摩根大通研究：AI投资代理在历史回测中跑赢60/40投资组合

据彭博社周四晚间报道，摩根大通(JPMorgan Chase)在一份研究报告中披露，其开发的AI投资代理在历史模拟中，其表现优于传统的60/40股债投资组合。

AI代理在历史回测中表现优异

报告指出，摩根大通的研究人员构建了能够根据市场状况变化在股票和债券之间进行动态配置的AI代理。在跨越过去二十年的回测中，表现最佳的AI系统取得了显著成果。

根据Thomas Salopek领导的策略师团队，该AI系统实现了：

• 年化回报率比传统的60/40投资组合高出0.7个百分点。
• 投资组合的波动性更低。
• 表现同样优于摩根大通内部基于规则的市场机制模型。

摩根大通警示：结果并非实盘投资证明

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尽管回测结果令人鼓舞，但摩根大通的策略师们强调，这些结果基于历史模拟，而非真实的实时投资。他们强烈警告，不应将此视为AI能够持续跑赢市场的证据。

策略师在报告中写道：“我们强烈警告，不要不加批判地接受AI在样本内（in-sample）给出的、可能过于自信的答案。” 他们补充说，“代理式AI需要基于一个深思熟虑的资产配置流程，而不是天真地假设代理本身就可以成为领域知识的来源。”

华尔街对AI投资应用的探索

这项研究是华尔街金融机构探索AI在投资领域应用潜力的最新例证。在过去两年中，各大银行已将大型语言模型（LLM）广泛应用于研究、编程和内部工具开发。

如今，行业正进一步测试这些先进系统是否能够承担跨市场的资本配置决策。摩根大通的这项工作被描述为该公司首次尝试构建用于识别市场机制的AI系统，标志着从辅助工具到决策核心的潜在转变。