摩根大通最新发布的研究报告显示 ，其开发的八个人工智能投资代理在长达二十年的历史回测中 ，表现超越了经典的60%股票/40%债券基准组合。然而，该行同时强调 ，这些令人鼓舞的模拟结果并不保证在实际市场环境中取得同样表现 。
报告指出，这八名AI代理在分析宏观经济数据 、公司财报及市场情绪后自主做出投资决策 。在覆盖多个市场周期的回测中，AI代理组合的年化收益率较传统60/40配置高出约0.7个百分点 ，同时波动率略低。研究团队认为 ，这表明AI系统在处理海量信息 、识别非传统关联方面具有优势，例如能提前捕捉到供应链中断对特定行业的连锁影响 。
摩根大通提醒 ，回测存在先天局限，包括无法完全模拟市场流动性枯竭、突发政策转向等极端情况 。AI模型也可能过度拟合历史数据 ，且其决策逻辑尚不具备完全的可解释性。此外 ，AI同时执行相似策略可能引发新的市场风险。
尽管如此 ，摩根大通仍表示将持续推进AI在资产管理领域的应用研究 。该行表示 ，下一步将探索让AI代理管理小规模真实资金，在实盘环境中进一步验证其有效性 。此前 ，摩根大通首席执行官杰米·戴蒙曾称AI是“革命性”技术 ，将像此前的重大技术变革一样深刻影响银行业。
