一项由哈佛大学主导的学术研究发现，人工智能可以预测约71%的主动型共同基金交易决策，这引发了人们对人类选股价值的新质疑。

该模型利用1990年至2023年的数据训练了一个神经网络，分析了基金规模、投资者资金流动、股票特征和经济状况，从而预测基金经理会买入、卖出还是持有某只股票。

这项研究由一位哈佛商学院教授领导，研究使用了基于1990年至2023年滚动五年窗口数据的神经网络。该模型分析了基金规模、投资者资金流动、股票特征和经济状况，从而预测基金经理会买入、卖出还是持有某只股票。

结果表明，主动型基金经理的大部分操作都遵循可预测的模式。但人工智能无法预测的29%的交易往往与更好的业绩相关。

这表明，真正的“超额收益”（alpha）可能来自那些机器难以建模的、较为独特的、非常规的决策。

论文链接：http://t.cn/AXc6x8JX