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隨著 AI 技術(shù)在金融領(lǐng)域的滲透，AI 投資工具正成為資產(chǎn)配置中的熱門(mén)選擇。在近日舉辦的金鼎杯買(mǎi)方投顧資產(chǎn)配置大賽6月榜解析直播中，主持人公眾號(hào)“豐慧自留地”主理人、“金鼎杯”買(mǎi)方投顧資產(chǎn)配置大賽導(dǎo)師豐豐，特邀嘉賓知名財(cái)經(jīng)博主、公眾號(hào)EarlETF主理人張翼軫，嘉實(shí)財(cái)富基金投顧部負(fù)責(zé)人、“金鼎杯”買(mǎi)方投顧資產(chǎn)配置大賽行業(yè)專家周鳳等業(yè)內(nèi)專家與6月榜優(yōu)勝參賽者圍繞 AI 工具的實(shí)戰(zhàn)效果、潛在風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)用邊界展開(kāi)了激烈討論，為投資者呈現(xiàn)了一場(chǎng)關(guān)于技術(shù)與投資本質(zhì)的深度思辨。

參賽者實(shí)戰(zhàn)：AI 工具的 "動(dòng)量策略" 嘗鮮

大賽優(yōu)勝參賽者 "特朗不靠譜" 分享了其借助 AI 工具構(gòu)建組合的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。他表示，6 月投資中主要通過(guò) AI 大模型篩選近一個(gè)月收益率靠前的基金，并結(jié)合國(guó)家政策、地緣政治等提示詞獲取推薦標(biāo)的，最終通過(guò)自主調(diào)整配比獲得了第四名的成績(jī)。這種策略聚焦短期趨勢(shì)與熱點(diǎn)，例如針對(duì)創(chuàng)新藥、醫(yī)療科技等賽道的布局，恰好契合了 6 月市場(chǎng)主線，展現(xiàn)了 AI 工具捕捉 "信息動(dòng)量" 的優(yōu)勢(shì)。

該參賽者透露，其 7 月策略仍將延續(xù)這一思路，計(jì)劃通過(guò) DeepSeek 等大模型匯總新能源、油氣等領(lǐng)域信息，再結(jié)合自身判斷進(jìn)行組合調(diào)整。這種 "AI 初選 + 人工復(fù)核" 的模式，成為普通投資者利用技術(shù)工具的典型路徑。

專家警示：AI 工具的 "有效性邊界"

對(duì)于 AI 工具的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值，權(quán)威學(xué)者及專業(yè)機(jī)構(gòu)人士提出了冷靜思考。特邀嘉賓知名財(cái)經(jīng)博主、公眾號(hào)EarlETF主理人張翼軫指出，當(dāng)前參賽者使用的 AI 策略本質(zhì)是 "信息動(dòng)量" 邏輯 —— 大模型通過(guò)抓取近期熱門(mén)文本信息生成推薦，本質(zhì)上是對(duì)市場(chǎng)情緒的即時(shí)反饋。這種策略在趨勢(shì)延續(xù)的行情中（如 6 月延續(xù) 4-5 月主線）效果顯著，但在市場(chǎng)風(fēng)格切換時(shí)可能失效。

"我們?cè)鴾y(cè)試過(guò)主流AI工具，發(fā)現(xiàn)其給出的基金推薦常存在 ' 看似正確卻偏離實(shí)際 ' 的問(wèn)題。" 嘉實(shí)財(cái)富基金投顧部負(fù)責(zé)人、“金鼎杯”買(mǎi)方投顧資產(chǎn)配置大賽行業(yè)專家周鳳補(bǔ)充道，AI 對(duì)基金管理質(zhì)量、風(fēng)格穩(wěn)定性等深層要素的判斷仍有欠缺，僅能作為參考而非決策依據(jù)。她強(qiáng)調(diào)，機(jī)構(gòu)投顧更依賴完整的方法論體系，例如通過(guò)五維指標(biāo)（進(jìn)攻能力、防御能力等）篩選基金，而非單一依賴技術(shù)工具。

張翼軫進(jìn)一步分析，當(dāng)前投資者常用的 AI 大模型（如 DeepSeek、密塔等）以處理非結(jié)構(gòu)化文本為主，而金融市場(chǎng)核心的量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)、因子模型等結(jié)構(gòu)化信息，仍需專業(yè)量化工具處理。他指出："公募基金行業(yè)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練量?jī)r(jià)因子已有多年，真正的 AI 賦能應(yīng)是結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合，而非單純依賴文本生成工具。"

爭(zhēng)議焦點(diǎn)：工具理性與投資本質(zhì)的平衡

討論中，專家們普遍認(rèn)為 AI 工具的應(yīng)用需把握 "度" 的平衡。周鳳提出，普通投資者可借助 AI 拓寬信息邊界，但需警惕 "技術(shù)依賴癥"—— 投資決策不僅需要數(shù)據(jù)支撐，更需結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)承受能力、長(zhǎng)期目標(biāo)等個(gè)性化要素。她以機(jī)構(gòu)實(shí)踐為例："我們更關(guān)注組合給客戶帶來(lái)的 ' 收益獲得感 '，這需要賬戶配置理論、回撤控制體系等底層支撐，而非單純追逐 AI 推薦的熱點(diǎn)。"

張翼軫則從策略兼容性角度給出建議："動(dòng)量策略在牛市中高效，但需與價(jià)值因子、反轉(zhuǎn)因子結(jié)合。例如紅利資產(chǎn)與小微盤(pán)量化基金的組合，既能通過(guò) AI 量?jī)r(jià)因子捕捉趨勢(shì)，又能以價(jià)值邏輯對(duì)沖波動(dòng)，這或許是 AI 工具更可持續(xù)的應(yīng)用場(chǎng)景。"

對(duì)于普通投資者，專家們的普遍共識(shí)是：AI 工具是提升效率的 "矛"，而風(fēng)險(xiǎn)控制體系是守住本金的 "盾"。正如 "特朗不靠譜" 在實(shí)戰(zhàn)中體會(huì)到的，大賽對(duì)分散投資、最大回撤的硬性要求（如單一行業(yè)倉(cāng)位不超過(guò) 30%），恰是對(duì) AI 工具局限性的有效補(bǔ)充。在技術(shù)快速迭代的今天，投資的本質(zhì)仍是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與收益的權(quán)衡 ——AI 或許能優(yōu)化過(guò)程，但無(wú)法替代人對(duì)市場(chǎng)本質(zhì)的理解與判斷。

免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買(mǎi)賣(mài)依據(jù)。