大多數機器人顧問永遠不會從華爾街透過人工智慧生成的股票選股中獲利

作者：Nahyeon Bak 和 Daisoon Kim

零售型智能投資顧擅長稅損收割和投資組合管理，但跑贏大盤並非其服務內容。

每月只需支付比一頓飯還少的費用，人工智慧工具就能分析您的投資組合，優化您的稅務，並根據您的風險承受能力和退休時間表提供個性化建議——沒有隱藏佣金，也沒有會忘記您的顧問。

對於歷史上因昂貴而無法獲得優質理財建議的 41% 的美國人來說（根據蓋洛普的調查），這聽起來像是一個突破。

但在你把積蓄交給演算法之前，你應該考慮哪些類型的選擇值得人工智慧（AI）幫你做。 AI真的能可靠地選股嗎？如果AI真的那麼擅長選股，並且能夠持續跑贏基礎股票指數基金，華爾街會以每月29到60美元的價格把這項服務賣給你和其他所有人嗎？如果AI真的破解了選股的密碼，並且願意向所有人提供這項服務，它還能繼續有效嗎？

人工智慧的優勢

在個人理財領域，人工智慧可以完成許多人類理財顧問難以勝任或成本高昂的工作。傳統的理財顧問管理數百位客戶，卻無法隨著客戶收入、消費習慣或退休計畫的變化即時調整每個客戶的投資組合。而人工智慧可以做到，並且能夠持續不斷地進行調整。

成本優勢同樣不容忽視。人工顧問收取的1%年費，幾十年下來累積起來將是一筆不小的開銷。對於50萬美元的投資組合而言，每年就要花費5,000美元。而人工智慧驅動的平台收費僅為其一小部分。先鋒集團2024年的研究發現，光是自動化稅損收割一項，每年就能將稅後收益增加0.47%至1.27%。

行為學的證據最有力。人工智慧有助於避免人類容易犯的重大錯誤。 Dalbar 2025年的研究表明，到2024年，美國股票投資者的平均回報率為16.5%，而標普500指數的回報率為25%——這8.5個百分點的差距並非源於糟糕的投資，而是源於錯誤的時機選擇。投資者在市場低迷時拋售股票，而重新入場時卻為時已晚。自動化平台可以避免此類代價高昂的決策。

車輪脫落的地方

當人工智慧的應用從利用資訊客製化指數基金的使用，轉向市場預測和選股時，問題就出現了。市場並非可以用強大的運算能力「解決」的數據謎題。它們受人類資訊處理能力（即如何權衡新聞的利弊）以及恐懼、貪婪、恐慌、羊群效應和其他情緒的驅動。人工智慧無法解讀新聞，也無法辨別新聞的含義或可能引發的情緒。

2022年的熊市具有啟發意義。基於2008年金融危機後復甦資料訓練的人工智慧模型未能辨識出引發拋售的通膨衝擊。 2024年8月5日，日經指數（JP:NIK）暴跌12.4%，單日跌幅高達12.4%，而這僅是由溫和的利率變動引發，並被演算法反應放大，這再次印證了同樣的脆弱性。

國際貨幣基金組織（IMF）2024年《全球金融穩定報告》指出了一個更深層的結構性風險：當大多數市場參與者使用類似的AI模型和數據時，他們的策略會趨於一致。現今的AI模型可能遵循不同的交易策略，但一些專家將其比作趨同進化：正如不相關的物種在相似的壓力下獨立地進化出相同的生物學解決方案一樣，相互競爭的AI模型也可能隨著時間的推移趨向於相似的行為——即使沒有協調。這種趨同會加劇市場在壓力下的波動性。金融穩定理事會（FSB）在2024年11月指出，AI已經在放大相關的、羊群效應式的市場反應。

便宜不一定更好

當一家新創公司推出一款聲稱可以擊敗市場的AI工具時，問問自己為什麼。

更根本的是，如果人工智慧程式真的能夠閱讀新聞並做出有利可圖的股票選擇，那麼人工智慧的所有者為什麼要以低價出售給你，而不是自己進行交易呢？

量化金融領域競爭異常激烈。對沖基金聘請頂尖的人工智慧研究人員，每年花費數億美元，只為取得幾個百分點的優勢。文藝復興科技公司（Renaissance Technologies）是史上最成功的量化基金，但幾十年來一直對其「獎章」（Medallion）策略不對外開放，因為投資組合的超額收益（即高於市場平均收益的額外回報）無法規模化增長。

因此，當一家新創公司推出聲稱能戰勝市場的AI工具時，不妨問問自己：為什麼？優秀的演算法通常由機構投資者私下持有，由機構資本運營，並像商業機密一樣受到保護。如果一家擁有可靠AI選股工具的對沖基金無私地決定將其免費提供給所有人，它的價值將立即消失，因為市場價格會迅速反映出它的訊息，使其對任何人都沒有用處。針對散戶投資者的工具，幾乎可以肯定地說，都是那些尚未展現足夠優勢，因而不值得保密的工具。

這並非反對在金融生活中使用人工智慧，而是建議限制人工智慧的用途。

人工智慧並不能讓你成為更優秀的選股者，但它可以讓你成為更自律、更符合年齡、更節稅、更穩定的投資人。考慮到一般投資人已經連續15年跑輸指數，這絕非小事。我們的目標是合理投資市場，不再自我設限——就這一點而言，人工智慧工具已經足夠出色了。

Nahyeon Bak是經濟學博士。 Daisoon Kim是安達信經濟與金融研究所的學者。

-Nahyeon Bak -Daisoon Kim

本內容由道瓊斯公司旗下的 MarketWatch 創作。 MarketWatch 的發布獨立於道瓊斯通訊社和《華爾街日報》。