AI模型驱动顶级基金对AI股票发出警告 - 彭博社

该模型采用决策树分析，通过监督学习算法解析历史数据以预测股票未来表现。

摄影师：托马斯·萨姆森/法新社/盖蒂图片社早在人工智能成为华尔街新宠的多年之前，丹尼尔·马尔就凭借其机器学习模型在股市中获利。

如今，这个由AI驱动的模型正不断发出强烈警告，反对重仓那些处于AI热潮核心位置的公司。

马尔用于管理其旗舰产品Federated Hermes基金的交易程序，自2023年以来一直对英伟达公司等科技巨头发出负面信号。即便该板块自2月以来市值蒸发2万亿美元后估值压力有所缓解，这一预警至今仍未解除。

在AI投资策略表现参差不齐的行业中，马尔近年持续跑赢大盘却低配科技巨头的表现实属罕见。

丹尼尔·马尔，Federated Hermes来源：Federated Hermes"股价下跌并未使它们变成廉价公司，估值仍然偏高，“这位43岁的基金经理表示，“我们普遍不看好这些股票的高波动性，而最近几周它们的波动丝毫未减。”

对所谓“七巨头”——包括苹果公司、微软公司、亚马逊公司、Meta平台公司、谷歌母公司Alphabet和特斯拉公司——的回避并未影响马尔。

他管理的16亿美元规模Federated Hermes MDT全市值核心基金（QIACX）过去五年年化回报率达26%，跑赢罗素3000指数近5个百分点，位列同类基金前2%——尽管疫情后颠覆性的市场周期让各类资产管理人备受煎熬。

该基金年内下跌1.4%，在关税引发的市场动荡中损失小于大盘。

这位波士顿的基金经理正处在投资趋势的核心——人们越来越依赖人工智能处理数据、协助资产配置和管理风险。部分对冲基金在投资过程中也使用聊天机器人进行研究。

马尔的其他共同基金同样运用了机器学习技术。其中28亿美元规模的中盘成长基金（FGSIX）和23亿美元规模的大盘成长基金（QILGX）过去五年同样跑赢基准，年化回报率均超过24%。

相比之下，追踪人工智能驱动策略表现的Eurekahedge AI对冲基金指数同期年化涨幅约为4%。

人工智能驱动的共同基金跑赢标普500指数

Federated Hermes MDT基金运用机器学习选股

来源：彭博社

数据截至2020年3月23日，按百分比涨幅标准化处理。

该基金通过在同一行业中超配某些股票并相应低配同行股票，力求保持整体行业中性。虽然QIACX基金持有的"七巨头"股票总量低于基准，但目前更青睐高通公司和飞塔公司等知名度较低的科技企业。其模型当前显示工业领域出现买入信号。

马尔2002年从哈佛大学获得计算机科学学士和硕士学位后，以量化股票分析师身份在MDT Advisers开启职业生涯。四年后，随着公司被收购，他加入Federated Hermes。

他认为，其模型的核心优势在于所谓的决策树分析。这种监督学习算法通过解析历史数据来预判股票未来表现。每个分支代表一个投资因子，通过模拟人类思维过程来判断应增持还是规避某家公司。

二十年前，该模型仅有六个因子。如今已扩展至十六个，涵盖从估值、外部融资使用等基础要素，到股票动量等技术性指标。近期更新增名为”经济护城河“的因子，用于评估企业竞争优势。

针对不同行业和企业，模型会采用差异化因子组合进行检验。马赫尔表示，这种灵活方法不仅使模型能快速适应新信息，还能生成多元化投资组合。

“该流程追求的是持续稳定的表现，而非全垒打式的高风险操作。“他指出，多数AI驱动策略"采用更模板化的方法，就像用某种万能公式套用所有股票，宣称’这就是超额收益的魔法公式’"。

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晨星公司股票策略主管杰克·香农表示，决策树分析虽能帮助基金经理识别有效因子，但在股票共同基金领域尚未普及。总体而言，广义AI方法仍存在局限性。

“归根结底，这一切都依赖于回顾性数据，”他说。“优秀的量化分析师明白，可以这么说，存在一定的模型风险。因此，我认为表现最好的是那些理解这一点，更愿意与时俱进，并且更加谦逊的人。”

尽管唐纳德·特朗普从贸易到政府支出的破坏性政策议程促使投资者选择新的赢家和输家，但马尔不愿押注于那些命运难以预测的大赌注。

“我们真的没有试图根据关税的某一种结果来调整投资组合，”他说。“我们希望投资组合中包含一些资产，无论最终是虚张声势、毫无实质行动，还是陷入一场大规模的贸易战，都能发挥作用。我们不希望这种非此即彼的结果决定我们投资组合的成败。”