BBG： 华尔街投资者日复一日地担忧，人工智能可能会将专家的判断转化为代码 ，从而颠覆白领行业 。 选股似乎正好处于这种变革的风口浪尖。 一项由哈佛商学院教授领导的最新学术 研究 发现，主动型基金经理的许多操作都遵循机器可以学习的模式。该研究利用一种名为神经网络的机器学习算法，预测了约71%的共同基金交易决策——即基金经理在一个季度 内是买入、卖出还是持有某只股票 。 该模型基于1990年至2023年滚动五年窗口的数据进行训练，数据来源包括基金规模、投资者资金流动、股票特征和整体经济状况等信息。在此基础上，该模型能够预测大部分投资组合的调整。 令人意想不到的是：它的局限性或许比它的成功更具启发意义。该系统未能预测到的交易——约占29%——平均而言与超额收益更为密切相关。换句话说，那些不属于常规、可识别投资模式的活动似乎蕴藏着大部分价值。 人工智能系统预测错误的仓位表现反而优于预测正确的仓位（来源：Lauren Cohen、Yiwen Lu 和 Quoc H. Nguyen 合著的《模拟金融》） 来源：《模拟金融》 这并非意味着机器已经攻克了市场。相反，它们似乎已经掌握了行业内许多通用的运作模式——管理者通常如何应对市场波动、趋势以及同行的行为。它们难以把握的是那些偏离既定模式的、比例较小的决策。 “如果71%的决策都能被算法预测，那么就很难证明为这部分支付主动管理费的合理性，”哈佛大学金融学教授、该论文的合著者劳伦·科恩在电子邮件中解释道。“当然，那些非常规交易，也就是我们的模型无法预测的交易，才是真正超额收益的来源。但这些交易在整体交易活动中占比相对较小。” 上周发布在国家经济研究局（NBER）的这份题为 《模仿金融》（Mimicking Finance） 的工作报告，正值人工智能对专业服务领域各个细分领域产生巨大冲击之际。近几周来，人们 对人工智能颠覆性影响的担忧 导致从财富管理公司到物流集团等众多企业的股价剧烈波动。 对于主动型基金经理而言，这种批评并不新鲜。多年来，投资者一直在 将资金 从选股型基金转移到低成本的指数产品。该行业的核心承诺一直是“阿尔法”（alpha）——即高于标普500等基准指数的回报——即便量化模型不断提高标准，表明广泛的市场敞口和常见的投资风格可以 解释 多少业绩。 这项由宾夕法尼亚大学的陆一文和德保罗大学的阮国浩共同撰写的研...
前言 如果我们对人工智能的乐观预期继续保持正确……而如果这实际上是看跌的呢？ 以下内容描述的是一个情景，而非预测。 这不是什么耸人听闻的熊类题材作品，也不是人工智能末日论者的同人小说。本文的唯一目的是模拟一个相对鲜为人知的情景。我们的朋友阿拉普·沙阿提出了这个问题，我们一起集思广益，探讨了答案。本文由我们撰写，他撰写了另外两部分，您可以 在这里找到 。 希望阅读本文后，您能更好地应对人工智能使经济日益怪异化所带来的潜在左尾风险。 这是 CitriniResearch 于 2028 年 6 月发布的宏观备忘录，详细介绍了全球情报危机的进展和影响。 宏备忘录 智力过剩的后果 CitriniResearch 2026年2月22日 - 2028年6月30日 今天上午公布的失业率为10.2%，比预期高出0.3个百分点。受此数据影响，市场下跌2%，标普500指数较2026年10月高点累计下跌38%。 交易员们已经麻木了。六个月前，这样的财报会触发熔断机制。 仅仅两年时间， 经济就从“可控”和“特定行业”转变为与我们所有人成长过程中所熟悉的截然不同的面貌。本季度宏观经济报告旨在重构这一过程——对危机前经济进行一次事后分析。 当时的欣喜之情溢于言表。到2026年10月，标普500指数逼近8000点，纳斯达克指数突破3万点。由于劳动力淘汰，第一波裁员潮于2026年初开始，而裁员也确实达到了预期效果：利润率扩大，盈利超出预期，股市飙升。创纪录的企业利润被大量投入到人工智能计算领域。 总体经济数据依然亮眼。名义GDP年化增长率持续保持在中高个位数水平。生产率蓬勃发展。在无需睡眠、无需请病假、无需医疗保险的人工智能代理的推动下，实际每小时产出增速达到了上世纪50年代以来的最高水平。 随着劳动力成本的消失，计算机技术的拥有者们的财富呈爆炸式增长。与此同时，实际工资增长却急剧下滑。尽管政府一再吹嘘生产力创下历史新高，但白领工人却因机器取代了工作，被迫从事低薪工作。 当消费经济开始出现裂痕时，经济评论家们推广了“幽灵GDP ” 一词 ：指出现在国民账户中但从未在实体经济中流通的产出。 人工智能在各个方面都超出了预期，市场也完全被人工智能主导。 唯一的问题是…… 经济却并非如此。 从一开始就应该很清楚，北达科他州一个GPU集群所产生的产出，相当于之前曼哈顿中城...