅動這些機器人基金的人類大腦往往將其表現不佳歸咎於他們為 AI 設定的策略。Voya 的 Bargeron 表示，AIVL 正在一個對價值股充滿挑戰的環境中尋求價值投資的機會。
支援者們表示，隨著 AI 持續地接受新資料的再訓練，其表現將隨時間改善，儘管這方面的證據並不完全支援這一觀點。
最早的由 AI 驅動的交易所交易基金於 2017 年推出，名為 AI Powered Equity ETF，程式碼為 AIEQ。它執行在 IBM 的 Watson 超級電腦上，並基於對數百萬新聞文章、社交媒體帖子、分析師報告和財務報表的分析來下注。今年，它上漲了 9%，主要因為它將其看漲的賭注分散在了太多的股票上，導致其落後於整體市場。它錯過了在 2023 年前五個月推動市場的「七巨頭」科技股的飆升。
AIEQ 在最初的幾年裡擊敗了主要指數，但在 2022 年，由於美聯儲大幅加息引發的股市暴跌，它受到了重創。自成立以來，AIEQ 的總回報率現在約為 44%，而在同一時期，追蹤標準普爾 500 指數的 SPY ETF 的回報率為 93%。
「這是機器學習，而不是機器知道，」EquBot 共同創辦人兼營運長 Art Amador 表示。該 AI 金融科技公司與 IBM 合作開發了 AIEQ 的技術。Amador 說，下次聯儲採取去年的舉措時，AIEQ 的 AI 會說「啊！我認識這個！」
這種學習曲線為投資者提出了難題。現年 60 歲的加州恩西尼塔斯灌溉產品企業主 Jack Butler 表示，一方面，在 AI 基金充分發展並消除市場中的投資機會之前儘早加入可能是明智之舉。另一方面，ChatGPT 等程式的幻覺和其他錯誤也令他躊躇。
他表示:「我認為早期會出現錯誤，我真的不想成為這些錯誤的一部分。」
