AI炒股蝕多賺少?兩周測試比賽 投資組合勁蝕三分一資金

更新時間:09:36 2026-05-07 HKT
發佈時間:09:36 2026-05-07 HKT

AI能否取代基金經理操盤炒股,一直是投資界的關注點。有科技初創公司策劃了一次投資競賽,由8個AI系統參與,結果蝕多賺少,整個投資組合在兩周賽事後,最終勁蝕約三分一資金。

AI擅長做研究 仍未能把握好交易時機

今次比賽由科技初創公司Nof1運營的平台Alpha Arena策劃,Alpha Arena安排了Claude、Gemini、ChatGPT、Grok、千問等8個AI系統,以1萬美元為投資資本,在兩周比賽中投資美股科技股。比賽挑戰多種信號交易、採取防禦性策略、對競爭對手表現作出反應,以及使用高槓桿操作等項目。

結果整個投資組合最終勁蝕約三分一資金,在所有32組結果中,僅有6次實現盈利。Nof1創始人Jay Azhang表示,大語言模型本身其實無法真正賺錢。基本上需要一整套非常複雜的約束框架、支撐系統和數據平台,才有可能給予AI發揮的機會。

Jay Azhang又指出,大語言模型擅長做研究,以及為某些任務尋找並調用合適工具。但AI目前仍不知道影響股價表現因素,如分析師評級、內部交易和市場情緒變化有多重要。他又認為AI暫時仍未能把握好交易時機,錯誤設定倉位規模,以及買賣過於頻繁。

過去數年,華爾街投行已將AI技術引入識別欺詐、分析資訊等各項工作,但真金白銀投資,仍是少數必須有人類參與的工作之一。

AI投資有「個性」 要靠管理改善投資表現

博客Flat Circle追蹤了11個與市場相關的競技平台,他發現多數比賽結果顯示,AI系統接獲相同指令時會作出非常不同的決定。例如在Alpha Arena平台的投資比賽中,Gemini並不排斥做空,千問則傾向借助高槓桿承擔風險。

運營Intelligent Alpha的Doug Clinton認為,AI系統有其「個性」,必須像管理人類分析師般去管理它們。Intelligent Alpha旗下有一個基金,就AI預測企業盈利的表現發布其自身的基準。Intelligent Alpha會為AI系統提供財報文件、分析師預測、業績電話會議紀要、宏觀經濟數據等資訊,以及最多10次網絡搜索權限。去年第四季度,OpenAI的ChatGPT對盈利預期變動方向的判斷準確率達到68%。